asyncio介紹

熟悉c#的同學(xué)可能知道，在c#中可以很方便的使用?async 和?await 來實現(xiàn)異步編程，那么在python中應(yīng)該怎么做呢，其實python也支持異步編程，一般使用?asyncio 這個庫，下面介紹下什么是?asyncio :

asyncio 是用來編寫 并發(fā) 代碼的庫，使用?async/await 語法。?asyncio 被用作多個提供高性能?Python 異步框架的基礎(chǔ)，包括網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)站服務(wù)，數(shù)據(jù)庫連接庫，分布式任務(wù)隊列等等。?asyncio 往往是構(gòu)建 IO 密集型和高層級 結(jié)構(gòu)化 網(wǎng)絡(luò)代碼的最佳選擇。

asyncio中的基本概念

可以看見，使用asyncio庫我們也可以在python代碼中使用?async 和?await 。在?asyncio 中，有四個基本概念，分別是：

Eventloop

Eventloop 可以說是?asyncio 應(yīng)用的核心，中央總控，?Eventloop 實例提供了注冊、取消、執(zhí)行任務(wù)和回調(diào) 的方法。 簡單來說，就是我們可以把一些異步函數(shù)注冊到這個事件循環(huán)上，事件循環(huán)回循環(huán)執(zhí)行這些函數(shù)（每次只能執(zhí)行一個），如果當(dāng)前正在執(zhí)行的函數(shù)在等待I/O返回，那么事件循環(huán)就會暫停它的執(zhí)行去執(zhí)行其他函數(shù)。當(dāng)某個函數(shù)完成I/O后會恢復(fù)，等到下次循環(huán)到它的時候就會繼續(xù)執(zhí)行。

Coroutine

協(xié)程本質(zhì)就是一個函數(shù)，

            
import asyncio
import time
async def a():
 print('Suspending a')
 await asyncio.sleep(3)
 print('Resuming a')
async def b():
 print('Suspending b')
 await asyncio.sleep(1)
 print('Resuming b')
async def main():
 start = time.perf_counter()
 await asyncio.gather(a(), b())
 print(f'{main.__name__} Cost: {time.perf_counter() - start}')
if __name__ == '__main__':
 asyncio.run(main())
          

執(zhí)行上述代碼，可以看到類似這樣的輸出:

Suspending a
Suspending b
Resuming b
Resuming a
main Cost: 3.0023356619999997

關(guān)于協(xié)程的具體介紹，可以參考我以前的文章python中的協(xié)程 不過以前的那種寫法，需要使用裝飾器，已經(jīng)過時了。

Future

Future 是表示一個“未來”對象，類似于?javascript 中的?promise ，當(dāng)異步操作結(jié)束后會把最終結(jié)果設(shè)置到這個?Future 對象上，?Future 是對協(xié)程的封裝。

            
>>> import asyncio
>>> def fun():
...  print("inner fun")
...  return 111
... 
>>> loop = asyncio.get_event_loop()
>>> future = loop.run_in_executor(None, fun) #這里沒有使用await
inner fun
>>> future #可以看到，fun方法狀態(tài)是pending

            
              ._call_check_cancel() at /usr/local/Cellar/python/3.7.3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]>
>>> future.done() # 還沒有完成
False
>>> [m for m in dir(future) if not m.startswith('_')]
['add_done_callback', 'cancel', 'cancelled', 'done', 'exception', 'get_loop', 'remove_done_callback', 'result', 'set_exception', 'set_result']
>>> future.result() #這個時候如果直接調(diào)用result()方法會報錯
Traceback (most recent call last):
 File "
              
              ", line 1, in 
              
                
asyncio.base_futures.InvalidStateError: Result is not set.
>>> async def runfun():
...  result=await future
...  print(result)
...  
>>>loop.run_until_complete(runfun()) #也可以通過 loop.run_until_complete(future) 來執(zhí)行，這里只是為了演示await
111
>>> future

                
                  
>>> future.done()
True
>>> future.result()
111
Task
                
              
            
          

Eventloop 除了支持協(xié)程，還支持注冊?Future 和?Task 2種類型的對象，而?Future 是協(xié)程的封裝，?Future 對象提供了很多任務(wù)方法（如完成后的回調(diào)，取消，設(shè)置任務(wù)結(jié)果等等），但是一般情況下開發(fā)者不需要操作?Future 這種底層對象，而是直接用?Future 的子類?Task 協(xié)同的調(diào)度協(xié)程來實現(xiàn)并發(fā)。那么什么是?Task 呢？下面介紹下：

一個與?Future 類似的對象，可運(yùn)行?Python 協(xié)程。非線程安全。?Task 對象被用來在事件循環(huán)中運(yùn)行協(xié)程。如果一個協(xié)程在等待一個?Future 對象，?Task 對象會掛起該協(xié)程的執(zhí)行并等待該?Future 對象完成。當(dāng)該?Future 對象完成被打包的協(xié)程將恢復(fù)執(zhí)行。 事件循環(huán)使用協(xié)同日程調(diào)度: 一個事件循環(huán)每次運(yùn)行一個?Task 對象。而一個?Task 對象會等待一個?Future 對象完成，該事件循環(huán)會運(yùn)行其他?Task 、回調(diào)或執(zhí)行IO操作。

