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Python 异步编程_python异步编程

作者：我家自动化 | 2024-02-10 18:40:39

踩

python异步编程

高性能异步编程

一、引入背景

1、概述

其实爬虫的本质就是client发请求批量获取server的响应数据，如果我们有多个url待爬取，只用一个线程且采用串行的方式执行，那只能等待爬取一个结束后才能继续下一个，效率会非常低。需要强调的是：对于单线程下串行N个任务，并不完全等同于低效，如果这N个任务都是纯计算的任务，那么该线程对cpu的利用率仍然会很高，之所以单线程下串行多个爬虫任务低效，是因为爬虫任务是明显的IO密集型（阻塞）程序。那么该如何提高爬取性能呢？

2、分析处理

同步调用：即提交一个任务后就在原地等待任务结束，等到拿到任务的结果后再继续下一行代码，效率低下

import requests

def parse_page(res):
    print('解析 %s' %(len(res)))

def get_page(url):
    print('下载 %s' %url)
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text

urls = ['https://www.baidu.com/','http://www.sina.com.cn/','https://www.python.org']
for url in urls:
    res=get_page(url)  # 调用一个任务，就在原地等待任务结束拿到结果后才继续往后执行
    parse_page(res)
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解决方案

多线程 / 多进程
- 优点：在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接
- 弊端：开启多进程或都线程的方式，我们是无法无限制地开启多进程或多线程的：在遇到要同时响应成百上千路的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率，而且线程与进程本身也更容易进入假死状态
线程/进程池
- 好处：很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。可以很好的降低系统开销
- 弊端：“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终有其上限，当请求大大超过上限时，“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，并根据响应规模调整“池”的大小

二、终极处理方案

上述无论哪种解决方案其实没有解决一个性能相关的问题：IO阻塞，无论是多进程还是多线程，在遇到IO阻塞时都会被操作系统强行剥夺走CPU的执行权限，程序的执行效率因此就降低了下来
解决这一问题的关键在于，我们自己从应用程序级别检测IO阻塞然后切换到我们自己程序的其他任务执行，这样把我们程序的IO降到最低，我们的程序处于就绪态就会增多，以此来迷惑操作系统，操作系统便以为我们的程序是IO比较少的程序，从而会尽可能多的分配CPU给我们，这样也就达到了提升程序执行效率的目的。
在python3.4之后新增了asyncio模块，可以帮我们检测IO（只能是网络IO【HTTP连接就是网络IO操作】），实现应用程序级别的切换（异步IO）。注意：asyncio只能发tcp级别的请求，不能发http协议。
异步IO：所谓「异步 IO」，就是你发起一个网络IO 操作，却不用等它结束，你可以继续做其他事情，当它结束时，你会得到通知
- 实现方式：单线程+协程实现异步IO操作

三、异步协程

1、协程

协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态，即所有局部状态的一个特定组合，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。

协程本质上是个单进程，协程相对于多进程来说，无需线程上下文切换的开销，无需原子操作锁定及同步的开销，编程模型也非常简单。

我们可以使用协程来实现异步操作，比如在网络爬虫场景下，我们发出一个请求之后，需要等待一定的时间才能得到响应，但其实在这个等待过程中，程序可以干许多其他的事情，等到响应得到之后才切换回来继续处理，这样可以充分利用 CPU 和其他资源，这就是异步协程的优势

2、用法

接下来让我们来了解下协程的实现，从 Python 3.4 开始，Python 中加入了协程的概念，但这个版本的协程还是以生成器对象为基础的，在 Python 3.5 则增加了 async/await，使得协程的实现更加方便

Python 中使用协程最常用的库莫过于 asyncio，所以本文会以 asyncio 为基础来介绍协程的使用

首先我们需要了解下面几个概念：

[1] event_loop：事件循环，相当于一个无限循环，我们可以把一些函数注册到这个事件循环上，当满足条件发生的时候，就会调用对应的处理方法
[2] coroutine：中文翻译叫协程，在 Python 中常指代为协程对象类型，我们可以将协程对象注册到时间循环中，它会被事件循环调用。我们可以使用 async 关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即被执行，而是返回一个协程对象
[3] task：任务，它是对协程对象的进一步封装，包含了任务的各个状态
[4] future：代表将来执行或没有执行的任务的结果，实际上和 task 没有本质区别。另外我们还需要了解 async/await 关键字，它是从 Python 3.5 才出现的，专门用于定义协程。其中，async 定义一个协程，await 用来挂起阻塞方法的执行

