【Python学习之九】asyncio—异步IO
asyncio
这是python3.4引入的标准库,直接内置对异步IO的支持。asyncio的编程模型就是一个消息循环。从asyncio
模块中直接获取一个EventLoop
的引用,然后把需要执行的协程扔到EventLoop
中执行,就实现了异步IO。
协程
子程序,或者称为函数。在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕。子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序。子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。
协程的定义
协程看上去是子程序,但是有很大的不同。协程,执行过程中,在内部可中断,然后转而执行别的程序,在适当的时候再返回来接着执行。在一个子程序中中断,去执行其他子程序,不是函数调用,有点类似CPU的中断。下面举个例子:
- def A():
- print('')
- print('')
- print('')
- def B():
- print('x')
- print('y')
- print('z')
假设由协程执行,在执行A的过程中,可以随时中断,去执行B,B也可能在执行过程中中断再去执行A,结果可能是:
- 1
- 2
- x
- y
- 3
- z
但是在A中是没有调用B的,所以不是函数的调用中断。因此,协程的调用比函数调用理解起来要难一些。
协程的优势
协程最大的优势就是极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销。第二大优势就是不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。
协程利用多个CPU的方法是,多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。
协程的实现
Python对协程的支持是通过generator(带有yield的函数)实现的。在generator中,我们不但可以通过for
循环来迭代,还可以不断调用next()
函数获取由yield
语句返回的下一个值。Python的yield
不但可以返回一个值,它还可以接收调用者发出的参数。看个实例:
- def consumer():
- r = 'k' # 定义一个空字符串
- while True: # 设定一个循环
- # 如果不调用consumer的send方法传入其参数给n,n将为None
- n = yield r
- if not n: # 如果满足条件,表示方法外并未调用send
- return # 执行return,退出方法,返回空值
- print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
- r = '200 OK'
- def produce(c):
- x = c.send(None) # 启动生成器,相当于调用了next(c)
- print("This is qidong:", x)
- n = 0
- while n < 5:
- n = n + 1
- print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
- # 生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行
- r = c.send(n)
- # consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回
- print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
- # produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息
- # produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束
- c.close()
- c = consumer()
- produce(c)
从实例可以看出来,整个生产者消费者的流程是无锁的,只由一个线程执行,produce
和consumer
协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。
asyncio实例
下面是用asyncio
实现Hello world:
- import asyncio
- # @asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine(协程)类型
- @asyncio.coroutine
- def hello():
- print("Hello world!")
- # 异步调用asyncio.sleep(1):
- # yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator
- # asyncio.sleep()也是一个coroutine
- # 线程不会等待asyncio.sleep(),而是直接中断并执行下一个消息循环
- # 把asyncio.sleep(1)看成是一个耗时1秒的IO操作,在此期间,
- # 主线程并未等待,而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了,因此可以实现并发执行
- yield from asyncio.sleep(1)
- print("Hello again!")
- # 从asyncio模块中直接获取EventLoop
- loop = asyncio.get_event_loop()
- # 执行coroutine
- loop.run_until_complete(hello())
- loop.close()
用Task封装两个coroutine
试试:
- import asyncio
- import threading
- @asyncio.coroutine
- def hello():
- print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())
- yield from asyncio.sleep(1)
- print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())
- # 从asyncio模块中直接获取EventLoop
- loop = asyncio.get_event_loop()
- tasks = [hello(), hello()]
- loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
- loop.close()
运行结果是:
- Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 7116)>)
- Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 7116)>)
- Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 7116)>)
- Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 7116)>)
可以看出来,两个协程是由同一个线程并发执行的。把asyncio.sleep()
换成真正的IO操作,则多个coroutine
就可以由一个线程并发执行。
asyncio网络实例
用asyncio
的异步网络连接来获取sina、sohu和163的网站首页:
- 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'))
- # drain()在事件循环中刷新缓冲区,特别是在数据量很大的情况下,保证数据完整性
- 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.sina.com.cn', 'www.sohu.com', 'www.163.com']]
- loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
- loop.close()
可见3个连接由一个线程通过coroutine
并发完成。
总结
asyncio模块
提供了完善的异步IO支持。异步操作需要在coroutine(协程)
中通过yield from
完成。多个coroutine
可以封装成一组Task然后并发执行。
注意在python3.5之后,可以把@asyncio.coroutine替换为async,yield from替换为await。使代码更简洁易懂。
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