Python中的asyncio库-asyncio的概念是什么
不懂Python中的asyncio库-asyncio的概念是什么?其实想解决这个问题也不难,下面让小编带着大家一起学习怎么去解决,希望大家阅读完这篇文章后大所收获。
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核心概念
asyncio里面主要有4个需要关注的基本概念
Eventloop
Eventloop可以说是asyncio应用的核心,是中央总控。Eventloop实例提供了注册、取消和执行任务和回调的方法。
把一些异步函数(就是任务,Task,一会就会说到)注册到这个事件循环上,事件循环会循环执行这些函数(但同时只能执行一个),当执行到某个函数时,如果它正在等待I/O返回,事件循环会暂停它的执行去执行其他的函数;当某个函数完成I/O后会恢复,下次循环到它的时候继续执行。因此,这些异步函数可以协同(Cooperative)运行:这就是事件循环的目标。
Coroutine
协程(Coroutine)本质上是一个函数,特点是在代码块中可以将执行权交给其他协程:
❯ cat coro1.py import asyncio async def a(): print('Suspending a') await asyncio.sleep(0) print('Resuming a') async def b(): print('In b') async def main(): await asyncio.gather(a(), b()) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main())
这里面有4个重要关键点:
协程要用async def声明,Python 3.5时的装饰器写法已经过时,我就不列出来了。
asyncio.gather用来并发运行任务,在这里表示协同的执行a和b2个协程
在协程a中,有一句await asyncio.sleep(0),await表示调用协程,sleep 0并不会真的sleep(因为时间为0),但是却可以把控制权交出去了。
asyncio.run是Python 3.7新加的接口,要不然你得这么写:
loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main()) loop.close()
好了,我们先运行一下看看:
❯ python coro1.py Suspending a In b Resuming a
看到了吧,在并发执行中,协程a被挂起又恢复过。
Future
接着说Future,它代表了一个「未来」对象,异步操作结束后会把最终结果设置到这个Future对象上。Future是对协程的封装,不过日常开发基本是不需要直接用这个底层Future类的。我在这里只是演示一下:
In : def c(): ...: print('Inner C') ...: return 12 ...: In : future = loop.run_in_executor(None, c) # 这里没用await,None 表示默认的 executor Inner C In : future # 虽然c已经执行了,但是状态还是 pending。 Out:._call_check_cancel() at /usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]> In : future.done() # 还没有完成 Out: False In : for a in dir(future): ...: if not a.startswith('_'): ...: print(a) ...: add_done_callback cancel cancelled done exception get_loop remove_done_callback result set_exception set_result
可以对这个Future实例添加完成后的回调(add_done_callback)、取消任务(cancel)、设置最终结果(set_result)、设置异常(如果有的话,set_exception)等。现在我们让Future完成:
In : await future Out: 12 In : future Out:In : future.done() Out: True In : future.result() Out: 12
看到了吧,await之后状态成了finished。这里顺便说一下,一个对象怎么样就可以被await(或者说怎么样就成了一个awaitable对象)呢?给类实现一个__await__方法,Python版本的Future的实现大概如下:
def __await_(self): if not self.done(): self._asyncio_future_blocking = True yield self if not self.done(): raise RuntimeError("await wasn't used with future") return self.result()
这样就可以await future了,那为什么await future后Future的状态就能改变呢,这是因为用loop.run_in_executor创建的Future注册了一个回调(通过asyncio.futures.wrap_future,加了一个_call_set_state回调, 有兴趣的可以通过延伸阅读链接2找上下文)。
__await__里面的yield self不要奇怪,主要是为了兼容__iter__,给旧的yield from用:
In : future = loop.run_in_executor(None, c) Inner C In : future Out:._call_check_cancel() at /usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]> In : def spam(): ...: yield from future ...: In : s = spam() In : next(s) Out: ._call_check_cancel() at /usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]> 新的替代yield from的用法await必须在异步函数(用 async def申明)中使用: In : def spam(): ...: await future ...: File "cell_name", line 5 SyntaxError: 'await' outside async function
Task
Eventloop除了支持协程,还支持注册Future和Task2种类型的对象,那为什么要存在Future和Task这2种类型呢?
先回忆前面的例子,Future是协程的封装,Future对象提供了很多任务方法(如完成后的回调、取消、设置任务结果等等),但是开发者并不需要直接操作Future这种底层对象,而是用Future的子类Task协同的调度协程以实现并发。
Task非常容易创建和使用:
# 或者用task = loop.create_task(a()) In : task = asyncio.ensure_future(a()) In : task Out:> In : task.done() Out: False In : await task Suspending a Resuming a In : task Out: result=None> In : task.done() Out: True
asyncio并发的正确/错误姿势
在代码中使用async/await是不是就能发挥asyncio的并发优势么,其实是不对的,我们先看个例子:
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 s1(): await a() await b()
有2个协程a和b,分别sleep1秒和3秒,如果协程可以并发执行,那么执行时间应该是sleep最大的那个值(3秒),现在它们都在s1协程里面被调用。大家先猜一下s1会运行几秒?
我们写个小程序验证一下:
def show_perf(func): print('*' * 20) start = time.perf_counter() asyncio.run(func()) print(f'{func.__name__} Cost: {time.perf_counter() - start}')
大家注意我这个时间计数用的方法,没有用time.time,而是用了Python 3.3新增的time.perf_counter它是现在推荐的用法。我们在IPython里面验证下:
In : from coro2 import * In : show_perf(s1) ******************** Suspending a Resuming a Suspending b Resuming b s1 Cost: 4.009796932999961
看到了吧,4秒!!!,相当于串行的执行了(sleep 3 + 1)。这是错误的用法,应该怎么用呢,前面的asyncio.gather就可以:
async def c1(): await asyncio.gather(a(), b()) In : show_perf(c1) ******************** Suspending a Suspending b Resuming b Resuming a c1 Cost: 3.002452698999832
看到了吧,3秒!另外一个是asyncio.wait:
async def c2(): await asyncio.wait([a(), b()]) In : show_perf(c2) ... c2 Cost: 3.0066957049998564
同样是3秒。先别着急,gather和wait下篇文章还会继续对比。还有一个方案就是用asyncio.create_task:
async def c3(): task1 = asyncio.create_task(a()) task2 = asyncio.create_task(b()) await task1 await task2 async def c4(): task = asyncio.create_task(b()) await a() await task In : show_perf(c3) ... c3 Cost: 3.002332438999929 In : show_perf(c4) ... c4 Cost: 3.002270970000154
都是3秒。asyncio.create_task相当于把协程封装成Task。不过大家要注意一个错误的用法:
async def s2(): await asyncio.create_task(a()) await asyncio.create_task(b()) In : show_perf(s2) ... s2 Cost: 4.004671427999938
直接await task不会对并发有帮助*。asyncio.create_task是Python 3.7新增的高阶API,是推荐的用法,其实你还可以用
asyncio.ensure_future和loop.create_task: async def c5(): task = asyncio.ensure_future(b()) await a() await task async def c6(): loop = asyncio.get_event_loop() task = loop.create_task(b()) await a() await task In : show_perf(c5) ... c5 Cost: 3.0033873750003295 In : show_perf(c6) ... c6 Cost: 3.006120122000084
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享Python中的asyncio库-asyncio的概念是什么内容对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联,关注创新互联行业资讯频道,遇到问题就找创新互联,详细的解决方法等着你来学习!
当前题目:Python中的asyncio库-asyncio的概念是什么
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