3、实现协程

3.1 greenlet

pip insatll greenlet
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from greenlet import greenlet

def func1():
    print(1)  # 第一步
    gr2.switch()  # 第二步切换到 func2 函数
    print(2)  # 第六步
    gr2.switch()  # 第七步切换到 func2，从上次执行位置执行

def func2():
    print(3)  # 第三步
    gr1.switch()  # 第五步，切换到 func1 上次执行的位置
    print(4)

gr1 = greenlet(func1)
gr2 = greenlet(func2)
gr1.switch()  # 执行 func1
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3.2 yield

def func1():
    yield 1
    yield from func2()
    yield 2

def func2():
    yield 3
    yield 4

f1 = func1()
for item in f1:
    print(item)
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3.3 asyncio

在 python3.5 之后的版本支持

import asyncio

@asyncio.coroutine
def func1():
    print(1)
    # 网络 IO 请求
    yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到 IO 耗时操作，自动切换
    print(2)
    
@asyncio.coroutine
def func2():
    print(3)
    # 网络 IO 请求
    yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到 IO 耗时操作，自动切换
    print(4)
    
tasks = [
    asyncio.ensure_future(func1()),
    asyncio.ensure_future(func2())
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
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遇到 IO 阻塞自动切换

3.4 async & await

import asyncio

async def func1():
    print(1)
    # 网络 IO 请求
    await asyncio.sleep(2)  # 遇到 IO 耗时操作，自动切换
    print(2)

async def func2():
    print(3)
    # 网络 IO 请求
    await asyncio.sleep(2)  # 遇到 IO 耗时操作，自动切换
    print(4)

tasks = [
    asyncio.ensure_future(func1()),
    asyncio.ensure_future(func2())
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
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4、协程的意义

在一个线程中如果遇到 IO 等待时间，线程不会等待，而是利用空闲时间再去干点其他事情

案例：

普通方式：同步方式

下载三张图片

from requests import get
from time import time


def download_img(url):
    name = url.split("/")[-1]
    print(f"开始下载{name}")
    resp = get(url=url)
    with open(f"./img/{name}", "wb") as f:
        f.write(resp.content)
    print("下载完成")


if __name__ == '__main__':
    sta = time()
    url = [
        "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/mm/20211129/qgenlhwzyvs.jpg",
        "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/2020/0223/c0b455b1f25dec71d995550b2e9f898e.jpg",
        "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/2020/0223/8e3674af90cba4a3fcfcfce30ab9e5b3.jpg",
    ]
    for i in url:
        download_img(i)
    print(f"总用时：{(time() - sta):.2}")
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协程方式：异步方式

下载三张图片

import asyncio, aiohttp, aiofile
from time import time

async def fetch(session, url):
    name = url.split("/")[-1]
    print(f"开始下载{name}")
    async with session.get(url, verify_ssl=False) as resp:
        resp = await resp.content.read()
        async with aiofile.async_open(f"./img/{name}", "wb") as f:
            await f.write(resp)
    print("下载完成")

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        urls = [
            "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/mm/20211129/qgenlhwzyvs.jpg",
            "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/2020/0223/c0b455b1f25dec71d995550b2e9f898e.jpg",
            "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/2020/0223/8e3674af90cba4a3fcfcfce30ab9e5b3.jpg",
        ]
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in urls]
        await asyncio.wait(tasks)

if __name__ == '__main__':
    sta = time()
    asyncio.run(main())
    print(f"总用时：{(time() - sta):.2}")
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5、异步编程

5.1 事件循环

理解为一个死循环，去检测并执行代码

任务列表 = [任务1, 任务2, 任务3, ···]
while True:
    可执行任务列表, 已完成任务列表 = 去任务列表中检查所有的任务，将 “可执行” 和 “已完成” 的任务返回
    for 就绪任务 in 已准备就行的任务列表:
        执行已就绪的任务
    
    for 已完成的任务 in 已完成的任务列表:
        任务列表中移除已完成的任务
    
    如果任务列表中的任务都已完成，则终止循环
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import asyncio 

