Python中怎么利用Asyncio實現(xiàn)異步編程

本篇文章為大家展示了Python中怎么利用Asyncio實現(xiàn)異步編程，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

異步是怎么一回事?

在傳統(tǒng)的順序編程中， 所有發(fā)送給解釋器的指令會一條條被執(zhí)行。此類代碼的輸出容易顯現(xiàn)和預(yù)測。 但是…

譬如說你有一個腳本向3個不同服務(wù)器請求數(shù)據(jù)。  有時，誰知什么原因，發(fā)送給其中一個服務(wù)器的請求可能意外地執(zhí)行了很長時間。想象一下從第二個服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)用了10秒鐘。在你等待的時候，整個腳本實際上什么也沒干。如果你可以寫一個腳本可以不去等待第二個請求而是僅僅跳過它，然后開始執(zhí)行第三個請求，然后回到第二個請求，執(zhí)行之前離開的位置會怎么樣呢。就是這樣。你通過切換任務(wù)最小化了空轉(zhuǎn)時間。盡管如此，當(dāng)你需要一個幾乎沒有I/O的簡單腳本時，你不想用異步代碼。

還有一件重要的事情要提，所有代碼在一個線程中運行。所以如果你想讓程序的一部分在后臺執(zhí)行同時干一些其他事情，那是不可能的。

準(zhǔn)備開始

這是 asyncio 主概念最基本的定義:

• 協(xié)程 — 消費數(shù)據(jù)的生成器，但是不生成數(shù)據(jù)。Python 2.5 介紹了一種新的語法讓發(fā)送數(shù)據(jù)到生成器成為可能。我推薦查閱David Beazley “A  Curious Course on Coroutines and Concurrency” 關(guān)于協(xié)程的詳細介紹。

• 任務(wù) — 協(xié)程調(diào)度器。如果你觀察下面的代碼，你會發(fā)現(xiàn)它只是讓 event_loop 盡快調(diào)用它的_step ，同時 _step  只是調(diào)用協(xié)程的下一步。

class Task(futures.Future):        def __init__(self, coro, loop=None):          super().__init__(loop=loop)          ...          self._loop.call_soon(self._step)         def _step(self):              ...          try:              ...              result = next(self._coro)          except StopIteration as exc:              self.set_result(exc.value)          except BaseException as exc:              self.set_exception(exc)              raise          else:              ...              self._loop.call_soon(self._step)

• 事件循環(huán) — 把它想成 asyncio 的中心執(zhí)行器。

現(xiàn)在我們看一下所有這些如何融為一體。正如我之前提到的，異步代碼在一個線程中運行。

從上圖可知：

1.消息循環(huán)是在線程中執(zhí)行

2.從隊列中取得任務(wù)

3.每個任務(wù)在協(xié)程中執(zhí)行下一步動作

4.如果在一個協(xié)程中調(diào)用另一個協(xié)程(await  <coroutine_name>)，會觸發(fā)上下文切換，掛起當(dāng)前協(xié)程，并保存現(xiàn)場環(huán)境(變量，狀態(tài))，然后載入被調(diào)用協(xié)程

5.如果協(xié)程的執(zhí)行到阻塞部分(阻塞I/O，Sleep)，當(dāng)前協(xié)程會掛起，并將控制權(quán)返回到線程的消息循環(huán)中，然后消息循環(huán)繼續(xù)從隊列中執(zhí)行下一個任務(wù)...以此類推

6.隊列中的所有任務(wù)執(zhí)行完畢后，消息循環(huán)返回***個任務(wù)

異步和同步的代碼對比

現(xiàn)在我們實際驗證異步模式的切實有效，我會比較兩段 python 腳本，這兩個腳本除了sleep 方法外，其余部分完全相同。在***個腳本里，我會用標(biāo)準(zhǔn)的  time.sleep 方法，在第二個腳本里使用 asyncio.sleep 的異步方法。

這里使用 Sleep 是因為它是一個用來展示異步方法如何操作 I/O 的最簡單辦法。

使用同步 sleep 方法的代碼：

import asyncio    import time    from datetime import datetime        async def custom_sleep():        print('SLEEP', datetime.now())      time.sleep(1)     async def factorial(name, number):        f = 1      for i in range(2, number+1):          print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))          await custom_sleep()          f *= i      print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))        start = time.time()    loop = asyncio.get_event_loop()     tasks = [        asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),      asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))    loop.close()     end = time.time()    print("Total time: {}".format(end - start))

腳本輸出：

Task A: Compute factorial(2)    SLEEP 2017-04-06 13:39:56.207479    Task A: Compute factorial(3)    SLEEP 2017-04-06 13:39:57.210128    Task A: factorial(3) is 6     Task B: Compute factorial(2)    SLEEP 2017-04-06 13:39:58.210778    Task B: Compute factorial(3)    SLEEP 2017-04-06 13:39:59.212510    Task B: Compute factorial(4)    SLEEP 2017-04-06 13:40:00.217308    Task B: factorial(4) is 24     Total time: 5.016386032104492

使用異步 Sleep 的代碼：

import asyncio    import time    from datetime import datetime        async def custom_sleep():        print('SLEEP {}\n'.format(datetime.now()))      await asyncio.sleep(1)     async def factorial(name, number):        f = 1      for i in range(2, number+1):          print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i))          await custom_sleep()          f *= i      print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))        start = time.time()    loop = asyncio.get_event_loop()     tasks = [        asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)),      asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)),  ]  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))    loop.close()     end = time.time()    print("Total time: {}".format(end - start))

腳本輸出：

Task A: Compute factorial(2)    SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648665     Task B: Compute factorial(2)    SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648859     Task A: Compute factorial(3)    SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649564     Task B: Compute factorial(3)    SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649943     Task A: factorial(3) is 6     Task B: Compute factorial(4)    SLEEP 2017-04-06 13:44:42.651755     Task B: factorial(4) is 24     Total time: 3.008226156234741

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