Python协程&asyncio&异步编程(python协程gevent)

网友投稿 434 2022-06-25


Python协程&asyncio&异步编程

1.协程

协程是微线程,是一种用户态上下文切换技术,通过一个线程实现代码块相互切换执行

实现协程有这么几种方法:

greenlet,早期的模块

yield 关键字

asyncio python3.4引入的

async、await关键字 python3.5 主流[推荐]

1.1 greenlet实现协程

pip install greenlet

# -*- coding: utf-8 -*-

from greenlet import greenlet

def func1():

print(1) # 第1步:输出1

gr2.switch() # 第2步:跳到func2函数

print(2) # 第5步:输出2

gr2.switch() # 第6步:跳到func2函数

def func2():

print(3) # 第3步:输出3

gr1.switch() # 第4步:跳到func1函数

print(4) # 第7步:输出4

gr1 = greenlet(func1)

gr2 = greenlet(func2)

gr1.switch() # 第1步:去执行func1函数

1.2 yield关键字

# -*- coding: utf-8 -*-

def func1():

yield 1

yield from func2()

yield 2

def func2():

yield 3

yield 4

f1 = func1()

for item in f1:

print(item)

1.3 asyncio

Python3.4以及之后

# -*- coding: utf-8 -*-

import asyncio

@asyncio.coroutine

def func1():

print(1)

yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作时,自动切换到tasks中的其它任务

print(2)

@asyncio.coroutine

def func2():

print(3)

yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作时,自动切换到tasks中的其它任务

print(4)

tasks = [

asyncio.ensure_future(func1()),

asyncio.ensure_future(func2()),

]

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

注意:遇到IO阻塞自动切换

1.4 async和await关键字

Python3.5及以后

# -*- coding: utf-8 -*-

import asyncio

async def func1():

print(1)

await asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作时,自动切换到tasks中的其它任务

print(2)

async def func2():

print(3)

await asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作时,自动切换到tasks中的其它任务

print(4)

tasks = [

asyncio.ensure_future(func1()),

asyncio.ensure_future(func2()),

]

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

1.5 一般用greenlet或者async&await关键字

2.协程的意义

在一个线程中遇到IO等待时间,不让线程一直白白等待,而是让线程利用空闲时间去点其它的事

# -*- coding: utf-8 -*-

import asyncio

import aiohttp

async def fetch(session, url):

print("发送请求")

async with session.get(url, verify_ssl=False) as response:

content = await response.content.read()

file_name = url.rsplit("/")[-1]

with open(file_name, mode="wb") as file_object:

file_object.write(content)

print("下载完成", url)

async def main():

async with aiohttp.ClientSession() as session:

url_list = [

"http://ww1.sinaimg.cn/mw600/00745YaMgy1gedxxa59lyj30kk10p77m.jpg",

"http://ww1.sinaimg.cn/mw600/00745YaMgy1gedxrlhlhaj30kk0dpmxj.jpg",

"http://ww1.sinaimg.cn/mw600/00745YaMgy1gedxrlrw4tj30kk0pp78u.jpg"

]

tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in url_list]

await asyncio.wait(tasks)

if __name__ == "__main__":

asyncio.run(main())

3.异步编程

3.1 事件循环

理解成为一个死循环

"""

# 伪代码

任务列表 = [任务1, 任务2, 任务3,...]

while True:

可执行的任务列表,已完成的任务列表 = 去任务列表中检查所有任务,将'可执行'和'已完成'的任务返回

for 就绪任务 in 可执行的任务列表:

执行就绪任务

for 已完成任务 in 已完成的任务列表:

在任务列表中 移除已完成任务

任务列表中的任务都已完成 则终止循环

"""

import asyncio

# 去生成或获取一个事件循环

loop = asyncio.get_event_loop()

# 把任务放到任务列表

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

3.2 快速上手

协程函数 定义函数的时候 async def 函数名

协程对象 执行协程函数()得到协程对象

async def func():

pass

result = func()

