Python 原生协程------asyncio

协程

　　在python3.5以前，写成的实现都是通过生成器的yield from原理实现的，这样实现的缺点是代码看起来会很乱，于是3.5版本之后python实现了原生的协程，并且引入了async和await两个关键字用于支持协程。于是在用async定义的协程与python的生成器彻底分开。

async def downloader(url):

    return 'bobby'

async def download_url(url):

    html = await downloader(url)

    return html

if __name__ == '__main__':

    coro = download_url('http://www/imooc.com')

    coro.send(None)

输出结果：

Traceback (most recent call last):

  File "D:/MyCode/Cuiqingcai/Flask/test01.py", line , in <module>

    coro.send(None)

StopIteration: bobby

可以看到结果中可以将downloader(url)的结果返回。需要注意的是在原生协程里面不能用next()来预激协程。

async def downloader(url):

    return 'bobby'

async def download_url(url):

    html = await downloader(url)

    return html

if __name__ == '__main__':

    coro = download_url('http://www/imooc.com')

    coro.next()

结果：

AttributeError: 'coroutine' object has no attribute 'next'

sys:1: RuntimeWarning: coroutine 'download_url' was never awaited

原生协程async代码中间是不能在使用yield生成器的，这样就为了更好的将原生协程与生成器严格区分开来。并且await只能和async语句搭配，不能和生成器搭配。因为要调用await需要调用对象实现__await__()这个魔法方法。所以在定义协程时候注意不要混用。但是理解的时候还是可以将原生的协程中 await可以对比生成器的yield from。

asyncio

高并发的核心模块，3.4之后引入，最具野性的模块，web服务器，爬虫都可以胜任。它是一个模块也可以看做一个框架。

协程编码模式的三个要点：

事件循环
回调（驱动生成器（协程））
epoll（IO多路复用）

　　asyncio的简单实用：

　　这里需要注意的是：同步阻塞的接口不能使用在协程里面。因为协程是单线程的，只要有一个地方阻塞了，那么所有的协程都需要等待阻塞结束之后才可以向下运行，于是在协程函数中等待一定不能用time.sleep() 如果用time.sleep()就失去了协程的意义了（即程序运行的时间将会是每个协程数乘以time.sleep()的时间数。）同时用asyncio.sleep() 之前需要加上 await

import time

async def download_url(url):

    print('start get %s' % url)

    await asyncio.sleep(2)

    print('get %s finished.' % url)

if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()

    loop = asyncio.get_event_loop()

    loop.run_until_complete(download_url('https:www.baidu.com')) # 阻塞等事件完成之后再向下运行。相当于进程线程的join()方法，或者进线程池的wait()

    print('一共用时：%s' % (time.time() - start_time))

start get https:www.baidu.com

get https:www.baidu.com finished.

一共用时：2.0011143684387207

　　一次执行多个任务。（用时和一个任务一样！）下面任务如果换成time.sleep(2)则函数需要至少20秒才能执行完毕。

import asyncio

import time

async def download_url(url):

    print('start get %s.' % url)

    await asyncio.sleep(2)

    print('get %s end' % url)

if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()

    loop = asyncio.get_event_loop()

    url_list = []

    for i in range(10):

        url_list.append('https:www.baidu.com.index{}'.format(i))

    tasks = [download_url(url) for url in url_list]

    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

    print('用时 %s' %(time.time() - start_time))

...

...

用时 2.0031144618988037

　　获取协程的返回值：

　　可以用两种方式先得到一个future对象。然后将该future对象放入loop.run_until_complete()中。（该函数即可以接受future对象也可以接受协程对象）然后future对象跟进程池和线程池中的future对象的方法是一样的。于是可以用.result()方法的到函数的返回结果。

async def download_url(url):

    # print('start get %s' % url)

    await asyncio.sleep(2)

    # print('get %s finished.' % url)

    return 'frank is a good man.'

if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()

    loop = asyncio.get_event_loop()

    # get_future = asyncio.ensure_future(download_url('https:www.baidu.com'))

    get_task = loop.create_task(download_url('https:www.baidu.com'))

    loop.run_until_complete(download_url(get_task))

    print('一共用时：%s' % (time.time() - start_time))

    print(get_task.result())

