最新Python异步编程详解

时间：2022-05-11 03:53:18

我们都知道对于I/O相关的程序来说，异步编程可以大幅度的提高系统的吞吐量，因为在某个I/O操作的读写过程中，系统可以先去处理其它的操作（通常是其它的I/O操作），那么Python中是如何实现异步编程的呢？

简单的回答是Python通过协程(coroutine)来实现异步编程。那究竟啥是协程呢？这将是一个很长的故事。
故事要从yield开始说起(已经熟悉yield的读者可以跳过这一节)。

yield

概述：yield相当于return，他将相应的值返回给调用next()或者send()的调用者，从而交出了CPU使用权，而当调用者再次调用next()或者send()的时候，又会返回到yield中断的地方，如果send有参数，还会将参数返回给yield赋值的变量,如果没有就和next（）一样赋值为None。但是这里会遇到一个问题，就是嵌套使用generator时外层的generator需要写大量代码，看如下示例：
注意以下代码均在Python3.6上运行调试

#!/usr/bin/env python
# encoding:utf-8


def inner_generator():
    i = 0
while True:
        i = yield i
if i > 10:
raise StopIteration



def outer_generator():
    print("do something before yield")
    from_inner = 0
    from_outer = 1
    g = inner_generator()
    g.send(None)
while 1:
try:
            from_inner = g.send(from_outer)
            from_outer = yield from_inner
except StopIteration:
break


def main():
    g = outer_generator()
    g.send(None)
    i = 0
while 1:
try:
            i = g.send(i + 1)
            print(i)
except StopIteration:
break


if __name__ == '__main__':
    main()

为了简化，在Python3.3中引入了yield from

yield from

使用yield from有两个好处，

1、可以将main中send的参数一直返回给最里层的generator，
2、同时我们也不需要再使用while循环和send (), next()来进行迭代。

我们可以将上边的代码修改如下：

def inner_generator():
    i = 0
while True:
        i = yield i
if i > 10:
raise StopIteration


def outer_generator():
    print("do something before coroutine start")
yield from inner_generator()


def main():
    g = outer_generator()
    g.send(None)
    i = 0
while 1:
try:
            i = g.send(i + 1)
            print(i)
except StopIteration:
break

if __name__ == '__main__':
    main()

执行结果如下：

do something before coroutine start
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

这里inner_generator()中执行的代码片段我们实际就可以认为是协程，所以总的来说逻辑图如下：
最新Python异步编程详解

接下来我们就看下究竟协程是啥样子

协程coroutine

协程的概念应该是从进程和线程演变而来的，他们都是独立的执行一段代码，但是不同是线程比进程要轻量级，协程比线程还要轻量级。多线程在同一个进程中执行，而协程通常也是在一个线程当中执行。它们的关系图如下：

最新Python异步编程详解

我们都知道Python由于GIL(Global Interpreter Lock)原因，其线程效率并不高，并且在*nix系统中，创建线程的开销并不比进程小，因此在并发操作时，多线程的效率还是受到了很大制约的。所以后来人们发现通过yield来中断代码片段的执行，同时交出了cpu的使用权，于是协程的概念产生了。在Python3.4正式引入了协程的概念，代码示例如下：

import asyncio

# Borrowed from http://curio.readthedocs.org/en/latest/tutorial.html.
@asyncio.coroutine
def countdown(number, n):
while n > 0:
        print('T-minus', n, '({})'.format(number))
yield from asyncio.sleep(1)
        n -= 1

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
    asyncio.ensure_future(countdown("A", 2)),
    asyncio.ensure_future(countdown("B", 3))]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

示例显示了在Python3.4引入两个重要概念协程和事件循环，
通过修饰符@asyncio.coroutine定义了一个协程，而通过event loop来执行tasks中所有的协程任务。之后在Python3.5引入了新的async & await语法，从而有了原生协程的概念。

async & await

在Python3.5中，引入了aync&await 语法结构，通过”aync def”可以定义一个协程代码片段，作用类似于Python3.4中的@asyncio.coroutine修饰符，而await则相当于”yield from”。

先来看一段代码，这个是我刚开始使用async&await语法时，写的一段小程序。

#!/usr/bin/env python
# encoding:utf-8

import asyncio
import requests
import time


async def wait_download(url):
    response = await requets.get(url)
    print("get {} response complete.".format(url))


async def main():
    start = time.time()
    await asyncio.wait([
        wait_download("http://www.163.com"),
        wait_download("http://www.mi.com"),
        wait_download("http://www.google.com")])
    end = time.time()
    print("Complete in {} seconds".format(end - start))


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这里会收到这样的报错：

Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<wait_download() done, defined at asynctest.py:9> exception=TypeError("object Response can't be used in 'await' expression",)>
Traceback (most recent call last):
  File "asynctest.py", line 10, in wait_download
    data = await requests.get(url)
TypeError: object Response can't be used in 'await' expression

这是由于requests.get()函数返回的Response对象不能用于await表达式，可是如果不能用于await，还怎么样来实现异步呢？
原来Python的await表达式是类似于”yield from”的东西，但是await会去做参数检查，它要求await表达式中的对象必须是awaitable的，那啥是awaitable呢？ awaitable对象必须满足如下条件中其中之一：

1、A native coroutine object returned from a native coroutine function .

原生协程对象

2、A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine() .

types.coroutine()修饰的基于生成器的协程对象，注意不是Python3.4中asyncio.coroutine

3、An object with an await method returning an iterator.

实现了await method，并在其中返回了iterator的对象

根据这些条件定义，我们可以修改代码如下：

#!/usr/bin/env python
# encoding:utf-8

import asyncio
import requests
import time


async def download(url): # 通过async def定义的函数是原生的协程对象
    response = requests.get(url)
    print(response.text)


async def wait_download(url):
    await download(url) # 这里download(url)就是一个原生的协程对象
    print("get {} data complete.".format(url))


async def main():
    start = time.time()
    await asyncio.wait([
        wait_download("http://www.163.com"),
        wait_download("http://www.mi.com"),
        wait_download("http://www.google.com")])
    end = time.time()
    print("Complete in {} seconds".format(end - start))


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

好了现在一个真正的实现了异步编程的小程序终于诞生了。
而目前更牛逼的异步是使用uvloop或者pyuv，这两个最新的Python库都是libuv实现的，可以提供更加高效的event loop。

uvloop和pyuv

pyuv实现了Python2.x和3.x，但是该项目在github上已经许久没有更新了，不知道是否还有人在维护。
uvloop只实现了3.x, 但是该项目在github上始终活跃。

它们的使用也非常简单，以uvloop为例，只需要添加以下代码就可以了

import asyncio
import uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())

关于Python异步编程到这里就告一段落了，而引出这篇文章的引子实际是关于网上有关Sanic和uvloop的组合创造的惊人的性能，感兴趣的同学可以找下相关文章，也许后续我会再专门就此话题写一篇文章，欢迎交流！

from：http://www.jianshu.com/p/b036e6e97c18
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