注意:运行协程函数得到协程对象,函数内部代码不会执行

要运行协程函数内部代码,必须要将协程对象交给事件循环来处理

import asyncio

async def func():

print("Hello World")

result = func()

# 去生成或获取一个事件循环

loop = asyncio.get_event_loop()

# 把任务放到任务列表

loop.run_until_complete(result)

# asyncio.run(result) Python3.7之后,这句可以代替上面两句

3.3 await

await + 可等待对象(协程对象、Future、Task对象、-->IO等待)

示例1:

import asyncio

async def func():

print("start")

response = await asyncio.sleep(2)

print("end", response)

asyncio.run(func)

示例2:

# -*- coding: utf-8 -*-

import asyncio

async def others():

print("start")

await asyncio.sleep(2)

print("end")

return "返回值"

async def func():

print("开始执行func")

response = await others()

print("IO请求结束,结果为: ", response)

asyncio.run(func())

示例3:

# -*- coding: utf-8 -*-

import asyncio

async def others():

print("start")

await asyncio.sleep(2)

print("end")

return "返回值"

async def func():

print("开始执行func")

response1 = await others()

print("IO请求结束,结果为: ", response1)

response2 = await others()

print("IO请求结束,结果为: ", response2)

asyncio.run(func())

await就是等待对象的值得到对应的结果之后再继续往下走

3.4 Task对象

在事件循环中添加多个任务

Tasks用语并发调度协程,通过asyncio.create_task(协程对象),这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行。除了使用asyncio.create_task(协程对象)还可以使用较低级的loop.create_task()或ensure_future()函数。不建议手动实例化Task对象。

注意:asyncio.create_task(协程对象)是在Python3.7时加入的。在Python3.7前可以使用较低级的asyncio.ensure_future()函数。

示例1:

import asyncio

async def func():

print("1")

await asyncio.sleep(2)

print("2")

return "返回值"

async def main():

print("开始执行main")

# 创建Task对象,将当前执行func函数任务添加到事件循环

task1 = asyncio.create_task(func())

task2 = asyncio.create_task(func())

print("main结束")

# 当执行协程遇到IO操作时,会自动化切换到其它任务(task2)

# 此处的await是等待相对应的协程全部执行完毕并获取结果

ret1 = await task1

ret2 = await task2

print(ret1, ret2)

asyncio.run(main())

示例2:

# -*- coding: utf-8 -*-

import asyncio

async def func():

print("1")

await asyncio.sleep(2)

print("2")

return "返回值"

async def main():

print("开始执行main")

# 创建Task对象,将当前执行func函数任务添加到事件循环

task_list = [

asyncio.create_task(func(), name="n1"),

asyncio.create_task(func(), name="n2")

]

print("main结束")

# 当执行协程遇到IO操作时,会自动化切换到其它任务(task2)

# 此处的await是等待相对应的协程全部执行完毕并获取结果

# done是集合,是上面两个任务的返回值

done, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=None)

print(done)

asyncio.run(main())

示例3:

import asyncio

async def func():

print("1")

await asyncio.sleep(2)

print("2")

return "返回值"

task_list = [

func(),

func()

]

done, pending = asyncio.run(asyncio.wait(task_list))

print(done)

3.5 asyncio.Future对象

Task继承Future,Task对象内部的await结果处理基于Future对象来着的

示例1:

import asyncio

async def main():

# 获取当前事件循环

loop = asyncio.get_running_loop()

# 创建一个future对象,这个对象什么都不干

fut = asyncio.create_future()

# 等待任务最终结果(Future对象),没有结果则会一直等下去

await fut

asyncio.run(main())

示例2:

import asyncio

async def set_after(fut):

await asyncio.sleep(2)

fut.set_result("success")

async def main():

# 获取当前事件循环

loop = asyncio.get_running_loop()

# 创建一个future对象,这个对象什么都不干,没绑定任何行为,则这个任务不知道什么时候结束

fut = asyncio.create_future()

