Python实现异步的三种方法_python 异步

目录

一、线程与进程

（一）单线程

（二）多线程

写法1

写法2

（三）多进程

二、线程池与进程池

（一）线程池

（二）进程池

三、协程

（一）async

（二）写法

---

        之前学习的爬虫都是一条线性的流水线形式，为了提高效率，可以使用异步爬虫，异步爬虫有以下几种方式：

• 多线程
• 多进程
• 协程

一、线程与进程

        操作系统在运行程序时会开辟一块内存，这个区域可以称为“xxx进程”，进程里面则有一个个线程
        进程好比一个资源单位（公司资源），而线程是一个执行单位（员工干活），CPU执行时跑的都进程里的一个个线程，每个进程至少一个线程

        一般启动程序之后都会有一个主线程

（一）单线程

def func():
    for i in range(5):
        print('i:',i)
 
if __name__=='__main__':
    func()
    for k in range(5):
        print('k:',k)
 
i: 0
i: 1
i: 2
i: 3
i: 4
k: 0
k: 1
k: 2
k: 3
k: 4

        顺序：一个单线程序

1. 定义一个 func() 函数
2. 执行 func() 
3. 执行 k 的 for 循环

（二）多线程

        实现多线程的方式：

写法1

        导入threading 包的 Tread 模块，这是一个线程的类，通过将这个类实例化得到一个新的线程，如下：

# 多线程
# ---------------1.使用Thread----------------
from threading import Thread # 线程的类
def func():
    for i in range(5):
        print('i:',i)
 
if __name__=='__main__':
    # 创建一个线程类的对象，target告诉程序当前线程执行谁，安排好任务
    t=Thread(target=func)
    # 多线程状态为可以开始执行了，具体执行时间由CPU决定
    t.start()
    for k in range(5):
            print('k:',k)

        执行过程可以这样示意：

        这里 t.start() 的功能: 将多线程状态为可以开始执行了，但具体执行时间由CPU决定，所以执行出如下结果，结果是混乱的，对比一下

i: 0
i: 1
i: 2
i: 3
i: 4
k: 0
k: 1
k: 2
k: 3
k: 4
 
i:k:  00
i:
k: 1 
1k: 
2i:
 k:2
 i:3 
k: 4
3
i: 4

        这是由于主线程和新的线程同时在控制台进行 print() 一起运行造成的，但至少在此时我们知道 Python 如何编写多线程了

写法2

        方法重写：定义一个方法，继承 Thread 类，里面有个 run() 方法，对其重写

# --------------2.方法重写------------------
from threading import Thread # 线程的类
 
class MyThread(Thread):
    def run(self): # 继承Thread类，重写run方法
        for i in range(5):
            print('i',i)
 
if __name__=='__main__':
    t=MyThread()
    t.start() # 开启线程，不能是t.run()，这样会直接调用run()，变成单线程
    for k in range(5):
        print('k',k)

        结果也是一样，且每次运行结果都不同

（三）多进程

        开辟进程由于需要开辟内存，消耗的资源会比多线程消耗多很多，逻辑和多线程的两种写法是一致的

from multiprocessing import Process
 
def func():
    for i in range(1000):
        print('进程B', i)
 
if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func)
    p.start()
    for k in range(1000):
        print('进程A', k)

二、线程池与进程池

（一）线程池

        一次性开辟一些线程，我们用户直接给线程池提交任务，任务如何调度不需要去在意，由线程池处理

        导入线程池与进程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor 

        线程池在 Python 里的写法：

        先创建一个任务

def mission(name):  # 设置一个任务，需传一个参数name
    for i in range(10000):  # 模拟线程执行过程
        print(name, i)

        任务准备完毕，启动程序：

# 任务准备完毕，启动程序
if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor(50) as t:
    # 创建线程池,由50个线程组成的线程池
        for k in range(100):
            t.submit(mission, name='线程%s' % k)
            # 100个任务给线程池执行，向线程池提交mission任务，并像每个任务传入name参数

（二）进程池

        逻辑与线程池类似，将 ThreadPoolExecutor 更改为 ProcessPoolExecutor 即可

三、协程

        如 time.sleep() 时，操作如 input() 用户输入前，requests.get()等待请求返回数据前，程序也会处于阻塞状态，一般情况下，当程序处于IO操作时，线程都会处于阻塞状态，CPU是不在此工作的

