Python中asyncio与aiohttp入门教程

时间：2022-11-04 10:30:38

很多朋友对异步编程都处于“听说很强大”的认知状态。鲜有在生产项目中使用它。而使用它的同学，则大多数都停留在知道如何使用 Tornado、Twisted、Gevent 这类异步框架上，出现各种古怪的问题难以解决。而且使用了异步框架的部分同学，由于用法不对，感觉它并没牛逼到哪里去，所以很多同学做 Web 后端服务时还是采用 Flask、Django等传统的非异步框架。

从上两届 PyCon 技术大会看来，异步编程已经成了 Python 生态下一阶段的主旋律。如新兴的 Go、Rust、Elixir 等编程语言都将其支持异步和高并发作为主要“卖点”，技术变化趋势如此。Python 生态为不落人后，从2013年起由 Python 之父 Guido 亲自操刀主持了Tulip(asyncio)项目的开发。

异步io的好处在于避免的线程的开销和切换，而且我们都知道python其实是没有多线程的，只是通过底层线层锁实现的多线程。另一个好处在于避免io操作（包含网络传输）的堵塞时间。

asyncio可以实现单线程并发IO操作。如果仅用在客户端，发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用单线程+coroutine实现多用户的高并发支持。

asyncio实现了TCP、UDP、SSL等协议，aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架。

  • 对于异步io你需要知道的重点，要注意的是，await语法只能出现在通过async修饰的函数中，否则会报SyntaxError错误。而且await后面的对象需要是一个Awaitable，或者实现了相关的协议。

注意：

  • 所有需要异步执行的函数，都需要asyncio中的轮训器去轮训执行，如果函数阻塞，轮训器就会去执行下一个函数。所以所有需要异步执行的函数都需要加入到这个轮训器中。

asyncio

asyncio的基本概念asyncio是在python3.4中被引进的异步IO库。你也可以通过python3.3的pypi来安装它。它相当的复杂,而且我不会介绍太多的细节。相反,我将会解释你需要知道些什么,以利用它来写异步的代码。简而言之,有两件事情你需要知道:协同程序和事件循环。协同程序像是方法,但是它们可以在代码中的特定点暂停和继续。当在等待一个IO(比如一个HTTP请求),同时执行另一个请求的时候,可以用来暂停一个协同程序。

例如：

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
import requests
import time
import asyncio
# 创建一个异步函数
async def task_func():
  await asyncio.sleep(1)
  resp = requests.get('http://192.168.2.177:5002/')
  print('2222222',time.time(),resp.text)
async def main(loop):
  loop=asyncio.get_event_loop()  # 获取全局轮训器
  task = loop.create_task(task_func()) # 在全局轮训器加入协成，只有加入全局轮训器才能被监督执行
  await asyncio.sleep(2)  # 等待两秒为了不要立即执行event_loop.close()，项目中event_loop应该是永不停歇的
  print('11111111111',time.time())
event_loop = asyncio.get_event_loop()
try:
  event_loop.run_until_complete(main(event_loop))
finally:
  event_loop.close()  # 当轮训器关闭以后，所有没有执行完成的协成将全部关闭

aiohttp服务器

下面是aiohttp作为服务器端的一个简单的demo。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
#!/usr/bin/env python3
import argparse
from aiohttp import web
import asyncio
import base64
import logging
import uvloop
import time,datetime
import json
import requests
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
routes = web.RouteTableDef()
@routes.get('/')
async def hello(request):
  return web.Response(text="Hello, world")
# 定义一个路由映射，接收网址参数，post方式
@routes.post('/demo1/{name}')
async def demo1(request):  # 异步监听，只要一有握手就开始触发，此时网址参数中的name就已经知道了，但是前端可能还没有完全post完数据。
  name = request.match_info.get('name', "Anonymous") # 获取name
  print(datetime.datetime.now())  # 触发视图函数的时间
  data = await request.post()  # 等待post数据完成接收，只有接收完成才能进行后续操作.data['key']获取参数
  print(datetime.datetime.now())  # 接收post数据完成的时间
  logging.info('safety dect request start %s' % datetime.datetime.now())
  result = {'name':name,'key':data['key']}
  logging.info('safety dect request finish %s, %s' % (datetime.datetime.now(),json.dumps(result)))
  return web.json_response(result)
# 定义一个路由映射，设计到io操作
@routes.post('/demo2')
async def demo2(request):  # 异步监听，只要一有握手就开始触发，此时网址参数中的name就已经知道了，但是前端可能还没有完全post完数据。
  data = await request.post()  # 等待post数据完成接收，只有接收完成才能进行后续操作.data['key']获取参数
  logging.info('safety dect request start %s' % datetime.datetime.now())
  res = requests.post('http://www.baidu.com')  # 网路id，会自动切换到其他协成上
  logging.info('safety dect request finish %s' % res.test)
  return web.Response(text="welcome")
if __name__ == '__main__':
  logging.info('server start')
  app = web.Application()
  app.add_routes(routes)
  web.run_app(app,host='0.0.0.0',port=8080)
  logging.info('server close')

aiohttp客户端

aiohttp的另一个主要作用是作为异步客户端，用来解决高并发请求的情况。比如现在我要模拟一个高并发请求来测试我的服务器负载情况。所以需要在python里模拟高并发。高并发可以有多种方式，比如多线程，但是由于python本质上是没有多线程的，通过底层线程锁实现的多线程。在模型高并发时，具有线程切换和线程开销的损耗。所以我们就可以使用多协成来实现高并发。

