前言
以前没怎么接触前端对JavaScript 的异步操作不了解,现在有了点了解一查,发现 python 和 JavaScript 的协程发展史简直就是一毛一样!
这里大致做下横向对比和总结,便于对这两个语言有兴趣的新人理解和吸收.
共同诉求
- 随着cpu多核化,都需要实现由于自身历史原因(单线程环境)下的并发功能
- 简化代码,避免回调地狱,关键字支持
- 有效利用操作系统资源和硬件:协程相比线程,占用资源更少,上下文更快
什么是协程
总结一句话, 协程就是满足下面条件的函数:
- 可以暂停执行(暂停的表达式称为暂停点)
- 可以从挂起点恢复(保留其原始参数和局部变量)
- 事件循环是异步编程的底层基石
混乱的历史
Python协程的进化
- Python2.2 中,第一次引入了生成器
- Python2.5 中,yield 关键字被加入到语法中
- Python3.4 时有了yield from(yield from约等于yield+异常处理+send), 并试验性引入的异步I/O框架 asyncio(PEP 3156)
- Python3.5 中新增了async/await语法(PEP 492)
- Python3.6 中asyncio库"转正" (之后的官方文档就清晰了很多)
在主线发展过程中也出现了很多支线的协程实现如Gevent
def foo():
print("foo start")
a = yield 1
print("foo a", a)
yield 2
yield 3
print("foo end")
gen = foo()
# print(gen.next())
# gen.send("a")
# print(gen.next())
# print(foo().next())
# print(foo().next())
# 在python3.x版本中,python2.x的g.next()函数已经更名为g.__next__(),使用next(g)也能达到相同效果。
# next()跟send()不同的地方是,next()只能以None作为参数传递,而send()可以传递yield的值.
print(next(gen))
print(gen.send("a"))
print(next(gen))
print(next(foo()))
print(next(foo()))
list(foo())
"""
foo start
1
foo a a
2
3
foo start
1
foo start
1
foo start
foo a None
foo end
"""
JavaScript协程的进化
- 同步代码
- 异步JavaScript: callback hell
- ES6引入 Promise/a+, 生成器Generators(语法 function* foo(){} 可以赋予函数执行暂停/保存上下文/恢复执行状态的功能), 新关键词yield使生成器函数暂停.
- ES7引入 async函数/await语法糖,async可以声明一个异步函数(将Generator函数和自动执行器,包装在一个函数里),此函数需要返回一个 Promise 对象。await 可以等待一个 Promise 对象 resolve,并拿到结果,
Promise中也利用了回调函数。在then和catch方法中都传入了一个回调函数,分别在Promise被满足和被拒绝时执行, 这样就就能让它能够被链接起来完成一系列任务。
总之就是把层层嵌套的 callback 变成 .then().then()...,从而使代码编写和阅读更直观
生成器Generator的底层实现机制是协程Coroutine。
function* foo() {
console.log("foo start")
a = yield 1;
console.log("foo a", a)
yield 2;
yield 3;
console.log("foo end")
}
const gen = foo();
console.log(gen.next().value); // 1
// gen.send("a") // http://www.voidcn.com/article/p-syzbwqht-bvv.html SpiderMonkey引擎支持 send 语法
console.log(gen.next().value); // 2
console.log(gen.next().value); // 3
console.log(foo().next().value); // 1
console.log(foo().next().value); // 1
/*
foo start
1
foo a undefined
2
3
foo start
1
foo start
1
*/
Python协程成熟体
可等待对象可以在 await 语句中使用, 可等待对象有三种主要类型: 协程(coroutine), 任务(task) 和 Future.
