Python协程 & 异步编程(asyncio) 入门介绍

行者AI
本文首发于:行者AI

在近期的编码工作过程中遇到了async和await装饰的函数,查询资料后了解到这种函数是基于协程的异步函数。这类编程方式称为异步编程,常用在IO较频繁的系统中,如:Tornado web框架、文件下载、网络爬虫等应用。协程能够在IO等待时间就去切换执行其他任务,当IO操作结束后再自动回调,那么就会大大节省资源并提供性能。接下来便简单的讲解一下异步编程相关概念以及案例演示。

1. 协程简介

1.1 协程的含义及实现方法

协程(Coroutine),也可以被称为微线程,是一种用户态内的上下文切换技术。简而言之,其实就是通过一个线程实现代码块相互切换执行。例如:

def func1():
    print(1)
    ...   # 协程介入
    print(2)
    
def func2():
    print(3)
    ...   # 协程介入
    print(4)

func1()
func2()

上述代码是普通的函数定义和执行,按流程分别执行两个函数中的代码,并先后会输出:1、2、3、4。但如果介入协程技术那么就可以实现函数见代码切换执行,最终输入:1、3、2、4

在Python中有多种方式可以实现协程,例如:

  • greenlet,是一个第三方模块,用于实现协程代码(Gevent协程就是基于greenlet实现);
  • yield,生成器,借助生成器的特点也可以实现协程代码;
  • asyncio,在Python3.4中引入的模块用于编写协程代码;
  • async & awiat,在Python3.5中引入的两个关键字,结合asyncio模块可以更方便的编写协程代码。

前两种实现方式较为老旧,所以重点关注后面的方式

标准库实现方法

asyncio是Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持。

import asyncio

@asyncio.coroutine
def func1():
    print(1)
    yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到IO耗时操作,自动化切换到tasks中的其他任务
    print(2)

@asyncio.coroutine
def func2():
    print(3)
    yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作,自动化切换到tasks中的其他任务
    print(4)

tasks = [
    asyncio.ensure_future( func1() ),
    asyncio.ensure_future( func2() )
]

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

关键字实现方法

async & await 关键字在Python3.5版本中正式引入,代替了asyncio.coroutine 装饰器,基于他编写的协程代码其实就是上一示例的加强版,让代码可以更加简便可读。


import asyncio

async def func1():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)  # 耗时操作  
    print(2)

async def func2():
    print(3)
    await asyncio.sleep(2)   # 耗时操作
    print(4)

tasks = [
    asyncio.ensure_future(func1()),
    asyncio.ensure_future(func2())
]

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

1.2 案例演示

例如:用代码实现下载 url_list 中的图片。

  • 方式一:同步编程实现
# requests库仅支持同步的http网络请求
import requests

def download_image(url):
  print("开始下载:",url)
  # 发送网络请求,下载图片
  response = requests.get(url)
  # 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)
print("下载完成")


if __name__ == '__main__':
  url_list = [
      'https://www.1.jpg',
      'https://www.2.jpg',
      'https://www.3.jpg'
  ]
  for item in url_list:
      download_image(item)

输出:按顺序发送请求,请求一次下载一张图片,假如每次下载花费1s,完成任务需要3s 以上。

  • 方式二:基于协程的程实现
# aiohttp 为支持异步编程的http请求库
import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
  print("发送请求:", url)
  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)

async def main():
  async with aiohttp.ClientSession() as session:
      url_list = [
          'https://www.1.jpg',
          'https://www.2.jpg',
          'https://www.3.jpg'
      ]
      tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in url_list]
      await asyncio.wait(tasks)


if __name__ == '__main__':
  asyncio.run(main())

输出:一次发送三个下载请求,同时下载,假如每次下载花费1s,完成任务仅需要1s 左右,第一种方法的耗时为第二种的三倍。

1.3 小结

协程可以让原来要使用异步+回调方式写的非人类代码,用看似同步的方式写出来。

2. 异步编程简介

2.1 同步和异步的区别

同步 :循序渐进执行操作、请求
异步:无需等待上一步操作、请求完成,就开始下一步(每个操作仍然有先后顺序)


目前python异步相关的主流技术是通过包含关键字async&await的async模块实现。

2.2 异步编程-事件循环

事件循环,可以把他当做是一个while循环,这个while循环在周期性的运行并执行一些任务,在特定条件下终止循环。

# 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的任务,将'可执行'和'已完成'的任务返回
    for 就绪任务 in 已准备就绪的任务列表:
        执行已就绪的任务
        
    for 已完成的任务 in 已完成的任务列表:
        在任务列表中移除 已完成的任
        
    如果 任务列表 中的任务都已完成,则终止循环

在编写程序时候可以通过如下代码来获取和创建事件循环。

# 方式一:
import asyncio
# 生成或获取一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将任务添加到事件循环中
loop.run_until_complete(任务)