# 去生成一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将任务添加到任务列表
loop.run_until_complete(tasks)
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5.2 快速上手

协程函数，定义函数时候，async def 函数名()

协程对象，执行协程函数，得到对象

async def func():  # 协程函数
    pass

result = func()  # 其为协程对象，函数内部代码不会执行
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执行协程函数

如果想要运行协程函数内部代码，必须要将协程对象交给事件循环来处理

import asyncio

async def func():  
    print("你好")

result = func()  
# loop = asyncio.get_event_loop()
# loop.run_until_complete(result)
asyncio.run(result)  # 简便写法
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事件循环简便的写法
asyncio.run(result)  # python 3.7 以后才有
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5.3 await

await + 可等待的对象（协程对象，Future，Task对象 -> IO 等待）
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实例1：

import asyncio

async def func():  
    print("你好")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Hello")

asyncio.run(func())  # 传入协程对象
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实例2：

import asyncio

async def func():
    print("你好")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Hello")
    return 2

async def func2():
    print("函数开始执行")
    resp = await func()  # 添加协程对象
    print(resp)

asyncio.run(func2())  # 传入协程对象
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实例3：

import asyncio

async def func():
    print("你好")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Hello")
    return 2

async def func2():
    print("函数开始执行")
    resp = await func()  # 添加协程对象
    print("1：", resp)
    resp = await func()
    print("2：", resp)

asyncio.run(func2())  # 传入协程对象
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await 就是等待对象的值得到结果之后再继续执行下去

实例4

import asyncio, time

async def func():
    print("你好")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Hello")
    return 2

async def func2():
    print("函数开始执行")
    resp = await func()  # 添加协程对象
    print(f"{time.ctime()}：", resp)

async def main():
    tasks = [asyncio.create_task(func2()) for i in range(3)]
    await asyncio.wait(tasks)

asyncio.run(main())  # 传入协程对象
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5.4 Task 对象

在事件循环中添加多个任务的

Tasks 用于并发调度协程，通过asyncio.create_task(协程对象)的方式创建 Task 对象，这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行，除了使用asyncio.create_task(协程对象)函数以外，还可以使用低层级的loop.create_task()或ensure_future()函数，不建议手动实例化 Task 对象
asyncio.create_task()是 python3.7 中加入的

示例1：

import asyncio

async def func():
    print("你好")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Hello")
    return 2

async def main():
    # 创建两个 Task 对象，将当前执行 func 函数任务添加到事件循环
    tasks = [asyncio.create_task(func(), name=f"n{i}") for i in range(3)]  # name 参数设置 Task 对象名称
    # 当某协程遇到 IO 操作时，会自动化切换到其他任务
    # 此处的 await 是等待相对应的协程全部都执行完毕并获取结果
    done, pending = await asyncio.wait(tasks, timeout=None)
    print(list(done)[0].result())  # 获取返回值

asyncio.run(main())  # 传入协程对象
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示例2：

import asyncio

async def func():
    print("你好")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Hello")
    return 2

# 报错，没有添加事件循环
# tasks = [asyncio.create_task(func(), name=f"n{i}") for i in range(3)] 
tasks = [func() for i in range(3)]  # 只能通过这样完成
done, pending = asyncio.run(asyncio.wait(tasks))
print(done)
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5.5 Future 对象

5.5.1 asyncio.Future 对象

Task 继承 Future ，Task 对象内部 await 结果的处理基于 Future 对象来的

示例1：

async def main():
    # 获取当前事件
    loop = asyncio.get_running_loop()
    # 创建一个任务，（Future对象），这个任务什么也不干
    fut = loop.create_future()
    # 等待任务最终结果（Future对象），没有结果会一直等待下去
    await fut
    
asyncio.run(main())
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示例2：

import asyncio

async def set_after(fut):
    await asyncio.sleep(2)
    fut.set_result("666")

async def main():
    # 获取当前事件
    loop = asyncio.get_running_loop()
    # 创建一个任务，（Future对象），这个任务什么也不干
    fut = loop.create_future()
    # 创建一个任务（Task对象），绑定了 set_after 函数，函数内部在 2s 之后，会给 fut 赋值
    # 即手动设置 Future任务的最终结果，那么 fut 就结束了
    await loop.create_task(set_after(fut))
    # 等待 Future对象获取最终结果，否则一直等待下去
    data = await fut
    print(data)

asyncio.run(main())
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5.5.2 concurrent.future.Future 对象