下面看看用法：

            
>>> async def a():
...  print('Suspending a')
...  await asyncio.sleep(3)
...  print('Resuming a')
...  
>>> task = asyncio.ensure_future(a())
>>> loop.run_until_complete(task)
Suspending a
Resuming a
          

asyncio中一些常見用法的區(qū)別

Asyncio.gather和asyncio.wait

我們在上面的代碼中用到過?asyncio.gather ，其實還有另外一種用法是?asyncio.wait ，他們都可以讓多個協(xié)程并發(fā)執(zhí)行，那么他們有什么區(qū)別呢？下面介紹下。

            
>>> import asyncio
>>> async def a():
...  print('Suspending a')
...  await asyncio.sleep(3)
...  print('Resuming a')
...  return 'A'
... 
... 
... async def b():
...  print('Suspending b')
...  await asyncio.sleep(1)
...  print('Resuming b')
...  return 'B'
... 
>>> async def fun1():
...  return_value_a, return_value_b = await asyncio.gather(a(), b())
...  print(return_value_a,return_value_b)
...  
>>> asyncio.run(fun1())
Suspending a
Suspending b
Resuming b
Resuming a
A B
>>> async def fun2():
...  done,pending=await asyncio.wait([a(),b()])
...  print(done)
...  print(pending)
...  task=list(done)[0]
...  print(task)
...  print(task.result())
...  
>>> asyncio.run(fun2())
Suspending b
Suspending a
Resuming b
Resuming a
{
            
              
              :1> result='A'>, 
              
                
                :8> result='B'>}
set()

                
                  
                  :1> result='A'>
A
                
              
            
          

根據(jù)上述代碼，我們可以看出兩者的區(qū)別：

asyncio.gather 能收集協(xié)程的結(jié)果，而且會按照輸入?yún)f(xié)程的順序保存對應(yīng)協(xié)程的執(zhí)行結(jié)果，而?asyncio.wait 的返回值有兩項，第一項是完成的任務(wù)列表，第二項表示等待完成的任務(wù)列表。

asyncio.wait 支持接受一個參數(shù)?return_when ，在默認(rèn)情況下，?asyncio.wait 會等待全部任務(wù)完成?(return_when='ALL_COMPLETED') ，它還支持?FIRST_COMPLETED （第一個協(xié)程完成就返回）和?FIRST_EXCEPTION （出現(xiàn)第一個異常就返回）：

            
>>> async def fun2():
...  done,pending=await asyncio.wait([a(),b()],return_when=asyncio.tasks.FIRST_COMPLETED)
...  print(done)
...  print(pending)
...  task=list(done)[0]
...  print(task)
...  print(task.result())
...  
>>> asyncio.run(fun2())
Suspending a
Suspending b
Resuming b
{
            
              
              :8> result='B'>}
{
              
                
                :3> wait_for=
                
                  ()]>>}

                  
                    
                    :8> result='B'>
B
                  
                
              
            
          

一般情況下，用?asyncio.gather 就足夠了。

asyncio.create_task和loop.create_task以及asyncio.ensure_future

這三種方法都可以創(chuàng)建?Task ,從Python3.7開始可以統(tǒng)一的使用更高階的?asyncio.create_task .其實?asyncio.create_task 就是用的?loop.create_task .?loop.create_task 接受的參數(shù)需要是一個協(xié)程，但是?asyncio.ensure_future 除了接受協(xié)程，還可以是?Future 對象或者?awaitable 對象：

1. 如果參數(shù)是協(xié)程，其底層使用?loop.create_task ，返回?Task 對象
2. 如果是?Future 對象會直接返回
3. 如果是一個?awaitable 對象，會?await 這個對象的?__await__ 方法，再執(zhí)行一次?ensure_future ，最后返回?Task 或者?Future 。
   

所以?ensure_future 方法主要就是確保這是一個?Future 對象，一般情況下直接用?asyncio.create_task 就可以了。

注冊回調(diào)和執(zhí)行同步代碼

可以使用?add_done_callback 來添加成功回調(diào)：

            
def callback(future):
 print(f'Result: {future.result()}')
def callback2(future, n):
 print(f'Result: {future.result()}, N: {n}')
async def funa():
 await asyncio.sleep(1)
 return "funa"
async def main():
 task = asyncio.create_task(funa())
 task.add_done_callback(callback)
 await task
 #這樣可以為callback傳遞參數(shù)
 task = asyncio.create_task(funa())
 task.add_done_callback(functools.partial(callback2, n=1))
 await task
if __name__ == '__main__':
 asyncio.run(main())
          

執(zhí)行同步代碼

如果有同步邏輯，想要用?asyncio 來實現(xiàn)并發(fā)，那么需要怎么做呢？下面看看：

            
def a1():
 time.sleep(1)
 return "A"
async def b1():
 await asyncio.sleep(1)
 return "B"
async def main():
 loop = asyncio.get_running_loop()
 await asyncio.gather(loop.run_in_executor(None, a1), b1())
if __name__ == '__main__':
 start = time.perf_counter()
 asyncio.run(main())
 print(f'main method Cost: {time.perf_counter() - start}')
# 輸出： main method Cost: 1.0050589740000002
          

可以使用? run_into_executor 來將同步函數(shù)邏輯轉(zhuǎn)化成一個協(xié)程，第一個參數(shù)是要傳遞?concurrent.futures.Executor 實例的，傳遞?None 會選擇默認(rèn)的?executor 。

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的Python中的asyncio代碼詳解,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持！
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