异步篇 1
介绍 2
除了线性
、并行
执行模式外,还有异步
模式,它与事件编程一样,十分重要
在并发的异步模式中,不同的任务在时间线上是相互交错的,而且一切都是在单一控制流(单线程)下进行的
1.asyncio (过时)
基本使用
1.1 使用asyncio实现事件循环管理
什么是事件循环?
在计算系统中,能够产生事件的实体被称为事件源(event source),而负责协商管理事件的实体被称为事件处理器(event handler)
它实现了管理计算代码中所有事件的功能:在程序执行期间事件循环不断周期反复,追踪某个数据内部发生的事件,将其纳入队列,如果主线程空闲则调用事件处理器一个一个地处理这些事件
注:事件循环不能使用@asyncio.coroutine
标为协程
示例1:
延迟3秒后执行
import asyncio
import time
def A(x):
print(x)
time.sleep(1) # 使用run_forever()不能用ayncio.sleep()延时
loop.call_soon(B)
print('c')
def B():
print('b')
loop.stop()
loop = asyncio.get_event_loop()
# loop.call_soon(A, 'a')
loop.call_later(3.0, A, 'a')
loop.run_forever()
loop.close()
print('end')
输出:
a
c
b
end
在A()中再利用loop调用其它函数B()时,A也并不停下来,实现协程效果
1.2使用asyncio实现协程
什么是协程?
当程序变得冗长复杂时,将其划分成子例程的方式会使处理变得更加便利,每个子例程完成一个特定的任务
子例程无法独立运行,只能在主程序的要求下才能运行,主程序负责协调子例程的使用,协程就是子例程的泛化。在协程中,可以暂停执行点,同时保持干预时的本地状态,便于后续继续执行
协程相互交错的控制组件就是事件循环,事件循环追踪全部的协程,并安排其执行时间
协程的其它重要特点:
- 协程支持多个进入点,可以多次生成(yield)
- 协程能够执行转移至任何其它协程
生成(yield)这个术语用于描述那些暂停并将控制流传递给另一个协程的协程,协程可以同时传递控制流和值
示例2:
A()和B()类似并行
import asyncio
@asyncio.coroutine
def A():
print('a - start')
yield from asyncio.sleep(1)
print('a - end')
@asyncio.coroutine
def B(x):
print('b - start')
result = yield from C()
print(x)
yield from asyncio.sleep(1)
print(f'b :{result}')
@asyncio.coroutine
def C():
print('c - start')
yield from asyncio.sleep(1)
print('c - end')
return 'this is C return'
loop = asyncio.get_event_loop()
# loop.run_until_complete(A()) # 只执行一个
# loop.run_until_complete(asyncio.wait([A(), B('d')])) # 并发执行方法1
tasks = [asyncio.Task(A()), asyncio.Task(B('b - end'))]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) # 并发执行方法2
loop.close()
print('end')
# 类asyncio.Task(coroutine)用于调度协程的执行
# asyncio.wait(tasks)将等待给定协程执行完毕
输出:
a - start
b - start
c - start
a - end
c - end
b - end
b :this is C return
end
分析:asyncio.sleep()
期间,主线程并未等待,而是去执行EventLoop
中可执行的coroutine
注:@asyncio.coroutine
把一个generator标记为coroutine
类型,再把这个coroutine放到EventLoop中执行(实测,可以不@标记)
相关方法
loop = get_event_loop() : 获得当前上下文的事件循环
如果close()关闭了后,重新打开需要以下操作:
loop = asyncio.new_event_loop() : 创建新的时间循环对象
asyncio.set_event_loop(loop) : 将当前上下文的时间循环设置为指定的循环
loop.call_soon(callback, args) : 立即调用回调对象,参数
loop.call_later(delay, callback, args) : 延时delay秒后,调用回调对象
loop.call_at(when, callback, *args) : 在指定的时间调用回调对象,(when是绝对时间,可以参考loop.time()设置)
loop.run_forever() : 一直执行,直到调用stop()
loop.run_until_complete(future) : 运行指定的协程函数(Future3)
loop.time() : 获取事件循环的内部时钟
loop.close() : 关闭事件循环
loop.is_running() : 是否运行中
loop.is_close() : 是否关闭
使用示例
示例:
异步网络并行访问
import asyncio
@asyncio.coroutine
def wget(host):
print('wget %s...' % host)
connect = asyncio.open_connection(host, 80)
reader, writer = yield from connect
header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host
writer.write(header.encode('utf-8'))
yield from writer.drain()
while True:
line = yield from reader.readline()
if line == b'\r\n':
break
print('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))
# Ignore the body, close the socket
writer.close()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [wget(host) for host in ['www.baidu.com', 'www.aliyun.com', 'www.qq.com']]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
2.async/await
2.1 客户端使用
为了简化标识异步io,python3.5引入新语法async
、await
只需将2步替换:
asyncio.coroutine
->async
yield from
->await
示例:
import asyncio
@asyncio.coroutine
def A():
print('a')
yield from asyncio.sleep(1)
print('c')
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.Task(A())]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) # 并发执行方法2
loop.close()
print('end')
替换为:
import asyncio
async def A():
print('a')
await asyncio.sleep(1)
print('c')
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.Task(A())]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
print('end')
2.2 服务器端使用
asyncio
可以实现单线程并发io操作,如果仅用于客户端,效果不大
可以用在服务器端,由于HTTP连接就是io操作,因此可以使用单线程+协程实现多用户的高并发
asyncio
实现了TCP、UDP、SSL等协议,aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架
示例:
启动一个web服务,通过浏览器访问localhost:8000
import asyncio
from aiohttp import web
async def index(request):
await asyncio.sleep(0.5)
return web.Response(body='<h1>Index</h1>')
async def hello(request):
await asyncio.sleep(0.5)
text = '<h1>hello, %s!</h1>' % request.match_info['name']
return web.Response(body=text)
async def init(loop):
app = web.Application(loop=loop)
app.router.add_route('GET', '/', index)
app.router.add_route('GET', '/hello/{name}', hello)
srv = await loop.create_server(app.make_handler(), '127.0.0.1', 8000)
print('Server started at http://127.0.0.1:8000...')
return srv
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(init(loop))
loop.run_forever()
1.参考书籍: 参考书籍:《Python并行编程手册》
2.参考文章1: 这篇主要参考:廖雪峰 - asyncio:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00143208573480558080fa77514407cb23834c78c6c7309000
3.Future: Future:是Asyncio的一个类,与concurrent.futures.Futures非常相似,Futures类代表一个还不可用的结果,它是对尚未完成的任务的抽象表示;Python 3.2引入concurrent.futures模块,支持管理并发编程任务,如进程池和线程池、非确定性执行流、多进程、线程同步(这个目前没看出有什么特别的,池化管理不是多线程和多进程库自带吗?concurrent.futures.ProcessPoolExecutor)
原文地址:https://www.cnblogs.com/maplesnow/p/12044363.html