一共用时：2.0021142959594727

frank is a good man.

　　future完成之后的回调函数

　　设置协程完成之后的回调函数：future对象的.add_done_callback(),注意在调用add_done_callback的时候会默认将future对象传递给回调函数，因此回调函数必须至少接受一个参数，同时add_done_callback必须在run_until_complete()前，（协程函数创建之后调用）因为如果在run_until_complete()之后的话，协程都应结束了。就不会起作用了。

async def download_url(url):

    # print('start get %s' % url)

    await asyncio.sleep(2)

    # print('get %s finished.' % url)

    return 'frank is a good man.'

def send_emai(future):

    print('网页下载完毕')

    print(future.result())

if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()

    loop = asyncio.get_event_loop()

    # get_future = asyncio.ensure_future(download_url('https:www.baidu.com'))

    get_task = loop.create_task(download_url('https:www.baidu.com'))

    get_task.add_done_callback(send_emai)

    loop.run_until_complete(download_url(get_task))

    print('一共用时：%s' % (time.time() - start_time))

    print(get_task.result())

网页下载完毕

frank is a good man.

一共用时：2.0021145343780518

frank is a good man.

问题来了。tasks.add_done_callback方法只能接受函数名，如果回调的方法也需要参数怎么办？这就需要用到偏函数from functools import partial （偏函数可以将函数包装成为另外一个函数）

import  asyncio

import time

from functools import partial

async def get_html(url):

    print('start get url')

    await asyncio.sleep(2)

    return 'bobby'

def callback_method(url, future):# 此处因为是future对象即（tasks）调用的，所以有一个默认的参数。同时要注意：回调函数的future只能放到最后，其它的函数实参放前面。

    print('download ended %s' % url)

if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()

    loop = asyncio.get_event_loop()

    tasks = asyncio.ensure_future(get_html('http://www.baidu.com'))

    # tasks = loop.create_task(get_html('http://www.baidu.com'))

    tasks.add_done_callback(partial(callback_method, 'http://www.baidu.com')) # 参数为回调方法

    loop.run_until_complete(tasks)

    print(tasks.result())

start get url

download ended http://www.baidu.com

bobby

gather 与 wait的区别。都是可以等待程序运行之后往下运行。但是gather比wait更加高级一点

gather可以将任务分组：

import  asyncio

import time

async def get_html(url):

    print('start get %s' % url)

    await asyncio.sleep(2)

    print('end get %s' % url)

if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()

    loop = asyncio.get_event_loop()

    group1 = [get_html('http://goup1.com') for i in range(2)]

    group2 = [get_html('http://group2.com') for i in range(2)]

    group1 = asyncio.gather(*group1)

    group2 = asyncio.gather(*group2)

    loop.run_until_complete(asyncio.gather(group1, group2))

    # 上面三行代码也可以合一起loop.run_until_complete(asyncio.gather(*group1, *group2)) 注意此参数前面要加*

    print(time.time()-start_time)

start get http://goup1.com

start get http://group2.com

start get http://group2.com

start get http://goup1.com

end get http://goup1.com

end get http://group2.com

end get http://group2.com

end get http://goup1.com

2.0021145343780518

loop.run_forever()协程的任务完成之后不会停止，而是会一直运行。老师吐槽：python中间loop和future的关系有点乱，loop会被放到future中间同时future又可以放到loop中间，造成一个循环。

如何取消future（task）

async def get_html(sleep_time):

    print('waiting')

    await asyncio.sleep(sleep_time)

    print('end after %s S' % sleep_time)

if __name__ == '__main__':

    task1 = get_html(2)

    task2 = get_html(3)

    task3 = get_html(4)

    tasks = [task1, task2, task3]

    loop = asyncio.get_event_loop()

    try:

        loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

    except KeyboardInterrupt as e:

        all_tasks = asyncio.Task.all_tasks()

        for task in all_tasks:

            print('cancel task')

            print(task.cancel())# 打印是否取消 是返回Ture,否False

        loop.stop()

        loop.run_forever() # 注意此处一定要加上loop.run_forever()不然会报异常

    finally:

        loop.close()

waiting
waiting
waiting
cancel task
True
cancel task
True
cancel task
True
cancel task
True

