python并发编程之asyncio协程(三)

时间 2020-05-07

原文原文链接

协程实现了在单线程下的并发，每一个协程共享线程的几乎全部的资源，除了协程本身私有的上下文栈；协程的切换属于程序级别的切换，对于操做系统来讲是无感知的，所以切换速度更快、开销更小、效率更高，在有多IO操做的业务中能极大提升效率。html

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asyncio模块建立协程

asyncio在python3.4后被内置在python中，使得python的协程建立变得更加方便。session

import asyncio
import os

# async 关键字定义一个协程
async def target_func1():
    print('the func start')
    print(os.getpid())
    print('the func end')

def run():
    # 建立一个协程对象
    coroutine = target_func1()
    # 建立一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(coroutine) # 将协程对象添加到事件循环，运行直到结束
    print(os.getpid())
    loop.close() # 关闭事件循环

def run1():
    # 建立一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 建立一个协程对象
    coroutine = target_func1(loop)
    loop.create_task(coroutine) # 建立一个任务并添加到事件循环中
    loop.run_forever()  # 开启无限循环，须要在异步函数中调用stop()使中止
    loop.close()

if __name__ == '__main__':
    run()

# 结果
the func start
4876
the func end
4876

以上可知，全部的代码段都是在一个进程的单线程中执行。多线程

asyncio模块分析

coroutine

被async修饰的函数调用后会生成协程函数,能够经过send唤醒执行。并发

async def target_func1():
    print('the func start')
    print(os.getpid())
    print('the func end')
coroutine = target_func1()

try:
    coroutine.send(None) # 唤醒协程
except StopIteration:
    print('xx')
    coroutine.close() # 关闭

async

async关键字能够定义一个协程对象，被async修饰的函数变成了一个协程对象而不是一个普通的函数。

async def target_func1():
    pass

coroutine = target_func1()
print(coroutine)

await

await用于控制事件的执行顺序，它只能在异步函数中使用，即被async关键字定义的协程函数，不然报错。当执行到await时，当前协程挂起，转而去执行await后面的协程，完毕后再回到当前协程继续往下。

# async 关键字定义一个协程
async def target_func1():
    print('the func start')
    x = await target_func2() # 当前协程挂起
    print(x)
    print('the func end')
    return 1

async def target_func2():
    """
    目标函数2
    :return:
    """
    time.sleep(2)
    print('the func end2')
    return 0

主要方法

asyncio.get_event_loop():建立一个事件循环，全部的异步函数都须要在事件循环中运行；
asyncio.ensure_future()：建立一个任务
asyncio.gather(*fs):添加并行任务
asyncio.wait(fs):添加并行任务，能够是列表
loop.run_until_complete(func):添加协程函数同时启动阻塞直到结束
loop.run_forever()：运行事件无限循环，直到stop被调用
loop.create_task()：建立一个任务并添加到循环
loop.close():关闭循环
loop.time():循环开始后到当下的时间
loop.stop():中止循环
loop.is_closed() # 判断循环是否关闭
loop.create_future():建立一个future对象，推荐使用这个函数而不要直接建立future实例
loop.call_soon() # 设置回调函数，不能接受返回的参数，须要用到future对象，当即回调
loop.call_soon_threadsafe() # 线程安全的对象
loop.call_later() # 异步返回后开始算起，延迟回调
loop.call_at() # 循环开始多少s回调
loop.call_exception_handler() # 错误处理

主要的类

Future:主要用来保存任务的状态； Task:Future的子类，扩展了Future的功能；

# Future
from asyncio import Future
# future = Future()
# future.result() # 获取任务的结果
# future.remove_done_callback(fn) # 删除全部的回调函数并返回个数
# future.set_result('result') # 设置任务的结果，必须在result()以前执行，不然报错
# future.exception() # 获取任务的错误信息
# future.set_exception('bad') # 设置任务的错误信息
# future.add_done_callback('fn') # 添加回调函数

# Task
current_task():返回循环当前的任务，类方法
all_tasks():返回事件循环全部的任务
get_stack()：获取其余协程的堆栈列表
print_stack：输出其余协程的堆栈列表
cancel：取消任务

实例

添加多个任务到事件循环

async def target_func3(name):
    """
    :return:
    """
    await asyncio.sleep(1)
    print(name)
    return 0

def run1():
    # 建立一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    x = loop.run_until_complete(asyncio.gather(target_func3('A'),target_func3('B'),target_func3('C'),))
    print(x) # 等待返回结果，一个列表，按照事件添加的顺序，可是计算的顺序是不定的
    loop.close()

if __name__ == '__main__':
    run1()