# 创建一个任务(Task对象),绑定了set_after函数,函数在2s之后,会给fut赋值

# 即手动给fut设置结果,那么fut就可以结束了

await loop.create_task(set_after(fut))

# 等待任务最终结果(Future对象),没有结果则会一直等下去

data = await fut

print(data)

asyncio.run(main())

3.6 concurrent.future.Future对象

使用线程池或进程池实现异步操作时用到的对象

交叉使用,协程异步编程 + MySQL(不支持)[线程、进程做异步编程]

import time

import asyncio

import concurrent.futures

def func():

# 某个耗时操作

time.sleep(2)

return "success"

async def main():

loop = asyncio.get_running_loop()

# 1.Run in the default loop's excutor (默认ThreadPoolExecutor)

# 第一步:内部会先调用ThreadPoolExecutor的submit方法去线程池中申请一个线程去执行func函数,并返回一个concurrent.futures.Future对象

# 第二步:调用asyncio.wrap_future将concurrent.futures.Future对象包装为调用asyncio.Future对象

# 因为concurrent.futures.Future对象不支持await语法,需要包装为asyncio.Future对象才能使用

fut = loop.run_in_excutor(None, func)

result = await fut

print("default thread pool", result)

# 2.Run in a custom thread pool

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:

result = await loop.run_in_excutor(pool, func)

print("custom thread pool", result)

# 3.Run in a custom process pool

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:

result = await loop.run_in_excutor(pool, func)

print("custom process pool", result)

asyncio.run(main())

案例:asyncio + 不支持的模块

import asyncio

import requests

async def download_image(url):

# f发送网络请求下载图片,(遇到下载图片的网络IO请求,自动切换到其它任务)

print("开始下载", url)

loop = asyncio.get_running_loop()

# requests模块不支持异步操作,所以就使用线程池来配合实现了

future = loop.run_in_executor(None, requests.get, url)

response = await future

print("下载完成")

# 图片保存到本地文件

file_name = url.rsplit("/")[-1]

with open(file_name, mode="wb") as file_object:

file_object.write(response.content)

def main():

url_list = [

"http://ww1.sinaimg.cn/mw600/00745YaMgy1gedxxa59lyj30kk10p77m.jpg",

"http://ww1.sinaimg.cn/mw600/00745YaMgy1gedxrlhlhaj30kk0dpmxj.jpg",

"http://ww1.sinaimg.cn/mw600/00745YaMgy1gedxrlrw4tj30kk0pp78u.jpg"

]

tasks = [download_image(url) for url in url_list]

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

if __name__ == "__main__":

main()

3.7 异步迭代器

什么是异步迭代器

实现了__aiter__()和__anext__()方法的对象。anext__必须返回一个awaitable对象,async for 会处理异步迭代器的__anext()方法所返回的可等待对象,知道其引发一个StopAsyncIteration异常。

什么是异步可迭代对象

可在async for 中使用的对象。必须通过它的__aiter__()返回一个asynchronous iterator

import asyncio

class Reader(object):

"""自定义异步迭代器(同时也是异步可迭代对象)"""

def __init__(self):

self.count = 0

async def readline(self):

# await asyncio.sleep(2)

self.count += 1

if self.count == 100:

return None

return self.count

def __aiter__(self):

return self

async def __anext__(self):

val = await self.readline()

if val == None:

raise StopAsyncIteration

return val

async def func():

obj = Reader()

# async for只能写在协程函数内

async for item in obj:

print(item)

asyncio.run(func())

3.8 异步上下文管理器

此种对象通过定义__aenter__()方法和__aexit__()方法来对async with语句中的环境进行控制

import asyncio

class AsyncContexManager(object):

def __init__(self, ):

self.conn = conn

async def do_something(self):

# 异步操作数据库

return 666

async def __aenter__(self):

# 异步连接数据库

self.conn = await asyncio.sleep(2)

return self

async def __anext__(self):

# 异步关闭数据库

await asyncio.sleep(2)

async def func():

# async with 只能在协程函数中使用

async with AsyncContexManager() as f:

result = await f.do_something()

print(result)

asyncio.run(func())

4.uvloop

是asyncio的事件循环的替代方案。事件循环 > asyncio的事件循环,性能比肩go

pip install uvloop

import asyncio

import uvloop

asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy)

# 编写asyncio的代码,与之前写的代码一致

# 内部的事件循环会自动变化为uvloop

asyncio.run(...)