# 方式二(python3.7及以上版本支持):
asyncio.run( 任务 )

2.3 异步编程-快速上手

async 关键字

  • 协程函数:定义函数时候由async关键字装饰的函数 async def 函数名
  • 协程对象:执行协程函数得到的协程对象。
# 协程函数
async def func():
    pass
# 协程对象
result = func()

注意:执行协程函数只会创建协程对象,函数内部代码不会执行。如果想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("执行协程函数内部代码!")
result = func()

# 调用方法1:
# loop = asyncio.get_event_loop()
# loop.run_until_complete( result )

# 调用方法2:
asyncio.run( result )

await 关键字

await + 可等待的对象(协程对象、Future、Task对象 -> IO等待),遇到IO操作挂起当前协程(任务),等IO操作完成之后再继续往下执行。当前协程挂起时,事件循环可以去执行其他协程(任务)。

import asyncio

async def others():
    print("start")
    await asyncio.sleep(2)
    print('end')
    return '返回值'

async def func():
    print("执行协程函数内部代码")
    # await等待对象的值得到结果之后再继续向下走
    response = await others()
    print("IO请求结束,结果为:", response)

asyncio.run( func() )

Task 对象

Task对象的作用是在事件循环中添加多个任务,用于并发调度协程,通过asyncio.create_task(协程对象)的方式创建Task对象,这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行。

async def module_a():
    print("start module_a")
    await asyncio.sleep(2) # 模拟 module_a 的io操作
    print('end module_a')
    return 'module_a 完成'

async def module_b():
    print("start module_b")
    await asyncio.sleep(1) # 模拟 module_a 的io操作
    print('end module_b')
    return 'module_b 完成'  

task_list = [
    module_a(),
    module_b(), 
]

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

2.4 案例演示

例如:用代码实现连接并查询数据库的同时,下载一个APK文件到本地。

import asyncio
import aiomysql
import os
import aiofiles as aiofiles
from aiohttp import ClientSession

async def get_app():

    url = "http://www.123.apk"
    async with ClientSession() as session:
        # 网络IO请求,获取响应
        async with session.get(url)as res:
            if res.status == 200:
                print("下载成功", res)
                # 磁盘IO请求,读取响应数据
                apk = await res.content.read()
                async  with  aiofiles.open("demo2.apk", "wb") as f:
                    # 磁盘IO请求,数据写入本地磁盘
                    await f.write(apk)
            else:
                print("下载失败")

async def excute_sql(sql):
    # 网络IO操作:连接MySQL
    conn = await aiomysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123', db='mysql', )
    # 网络IO操作:创建CURSOR
    cur = await conn.cursor()
    # 网络IO操作:执行SQL
    await cur.execute(sql)
    # 网络IO操作:获取SQL结果
    result = await cur.fetchall()
    print(result)
    # 网络IO操作:关闭链接
    await cur.close()
    conn.close()

task_list = [get_app(), execute_sql(sql="SELECT Host,User FROM user")]
asyncio.run(asyncio.wait(task_list))

代码逻辑分析:

【step1】asyncio.run()创建了事件循环。wait()方法将task任务列表加入到当前的事件循环中;(注意:必须先创建事件循环,后加入任务列表,否则会报错)

【step2】事件循环监听事件状态,开始执行代码,先执行列表中的get_app()方法,当代码执行到async with session.get(url)as res:时,遇到await关键字表示有IO耗时操作,线程会将该任务挂起在后台执行,并切换到另外一个异步函数excute_sql()

【step3】当代码执行到excute_sql()的第一个IO耗时操作后,线程会重复先前的操作,将该任务挂起,去执行其他可执行代码。假如此时事件循环监听到get_app()中的第一IO耗时操作已经执行完成,那么线程会切换到该方法第一个IO操作后的代码,并按顺序执行直到遇上下一个await装饰的IO操作;假如事件循环监听到excute_sql()中的第一个IO操作先于get_app()的第一个IO操作完成,那么线程会继续执行excute_sql的后续代码;

【step4】线程会重复进行上述第3点中的步骤,直到代码全部执行完成,事件循环也会随之停止。

2.5 小结

一般来说CPU的耗时运算方式有:

计算密集型的操作:计算密集型任务的特点是要进行大量的计算、逻辑判断,消耗CPU资源,比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等。

IO密集型的操作:涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务,这类任务的特点是CPU消耗很少,任务的大部分时间都在等待IO操作完成(因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度)。

异步编程基于协程实现,如果利用协程实现计算密集型操作,因为线程在上下文之间的来回切换总会经历类似于”计算“-->”保存“-->”创建新环境“ 的一系列操作,导致系统的整体性能反而会下降。所以异步编程并不适用于计算密集型的程序。然而在IO密集型操作汇总,协程在IO等待时间就去切换执行其他任务,当IO操作结束后再自动回调,那么就会大大节省资源并提供性能。

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