使用线程池和进程池实现异步操作时用到的对象

from concurrent.futures import Future, ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
from time import sleep


def func(val):
    sleep(1)
    return val


pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)

for i in range(10):
    fut = pool.submit(func, i)
    print(fut.result())  # 利用future对象，得到返回值

pool.shutdown()
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以后写代码可能会存在交叉情况，例如：crm项目 80% 都是基于协程同步编程 + MySQL（不支持）【线程、进程做异步编程】

import time, asyncio, concurrent.futures

def func1():
    # 某个耗时操作
    time.sleep(2)
    return "11"

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    """
    1. Run in the default loop's executor:
    第一步：内部会先调用 ThreadPoolExecutor 的 submit 方法去线程池中申请一个线程去执行 func1 函数，并返回一个 concurrent.futures.Future 对象
    第二步：调用 asyncio.wrap_future 将 concurrent.futures.Future 对象包装为 asyncio.Futures 对象
    因为 concurrent.futures.Future 对象不支持 await 语法，所以包装为 asyncio.Futures 对象才能使用
    """
    fut = loop.run_in_executor(None, func1)
    result = await fut
    print("default thread pool", result)
    
    """
    2. Run in a custom thread pool:
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
    	result = await loop.run_in_executor(
    		pool, func1 
    	)
    	print("custom thread pool", result)
    
    3. Run in a custom process pool:
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
    	result = await loop.run_in_executor(
    		pool, func1
    	)
    	print("custom process pool", result)
    """
    
asyncio.run(main())
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5.5.3 案例

异步和同步结合使用

import asyncio, requests

async def download_img(url):
    # 发送网络请求，下载图片
    print("开始下载：", url)
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # requests模块默认不支持异步操作，所以使用线程池配合实现
    fut = loop.run_in_executor(None, requests.get, url)
    resp = await fut
    print("下载完成")
    # 图片保存到本地
    name = url.split("/")[-1]
    with open(name, "wb") as f:
        f.write(resp.content)

if __name__ == "__main__":
    urls = [
            "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/mm/20211129/qgenlhwzyvs.jpg",
            "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/2020/0223/c0b455b1f25dec71d995550b2e9f898e.jpg",
            "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/2020/0223/8e3674af90cba4a3fcfcfce30ab9e5b3.jpg",
        ]
    tasks = [download_img(url) for url in urls]
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
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5.6 异步迭代器

什么是异步迭代器？

异步迭代器：实现了__aiter__()和__anext__()方法的对象，必须返回一个awaitable对象。async_for支持处理异步迭代器的对象

__anext__()方法返回的可等待对象，直到引发一个stopAsyncIteration异常，这个改动由PEP 492引入

异步可迭代对象：可在async_for语句中被使用的对象，必须通过它的__aiter__()方法返回一个asynchronous_iterator（异步迭代器）. 这个改动由PEP 492引入

import asyncio

class Iterator:
    """自定义异步迭代器（异步迭代器对象）"""
    def __init__(self):
        self.count = 0
        
    async def readlines(self):
        # await asyncio.sleep(1)
        self.count += 1
        if self.count == 100:
            return None
        return self.count
    
    def __aiter__(self):
        return self
    
    async def __anext__(self):
        val = await self.self.readlines()
        if val == None:
            raise StopAsyncIteration
        return val
    
async def func():
	obj = Iterator()
    async for i in obj:
        print(i)

asyncio.run(func())
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不能直接写在普通方法或者暴露在外面。必须写在协程函数，任意协程函数均可

5.7 异步上下文管理器

此种对象通过定义__aenter__()和__aexit__()方法来对async_with 语句中的环境进行控制，由PEP 492引入

import asyncio 

class AsyncContextManager:
    def __init__(self):
        # 打开数据库
		self.conn = conn
    
    async def do_something(self):
        # 异步操作数据库
        return 666
    
    async def __aenter__(self):
        # 异步链接数据库
        self.conn = await asyncio.sleep(1)
        return self
    