注意:一个asgi-->uvicorn 内部使用的是uvloop

5.实战案例

5.1 异步操作redis

在使用Python代码操作redis,连接、操作、断开都是网络IO

pip install aioredis

示例1:

import asyncio

import aioredis

async def execute(address, password):

print("开始执行", address)

# 网络IO 创建redis连接

redis = await aioredis.create_redis(address, password=password)

# 网络IO 在redis中设置哈希值car,内部设置3个键值对 redis = {"car": {"key1": 1, "key2": 2, "key3": 3}}

await redis.hmset_dict("car", key1=1, key2=2, key3=3)

# 网络IO 去redis中获取值

result = redis.hgetall("car", encoding="utf-8")

print(result)

redis.close()

# 网络IO关闭redis连接

await redis.wait_close()

print("结束", address)

asyncio.run(execute("redis://127.0.0.1:6379", "123456"))

示例2:

import asyncio

import aioredis

async def execute(address, password):

print("开始执行", address)

# 网络IO 先去连接47.93.4.197:6379,遇到IO则自动切换任务,去连接47.93.4.198:6379

redis = await aioredis.create_redis(address, password=password)

# 网络IO 遇到IO会自动切换任务

await redis.hmset_dict("car", key1=1, key2=2, key3=3)

# 网络IO 遇到IO会自动切换任务

result = redis.hgetall("car", encoding="utf-8")

print(result)

redis.close()

# 网络IO 遇到IO会自动切换任务

await redis.wait_close()

print("结束", address)

task_list = [

execute("47.93.4.197:6379", "123456"),

execute("47.93.4.198:6379", "123456"),

]

asyncio.run(asyncio.wait(task_list))

5.1 异步操作MySQL

pip install aiomysql

示例1:

import asyncio

import aiomysql

async def execute():

print("开始执行")

# 网络IO 连接MySQL

conn = await aiomysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="root", password="123456", db="mysql")

# 网络IO 创建cursor

cur = await conn.cursor()

# 网络IO 执行sql

await cur.execute("seletc name from user")

# 网络IO 获取sql结果

result = await cur.fetchall()

print(result)

# 网络IO 关闭连接

await cur.close()

conn.close()

asyncio.run(execute())

示例2:

import asyncio

import aiomysql

async def execute(host, password):

print("开始执行", host)

# 网络IO 连接MySQL先去连接47.93.41.197,遇到IO则切换去连接47.93.41.198

conn = await aiomysql.connect(host=host, port=3306, user="root", password=password, db="mysql")

# 网络IO 遇到IO会自动切换任务

cur = await conn.cursor()

# 网络IO 遇到IO会自动切换任务

await cur.execute("seletc name from user")

# 网络IO 遇到IO会自动切换任务

result = await cur.fetchall()

print(result)

# 网络IO 遇到IO会自动切换任务

await cur.close()

conn.close()

print("结束", host)

task_list = [

execute("47.93.41.197", "123456"),

execute("47.93.41.198", "123456")

]

asyncio.run(asyncio.wait(task_list))

5.3 FastAPI框架

安装

pip install fastapi

pip install uvicorn # (asgi 可以认为是支持异步的wsgi,内部基于uvloop)

示例:mu.py

import asyncio

import aioredis

import uvicorn

from fastapi import FastAPI

from aioredis import Redis

app = FastAPI()

REDIS_POOL = aioredis.ConnectionsPool("redis://47.193.14.198:6379", password="123", minsize=1, maxsize=10)

@app.get("/")

def index():

"""普通操作接口"""

return {"msg": "hello world"}

@app.get("/red")

async


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