python并发编程之asyncio协程(三)

协程实现了在单线程下的并发,每个协程共享线程的几乎所有的资源,除了协程自己私有的上下文栈;协程的切换属于程序级别的切换,对于操作系统来说是无感知的,因此切换速度更快、开销更小、效率更高,在有多IO操作的业务中能极大提高效率。

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asyncio模块创建协程

asyncio在python3.4后被内置在python中,使得python的协程创建变得更加方便。

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():
    # 创建一个协程对象
    coroutine = target_func1()
    # 创建一个事件循环
    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():
    # 创建一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 创建一个协程对象
    coroutine = target_func1(loop)
    loop.create_task(coroutine) # 创建一个任务并添加到事件循环中
    loop.run_forever()  # 开启无限循环,需要在异步函数中调用stop()使停止
    loop.close()

if __name__ == '__main__':
    run()

# 结果
the func start
4876
the func end
4876

以上可知,所有的代码段都是在一个进程的单线程中执行。

asyncio模块分析

  • coroutine

被async修饰的函数调用后会生成协程函数,可以通过send唤醒执行。

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关键字可以定义一个协程对象,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,否则报错。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():创建一个事件循环,所有的异步函数都需要在事件循环中运行;
asyncio.ensure_future():创建一个任务
asyncio.gather(*fs):添加并行任务
asyncio.wait(fs):添加并行任务,可以是列表
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():创建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():停止循环
loop.is_closed() # 判断循环是否关闭
loop.create_future():创建一个future对象,推荐使用这个函数而不要直接创建future实例
loop.call_soon() # 设置回调函数,不能接受返回的参数,需要用到future对象,立即回调
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) # 删除所有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()之前执行,否则报错
# 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():返回事件循环所有的任务
get_stack():获取其他协程的堆栈列表
print_stack:输出其他协程的堆栈列表
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():
    # 创建一个事件循环
    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,但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()不能直接得到异步函数的返回结果,需要使用Future类来作为第三方保存结果,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() # 循环停止

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():
    # 创建一个事件循环
    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():
    # 创建一个事件循环
    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,需要用到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,可以交出CUP的控制权,让其去执行其他的任务。实际使用时一般的场景有本地IO和网络IO。

  • 网络IO
# 使用asyncio+aiohttp,如果想异步化,网络请求需要抛弃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():
    # 创建一个事件循环
    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模块也有自己的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),但是Queue不是线程安全的类,也就是说在多进程或多线程的情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():
    # 创建一个事件循环
    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,需要使用await关键字。

posted @ 2018-09-05 10:40  倥偬时光  阅读(7041)  评论(0编辑  收藏  举报