    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
        # 异步关闭数据库连接
       	await asyncio.sleep(1)

async def func():
    async with AsyncContextManager() as f:
        result = f.do_something()
        print(result)
    
asyncio.run(func())
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6、 uvloop

其是 asyncio 事件循环的替换方案，事件循环效率 > 默认的 asyncio 的循环事件

安装：

pip install uvloop 
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语法：

import asyncio, uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())  # 重新设置循环事件

# 编写 asyncio 的代码，与之前的代码一致

# 内部的事件循环自动会变为 uvloop
asyncio.run()
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四、实战案例

1、异步redis

在使用 python 代码操作 redis 时，链接 / 操作 / 断开，都是网络 IO

安装模块

pip install aioredis
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实例：

import asyncio, aioredis

async def main():
    redis = await aioredis.from_url('redis://192.168.45.129:6379')
    await redis.set("my-key", "value")
    value = await redis.get("my-key")
    print(value)

asyncio.run(main())
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2、异步MySQL

安装模块

pip install aiomysql 
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实例：

import aiomysql, asyncio

async def execute(db_config):
    print("连接成功")
    conn = await aiomysql.connect(**db_config)

    # 创建游标对象
    cur = await conn.cursor()

    # 网络 IO 请求：执行 SQL
    await cur.execute("SELECT HOST, User, FROM user")
    # 获取 SQL 结果
    ret = await cur.fetchall()
    print(ret)
    conn.close()

 db_config = {
        "host": "192.168.45.129",
        "port": 3306,
        "user": "admin",
        "password": "qwe123",
        "db": "user",  # 指定操作的数据库
        "charset": "utf8"
    }
asyncio.run(execute(db_config))
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3、 FastAPI 框架

环境配置

pip install fastapi
pip install uvicorn # 支持异步，内部基于 uvloop
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实例：

import uvicorn, asyncio, aioredis
from aioredis import Redis
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

REDIS_POOL = aioredis.ConnectionsPool("redis://47.193.14.198:6379", password="root123", minsize=1, maxsize=10)

@app.get("/")
def index():
    """普通窗口"""
    # 某个 IO 操作 10s
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/red")
def red():
    "异步操作接口"
    print("接收请求")
    await asyncio.sleep(3)
    # 连接池获取一个连接
    conn = await REDIS_POOL.acquire()
    redis = Redis(conn)
    # 设置值
    await redis.hmset_dict("car", key1=1, key2=2, key3=3)
    # 读取值
    ret= await redis.hgetall("car", encoding="utf-8")
    print(ret)
    # 连接归还连接池
    REDIS_POOL.release(conn)
    return result

if __name__ == "__main__":  # luffy 为 pythton 文件名称
    uvicorn.run("luffy:app", host="127.0.0.1", port=5000, log_level="info")
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4、异步爬虫

import asyncio, aiohttp, aiofile
from time import time

async def fetch(session, url):
    name = url.split("/")[-1]
    print(f"开始下载{name}")
    async with session.get(url, verify_ssl=False) as resp:
        resp = await resp.content.read()
        async with aiofile.async_open(f"./img/{name}", "wb") as f:
            await f.write(resp)
    print("下载完成")

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        urls = [
            "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/mm/20211129/qgenlhwzyvs.jpg",
            "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/2020/0223/c0b455b1f25dec71d995550b2e9f898e.jpg",
            "http://kr.shanghai-jiuxin.com/file/2020/0223/8e3674af90cba4a3fcfcfce30ab9e5b3.jpg",
        ]
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in urls]
        done, pending = await asyncio.wait(tasks)

if __name__ == '__main__':
    sta = time()
    asyncio.run(main())
    print(f"总用时：{(time() - sta):.2}")
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五、总结

最大的意义：通过一个线程利用其 IO 等待时间去做其他的事情

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Python 异步编程_python异步编程

文章目录

高性能异步编程

一、 引入背景

1、 概述

2、 分析处理

二、 终极处理方案

三、 异步协程

1、 协程

2、 用法

3、 实现协程