java 单机接口限流处理方案
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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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