我们就可以使用aiohttp来模拟高并发客户端。demo如下，用来模拟多个客户端向指定服务器post图片。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
# 异步并发客户端
class Asyncio_Client(object):
  def __init__(self):
    self.loop=asyncio.get_event_loop()
    self.tasks=[]
  # 将异步函数介入任务列表。后续参数直接传给异步函数
  def set_task(self,task_fun,num,*args):
    for i in range(num):
      self.tasks.append(task_fun(*args))
  # 运行，获取返回结果
  def run(self):
    back=[]
    try:
      f = asyncio.wait(self.tasks)  # 创建future
      self.loop.run_until_complete(f) # 等待future完成
    finally:
      pass
# 服务器高并发压力测试
class Test_Load():
  total_time=0 # 总耗时
  total_payload=0 # 总负载
  total_num=0 # 总并发数
  all_time=[]
  # 创建一个异步任务，本地测试，所以post和接收几乎不损耗时间，可以等待完成，主要耗时为算法模块
  async def task_func1(self,session):
    begin = time.time()
    # print('开始发送：', begin)
    file=open(self.image, 'rb')
    fsize = os.path.getsize(self.image)
    self.total_payload+=fsize/(1024*1024)
    data = {"image_id": "2", 'image':file}
    r = await session.post(self.url,data=data) #只post，不接收
    result = await r.json()
    self.total_num+=1
    # print(result)
    end = time.time()
    # print('接收完成：', end,',index=',self.total_num)
    self.all_time.append(end-begin)
  # 负载测试
  def test_safety(self):
    print('test begin')
    async_client = Asyncio_Client() # 创建客户端
    session = aiohttp.ClientSession()
    for i in range(10): # 执行10次
      self.all_time=[]
      self.total_num=0
      self.total_payload=0
      self.image = 'xxxx.jpg' # 设置测试nayizhang
      print('测试图片：', self.image)
      begin = time.time()
      async_client.set_task(self.task_func1,self.num,session) # 设置并发任务
      async_client.run()  # 执行任务
      end=time.time()
      self.all_time.sort(reverse=True)
      print(self.all_time)
      print('并发数量(个)：',self.total_num)
      print('总耗时(s)：',end-begin)
      print('最大时延(s)：',self.all_time[0])
      print('最小时延(s)：', self.all_time[len(self.all_time)-1])
      print('top-90%时延(s)：', self.all_time[int(len(self.all_time)*0.1)])
      print('平均耗时(s/个)：',sum(self.all_time)/self.total_num)
      print('支持并发率(个/s):',self.total_num/(end-begin))
      print('总负载(MB)：',self.total_payload)
      print('吞吐率(MB/S)：',self.total_payload/(end-begin))  # 吞吐率受上行下行带宽，服务器带宽，服务器算法性能诸多影响
      time.sleep(3)
    session.close()
    print('test finish')

aiohttp服务器mvc（静态网页，模板，数据库，log）

aiohttp之添加静态资源路径

所谓静态资源，是指图片、js、css等文件。

以一个小项目来说明，下面是项目的目录结构：

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
.
├── static
│  ├── css
│  │  ├── base.css
│  │  ├── bootstrap.min.css
│  │  └── font-awesome.min.css
│  ├── font
│  │  ├── FontAwesome.otf
│  │  ├── fontawesome-webfont.eot
│  │  ├── fontawesome-webfont.svg
│  │  ├── fontawesome-webfont.ttf
│  │  └── fontawesome-webfont.woff
│  └── index.html
└── proxy_server.py

在proxy_server.py给2个静态文件目录static/css和static/font添加路由：

?
1
2
3
4
5
6
app.router.add_static('/css/',
            path='static/css',
            name='css')
app.router.add_static('/font/',
            path='static/font',
            name='font')

必需的2个参数：

prefix：是静态文件的url的前缀，以/开始，在浏览器地址栏上显示在网站host之后，也用于index.html静态页面进行引用
path：静态文件目录的路径，可以是相对路径，上面代码使用的static/css就是相对路径——相对于proxy_server.py所在路径。

Python中asyncio与aiohttp入门教程

加载的是index.html，下面是它引用静态资源的代码：

?
1
2
3
4
5
6
<!-- Bootstrap CSS -->
<link href="css/bootstrap.min.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet">
<!-- Base CSS -->
<link href="css/base.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet">
<!-- FA CSS -->
<link href="css/font-awesome.min.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet">

添加font的路径是因为/font-awesome.min.css需要使用：

如果修改前缀：

?
1
2
3
app.router.add_static('/css2017/',
           path='static/css',
           name='css')

虽然目录本身还是css，但通过add_static已经将它视为了css2017，在文件和浏览器中要想链接到css下的文件，必须使用css2017/xx.css来链接。

此外，如果加上show_index=True，就可以显示静态资源的目录索引了——默认是禁止访问的：

?
1
2
3
4
app.router.add_static('/css2017/',
            path='static/css',
            name='css',
            show_index=True)

Python中asyncio与aiohttp入门教程

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，谢谢大家对服务器之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

原文链接：https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/81461277

标签：

相关文章