使用run_forever启动循环获取异步计算结果

run_forever()不能直接获得异步函数的返回结果，须要使用Future类来做为第三方保存结果,同时设置回调函数；

from asyncio import Future
from functools import partial

async def target_func0(name, future):
    """
    目标函数2
    :return:
    """
    time.sleep(1)
    print(name)
    future.set_result(name) # 设置返回结果

def got_result(loop, future):
    print(future.result()) # 处理结果
    loop.stop() # 循环中止

def run():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    future = Future(loop=loop)
    res = asyncio.ensure_future(target_func0('A', future)) # 生成一个Task任务
    print(res)
    future.add_done_callback(partial(got_result, loop)) # 回调函数默认只能有一个参数future，必须使用偏函数
    # print(future.result()) # future上下文必须先调用future.set_result。
    loop.run_forever()
    loop.close()

if __name__ == '__main__':
    run()

链协程

协程里调用等待另外的协程完成后才能返回。

import asyncio
import time
# async 关键字定义一个协程
async def target_func1():
    print('the func start')
    x = await target_func2() # 等待协程完成，控制执行顺序
    print(x)
    print('the func end')
    return 1

async def target_func2():
    """
    目标函数2
    :return:
    """
    time.sleep(2)
    print('the func end2')
    return 0

def run1():
    # 建立一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    x = loop.run_until_complete(target_func1())
    print(x)
    loop.close()
if __name__ == '__main__':
    run()

普通回调实例

import asyncio
import time
from functools import partial

# async 关键字定义一个协程
async def target_func1():
    print('the func end')
    return 1

def get_res(loop):
    print('xxxx')
    loop.stop()

def run1():
    # 建立一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.create_task(target_func1())
    # loop.call_soon(partial(get_res, loop)) # 设置回调函数，不能接受返回的参数，须要用到future对象
    # loop.call_soon_threadsafe() # 线程安全的对象
    # loop.call_later(delay=5, callback=partial(get_res, loop)) # 异步返回后开始算起，延迟5秒回调
    # loop.call_at(when=8000,callback=partial(get_res, loop)) # 循环开始第8秒回调
    # loop.call_exception_handler() # 错误处理
    loop.run_forever()
    loop.close()

if __name__ == '__main__':
    run1()

本地IO和网络IO的异步使用

使用协程的目的是在系统发生io阻塞的时候，能够交出CUP的控制权，让其去执行其余的任务。实际使用时通常的场景有本地IO和网络IO。

网络IO

# 使用asyncio+aiohttp,若是想异步化，网络请求须要抛弃requests包
import asyncio
import time
from aiohttp import ClientSession

async def target2():
    print('start2')
    async with ClientSession() as session:
        async with session.get(url='http://www.baidu.com') as rsp:
            data = await rsp.read()
    print('end2')
    return data

def run1():
    # 建立一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [target2() for i in range(100)]
    ts = asyncio.gather(*tasks)
    t = time.time()
    loop.run_until_complete(ts)
    print(time.time()-t)
    loop.close()

if __name__ == '__main__':
    run1()

本地io

核心思想：将文件读写的while循环换成事件循环。

可参考：https://github.com/lyyyuna/script_collection/blob/master/aysncfile/asyncfile.py

协程Queue

asyncio模块也有本身的queue实现生产消费模式，只要有三种队列：Queue(先进先出),PriorityQueue(优先级队列),LifoQueue(栈)，可是Queue不是线程安全的类，也就是说在多进程或多线程的状况下不要使用这个队列。

import asyncio
import time
from asyncio import Queue

# async 关键字定义一个协程
async def target_func1(q:Queue):
    for i in range(100):
        await q.put(i)

async def target_func2(q:Queue):
    for i in range(100):
        x = await q.get()
        print(x)

def run1():
    # 建立一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    q = Queue(100)
    task = asyncio.gather(target_func1(q), target_func2(q))
    loop.run_until_complete(task)
    loop.close()

if __name__ == '__main__':
    run1()

Queue的get(),join(),put()方法返回的都是协程，须要使用await关键字。