协程(coroutine):
- 协程函数: 定义形式为 async def 的函数;
- 协程对象: 调用 协程函数 所返回的对象。
- 旧式基于generator(生成器)的协程
任务(Task 对象):
- 任务 被用来“并行的”调度协程, 当一个协程通过 asyncio.create_task() 等函数被封装为一个 任务,该协程会被自动调度执行
- Task 对象被用来在事件循环中运行协程。如果一个协程在等待一个 Future 对象,Task 对象会挂起该协程的执行并等待该 Future 对象完成。当该 Future 对象 完成,被打包的协程将恢复执行。
- 事件循环使用协同日程调度: 一个事件循环每次运行一个 Task 对象。而一个 Task 对象会等待一个 Future 对象完成,该事件循环会运行其他 Task、回调或执行 IO 操作。
- asyncio.Task 从 Future 继承了其除 Future.set_result() 和 Future.set_exception() 以外的所有 API。
未来对象(Future):
- Future 对象用来链接 底层回调式代码 和高层异步/等待式代码。
- 不用回调方法编写异步代码后,为了获取异步调用的结果,引入一个 Future 未来对象。Future 封装了与 loop 的交互行为,add_done_callback 方法向 epoll 注册回调函数,当 result 属性得到返回值后,会运行之前注册的回调函数,向上传递给 coroutine。
几种事件循环(event loop):
- libevent/libev: Gevent(greenlet+前期libevent,后期libev)使用的网络库,广泛应用;
- tornado: tornado框架自己实现的IOLOOP;
- picoev: meinheld(greenlet+picoev)使用的网络库,小巧轻量,相较于libevent在数据结构和事件检测模型上做了改进,所以速度更快。但从github看起来已经年久失修,用的人不多。
- uvloop: Python3时代的新起之秀。Guido操刀打造了asyncio库,asyncio可以配置可插拔的event loop,但需要满足相关的API要求,uvloop继承自libuv,将一些低层的结构体和函数用Python对象包装。目前Sanic框架基于这个库
例子
import asyncio
import time
async def exec():
await asyncio.sleep(2)
print('exec')
# 这种会和同步效果一直
# async def go():
# print(time.time())
# c1 = exec()
# c2 = exec()
# print(c1, c2)
# await c1
# await c2
# print(time.time())
# 正确用法
async def go():
print(time.time())
await asyncio.gather(exec(),exec()) # 加入协程组统一调度
print(time.time())
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(go())
JavaScript 协程成熟体
Promise继续使用
Promise 本质是一个状态机,用于表示一个异步操作的最终完成 (或失败), 及其结果值。它有三个状态:
- pending: 初始状态,既不是成功,也不是失败状态。
- fulfilled: 意味着操作成功完成。
- rejected: 意味着操作失败。
最终 Promise 会有两种状态,一种成功,一种失败,当 pending 变化的时候,Promise 对象会根据最终的状态调用不同的处理函数。
async、await语法糖
async、await 是对 Generator 和 Promise 组合的封装, 使原先的异步代码在形式上更接近同步代码的写法,并且对错误处理/条件分支/异常堆栈/调试等操作更友好.
js异步执行的运行机制
1) 所有任务都在主线程上执行,形成一个执行栈。
2) 主线程之外,还存在一个"任务队列"(task queue)。只要异步任务有了运行结果,就在"任务队列"之中放置一个事件。
3) 一旦"执行栈"中的所有同步任务执行完毕,系统就会读取"任务队列"。那些对应的异步任务,结束等待状态,进入执行栈并开始执行。
遇到同步任务直接执行,遇到异步任务分类为宏任务(macro-task)和微任务(micro-task)。
当前执行栈执行完毕时会立刻先处理所有微任务队列中的事件,然后再去宏任务队列中取出一个事件。同一次事件循环中,微任务永远在宏任务之前执行。
例子
var sleep = function (time) {
console.log("sleep start")
return new Promise(function (resolve, reject) {
setTimeout(function () {
resolve();
}, time);
});
};
async function exec() {
await sleep(2000);
console.log("sleep end")
}
async function go() {
console.log(Date.now())
c1 = exec()
console.log("-------1")
c2 = exec()
console.log(c1, c2)
await c1;
console.log("-------2")
await c2;
console.log(c1, c2)
console.log(Date.now())
}
go();
event loop将任务划分:
- 主线程循环从"任务队列"中读取事件
- 宏队列(macro task)js同步执行的代码块,setTimeout、setInterval、XMLHttprequest、setImmediate、I/O、UI rendering等, 本质是参与了事件循环的任务.
- 微队列(micro task)Promise、process.nextTick(node环境)、Object.observe, MutationObserver等,本质是直接在 Javascript 引擎中的执行的没有参与事件循环的任务.
扩展阅读 Node.js中的 EventLoop
总结与对比
说明 | python | JavaScript | 点评 |
---|---|---|---|
进程 | 单进程 | 单进程 | 一致 |
中断/恢复 | yield ,yield from,next,send | yield ,next | 基本相同,但 JavaScript 对 send 没啥需求 |
未来对象(回调包装) | Futures | Promise | 解决callback,思路相同 |
生成器 | generator | Generator | 将yield封装为协程Coroutine,思路一样 |
成熟后关键词 | async、await | async、await | 关键词支持,一毛一样 |
事件循环 | asyncio 应用的核心。事件循环会运行异步任务和回调,执行网络 IO 操作,以及运行子进程。asyncio 库支持的 API 较多,可控性高 | 基于浏览器环境基本是黑盒,外部基本无法控制,对任务有做优先级分类,调度方式有区别 | 这里有很大区别,运行环境不同,对任务的调度先后不同, Python可能和Node.js关于事件循环的可比性更高些,这里还需需要继续学习 |
到这里就基本结束了,看完不知道你会有什么感想,如有错误还请不吝赐教.
顺便一句,Python 的 asyncio 库的官方文档现在清晰了很多,而不是像 Python3.5前的文档让人看不懂更无从下手,希望后面能有更多的第三方库跟进,开发出更多支持异步的库. 毕竟目前和go原生协程比起来还是有差距的.
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