将此代码进入cmd中运行，然后再中间按ctrl + C键，主动生成一个 KeyboardInterrupt 异常，然后异常被捕捉之后做出处理（即停止协程的运行）

协程的嵌套

import asyncio

async def compute(x, y):

    print('Computer %s + %s...') % (x, y))

    await asyncio.sleep(1)

    return x + y

async def print_sum(x, y):

    result = await computer(x, y)

    print("%s + %s = %s" % (x, y, result))

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(print_sum(1, 2))

loop.close()

代码分析图：

loop首先会为print_sum()创建一个task
event_loop()驱动task运行，使task进入（pending状态）
task去执行print_sum
print_sum中首先进入子协程的调度（await相当于yiel from）所以转向执行computer，print_sum自身暂停。
compute中存在await 于是也被迫进入暂停状态，然后可以直接返回给task（await == yield from 而yield from可以在调度方与子生成器之间掠过委托方建立双向通道）
task返回给event_loop()
等待1秒钟之后，task唤醒compute，compute继续执行下一行代码（即return x + y）完成之后compute就是一个done状态，同时抛出一个stopiterationError异常，此异常将激活print_sum()(委托方)，并且将异常将被await（对应之前的yield from）捕捉并提取出return的值。
print_sum()被激活之后执行print然后变成done状态，也会抛出一个stopiterationError异常，然后被task接受并处理了。

asyncio中的其他函数（以下三个为底层函数，多数条件下用得不多）

call_soon()

　　在协程运行时候，可以传递一些函数去执行，注意是函数不是协程。

import asyncio

def callback(sleep_times):

    print('sleep {} success'.format(sleep_times))

if __name__ =='__main__':

    loop = asyncio.get_event_loop()

    loop.call_soon(callback, ) #第一个参数为调用的函数名，第二个单数为被调用函数的参数

    loop.run_forever()

sleep  success

　　注意此处调动函数的运行需要用到loop.run_forever()而不是loop.run_until_complete()因为oop.call_soon()只是调用函数而不是loop注册的协程。

同时loop.run_forever()会导致程序一直在运行，不会自动结束。于是需要添加以下方法使程序关闭。

import asyncio

def callback(sleep_times):

    print('sleep {} success'.format(sleep_times))

def stop_loop(loop):

    loop.stop()

if __name__ =='__main__':

    loop = asyncio.get_event_loop()

    loop.call_soon(callback, 2)

    loop.call_soon(stop_loop, loop)

    loop.run_forever()

call_later()

　　功能，讲一个callback函数在一个指定的时候运行。

import asyncio

def callback(sleep_times):

    print('sleep {} success'.format(sleep_times))

def stop_loop(loop):

    loop.stop()

if __name__ =='__main__':

    loop = asyncio.get_event_loop()

    loop.call_later(2, callback, 2) # 参数含义：第一个参数为延迟时间，延迟越少越先运行。

    loop.call_later(1, callback, 1)

    loop.call_later(3, callback, 3)

    loop.call_soon(callback, 4)

    loop.run_forever()

sleep 4 success

sleep 1 success

sleep 2 success

sleep 3 success

同时存在call_soon()和call_later()时，call_soon()会在那个call_later()前面调用。

call_at()

　　也是调用函数在指定时间内调用，但是它的指定时间，是指的loop内的时间，而不是自己传递的时间。可以用loop.time()来获取loop内时间。

import asyncio

def callback(sleep_times):

    print('sleep {} success'.format(sleep_times))

if __name__ =='__main__':

    loop = asyncio.get_event_loop()

    now = loop.time()

    loop.call_at(now+2, callback, 2) # 注意第一个参数是相对于loop系统时间而来的，不是自定义的几秒钟之后运行。

    loop.call_at(now+1, callback, 1)

    loop.call_at(now+3, callback, 3)

    loop.call_soon(callback, 4)

    loop.run_forever()

sleep 4 success

sleep 1 success

sleep 2 success

sleep 3 success

协程中线程的实现

协程不提供阻塞的方式，但是有时候有些库，和有些接口只能提供阻塞方式连接。于是就可以在协程中继承阻塞io