前言
为了简化并更好地标识异步IO,从Python 3.5开始引入了新的语法async和await,可以让coroutine的代码更简洁易读。
请注意,async和await是针对coroutine的新语法,要使用新的语法,只需要做两步简单的替换:
- 把@asyncio.rotoutine替换为async;
- 把yield from替换为await。
async/await 是一种异步变成方法,还有两种你可能听过,
1. 回调
2. Promise
(写过 JavaScript 的肯定很熟悉了)
异步意味着任务不会阻塞,比如,如果我要下载一个比较忙的网络资源,我的程序不需要一直等待下载完成,它可以在等待下载时继续做其他事情。这与并行执行多个操作不同。以下伪代码比较容易理解:
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# 慢方法
page = get_page_sync( 'some_page' )
# 会阻塞整个程序的运行
print (page)
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有两种方法可以改善上述的情况
(一)首先,让我们试试使用线程。通过使用线程,我们可以将 get_page_sync 调用放到单独的线程去执行,这样主线程 就可以继续执行其他操作。
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# 将慢方法放到单独的线程执行
t = threading.thread(
target = get_page_sync( 'some_page' ,args = ( 'some_page' ,))
)
t.run()
# 在线程运行时执行其他操作
do_something_else()
# 等待线程完执行成
t.join()
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线程有几个优缺点,主要的缺点是:
1. 必须在改变共享数据前锁定共享数据
2. 只能通过传递给主线程消息来处理线程内的异常
(二)现在我们试试第二种中的 async/await,Python3.5 开始支持的 async/await 方式,与第一种(线程)之间的主要区别在于,后者是操作系统内核执行上下文切换,而前者中我们自己控制。(上下文切换即,当多个线程正在运行时,内核可能停止当前进程,使其进入休眠状态,并选择不同的线程继续执行。这被称作抢占式多任务处理【Preemption】)
当我们自己控制时,它被称作非抢占式或合作型多任务式,因为是我们自己处理上下文切换,所以我们需要一个调度程序,也叫做『事件循环』。此事件循环只循环遍历等待中的调度,并运行它的所有事件。每当我们产生操作时,当前任务会被添加到队列中,且第一个任务(优先级而非顺序)从队列中弹出并开始执行。例如,可以通过以下方式更改上述伪代码:
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async def print_page():
page = await get_page_sync( 'some_page' )
print (page)
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当我们触发上面的语句时,get_page_async 方法将非阻塞的获取 some_page 还有 yield 句柄,这意味着我们的 print_page 函数将控制时间循环 ,并且时间循环可以继续执行其他曹组,知道我们得到返回的响应。
我们先将我们的线程代码改造成这种语法。我们将使用 asyncio(Python 自带的时间循环库),并使用 aiohttp 包来执行异步 http 请求。
我们将会创建一个名为 main 函数,它将成为我们异步代码的入口。然后我们创建一个时间循环和一个「未来对象」。这个未来对象是对异步函数的抽象,它存储了一些基本的属性,比如它当前的状态(就像 Promise 一样) 。然后我们将告诉我们的时间循环继续运行,知道这个「未来」完成。
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loop = asyncio.get_event_loop()
future = asyncio.ensure_future(main())
loop.run_until_complete(future)
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在我们的 main 方法中,我们将创建另一个未来任务列表,每个任务负责从某网站下载不同的桐乡。我们这样做是因为每次下载都会发起网络请求,在网络请求时,我们可以运行另一端代码。创建任务列表后,我们可以通过调用等待整个列表执行完成 asyncio.gather ,这就是它的实现:
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async def main():
tasks = []
async with aiohttp.ClientSession() as session:
for img in img_list:
task = asyncio.ensure_future(download_img(img, session))
task.append(task)
await asyncio.gather( * tasks)
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(这段代码来的有点猛了)
最后一个我们要改的方法就是 download_img 了,我们仅仅需要替换 requests.get 调用为异步:
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i = 1
async def download_img(img, session):
global i, bar
# 获取文件后缀
file_ext = get_extention(img.link)
# 拼接文件名
file_name = img. id + file_ext
resp = await session.get(img.link)
with open (file_name, 'wb' ) as f:
async for chunk in resp.content.iter_chunked( 1024 ):
f.write(chunk)
bar.update(i)
i + = 1
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要注意的一点是在更新 i 的时候不需要先锁住它,这是因为我们前面说过,没有代码是同时执行的,所以永远不可能出现竞态条件。
因为没有锁或者线程的开销,异步版本可能还会比多线程版本快一些。
这是完整代码:
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#! /usr/bin/env python
import os
import re
import sys
import aiohttp
import asyncio
import async_timeout
import progressbar
from imgurpython import ImgurClient
regex = re. compile (r '\.(\w+)$' )
def get_extension(link):
ext = regex.search(link).group()
return ext
i = 1
async def download_img(img, session):
global i, bar
# get the file extension
file_ext = get_extension(img.link)
# create unique name by combining file id with its extension
file_name = img. id + file_ext
resp = await session.get(img.link)
with open (file_name, 'wb' ) as f:
async for chunk in resp.content.iter_chunked( 1024 ):
f.write(chunk)
bar.update(i)
i + = 1
try :
album_id = sys.argv[ 1 ]
except IndexError:
raise Exception( 'Please specify an album id' )
client_id = os.getenv( 'IMGUR_CLIENT_ID' )
client_secret = os.getenv( 'IMGUR_CLIENT_SECRET' )
client = ImgurClient(client_id, client_secret)
img_lst = client.get_album_images(album_id)
bar = progressbar.ProgressBar(max_value = len (img_lst))
async def main():
tasks = []
async with aiohttp.ClientSession() as session:
for img in img_lst:
task = asyncio.ensure_future(download_img(img, session))
tasks.append(task)
await asyncio.gather( * tasks)
loop = asyncio.get_event_loop()
future = asyncio.ensure_future(main())
loop.run_until_complete(future)
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原文:https://medium.com/@exqu17/python-bits-moving-from-threads-to-async-await-741ec5124cdc
作者:https://medium.com/@exqu17?source=post_header_lockup
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44661314