        协程：如上图，白色为时间轴，当程序遇见IO操作的时候，可以选择性地切换到其他任务上（类似if-else），以这种形式提高CPU利用率，宏观上看就是多个任务一起执行（多任务异步操作）

        上述一切均限定与单线程条件下

（一）async

        先写一个函数，在最前面加一个 async 修饰，得到一个异步协程函数，此时函数是一个协程对象，需要借助 asyncio 库支持，以运行这个对象（函数内部代码不会直接执行）

async def func():
    print('hello')
 
if __name__ == '__main__':
    print(func())
 
-----
<coroutine object func at 0x0000019DDDD1D3C0>
 
运行结果是报错

（开辟了一个内存存放这个协程对象）

import asyncio
 
async def func():
    print('hello')
 
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(func())
 
-----
hello

        此时可以成功运行，但目前只有单个任务，效率变化不大，则写三个函数

        如下：

async def func1():
    print('你好')
    time.sleep(3)
    print('你不好')
 
async def func2():
    print('我好')
    time.sleep(5)
    print('我不好')
 
async def func3():
    print('大家好')
    time.sleep(7)
    print('大家不好')
 
if __name__ == '__main__':
    t1=time.time()
    f1=func1()
    f2=func2()
    f3=func3()
    mission=[f1,f2,f3]
    asyncio.run(asyncio.wait(mission))
    # wait可以让协程加入事件循环中等待被调度执行，以异步协程的方式启动多个任务
    t2=time.time()
    print(t2-t1)
 
----------
大家好
大家不好
我好
我不好
你好
你不好
15.002882957458496

        耗时15s多，异步的操作却跑出了同步的效果，这是因为sleep()这个同步操作中断了异步行为

        修改代码，将 time.sleep() 修改为 await asyncio.sleep()，asyncio.sleep() 是异步操作，前面 await 意思是将这个 sleep() 任务挂起，再将其他任务切到CPU上来，一般 await 后面跟着协程对象、task对象、feature对象等

        挂起之后在睡眠时就会进行切换了，requests.get() 同理

        注：在未来的版本里需通过asyncio.create_task(协程对象)的方式创建 Task 对象

async def func1():
    print('你好')
    # time.sleep(3)
    await asyncio.sleep(3)
    print('你不好')
 
async def func2():
    print('我好')
    # time.sleep(5)
    await asyncio.sleep(5)
    print('我不好')
 
 
async def func3():
    print('大家好')
    # time.sleep(7)
    await asyncio.sleep(7)
    print('大家不好')
 
 
if __name__ == '__main__':
    t1=time.time()
    f1=func1()
    f2=func2()
    f3=func3()
    mission=[f1,f2,f3]
    # wait可以让协程加入事件循环中等待被调度执行，以异步协程的方式启动多个任务
    asyncio.run(asyncio.wait(mission))
    # run()创建一个事件循环，并以事件mission为程序的主入口，执行完毕后关闭事件循环
    t2=time.time()
    print(t2-t1)
 
----------
我好
大家好
你好
你不好
我不好
大家不好
7.0032734870910645

更多关于异步详细的介绍：

Python多任务—协程(asyncio详解) 一_asyncio.wait_xiaoming0018的博客-CSDN博客

Python 协程 & 异步编程 (asyncio) 入门介绍_asyncio.wait_linmeiyun的博客-CSDN博客

（二）写法

        一般异步协程不直接写在主线程里，会导致任务非常多，如何修改？

        写一个任务的主函数，在外部调用直接调用主函数

async def main():
    # 让几个函数跑起来，
    # 写法
    tasks=[asyncio.create_task(func1()),
        asyncio.create_task(func2()),
        asyncio.create_task(func3())]
    # 将协程对象拿过来创建task任务
    await asyncio.wait(tasks) 
    # wait()将任务装入事件循环，await挂起
    pass

         主程序运行调用

if __name__ == '__main__':
    t1 = time.time()
    asyncio.run(main())
    t2 = time.time()
    print(t2-t1)
    pass
 
----------
你好
我好
大家好
你不好
我不好
大家不好
7.003274202346802