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python asyncio (协程、异步编程)

作者：木道寻08 | 2024-07-16 06:45:22

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python asyncio

文章目录

1. 简介
2. 什么是协程
3. 为何异步
4. 如何异步

1. 简介

asyncio （Asynchronous I/O）模块是一个异步代码库，它提供了一种基于协程（coroutine）和事件循环（event loop）的编程模型。是很多python异步架构的基础，多用于处理高并发网络请求方面的问题

2. 什么是协程

协程(coroutine) 也被称为轻量级线程，是一种可以在单线程中实现多任务的编程方式（在用户态切换上下文）。它是一种特殊的函数或者方法，可以在执行过程中暂停，将控制权交还给调用者。
这使得协程能够在执行过程中等待某些事件发生，比如等待 IO 操作完成，而不会阻塞其他任务的执行

3. 为何异步

提高程序性能：异步编程可以充分利用计算资源，减少因为等待I/O操作而导致的阻塞
增强用户体验：在设计网络操作，用户界面或任何涉及等待耗时操作的情况下，异步编程可以使程序响应更加灵敏
节省资源：相对于创建大量线程或进程来处理并发任务，异步编程使用的资源更少

4. 如何异步

注意：下面使用的例子都是基于 Python3.5+ 来实现的，不适用于之前的 Python 版本。

4.1 简单示例

在学习异步之前，先看如下两个例子的对比，可以更直观的看出使用异步的优势。
例子一：

import time

def func1():
    print('1')
    time.sleep(1)
    print('2')

def func2():
    print('3')
    time.sleep(1)
    print('4')

func1()
func2()
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'运行

输出如下：这里立即输出了 1，等待了 1s 后，又输出了 2 和 3，然后又等待了 1s, 最后输出了 4

1  # 这里立马输出 1，等待 1s 后才输出 2
2  
3  # 2 和 3 基本同时输出，然后等待 1s 后才输出 4
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'运行

例子二：

import asyncio


async def func1():
    print('1')
    await asyncio.sleep(1)
    print('2')

async def func2():
    print('3')
    await asyncio.sleep(1)
    print('4')

task_list = [func1(), func2()]
asyncio.run( asyncio.wait(task_list))
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输出如下：这里立即输出了 3 和 1，等待了 1s 后，输出了 4 和 2

3 # 这里 3 和 1基本同时输出，等待 1s 后，4 和 2
1
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'运行

第一个例子想必都能看懂，函数依次调用，遇到 time.sleep() 函数，则等待指定时间，然后继续执行，第一个例子大概用时 2s

第二个例子则是使用了 asyncio 异步库，遇到 asyncio.sleep() 函数，则切换任务执行(先暂停执行这个函数，切换到别的函数执行，当指定等待的时间间隔过去后，在继续执行这个函数)，第二个例子大概用时 1s

4.2 事件循环

可以简单的理解为一个 while True 循环（死循环），它会循环检测执行某些代码。
只有当任务列表中的所有任务全部执行完，才会退出循环.

import asyncio

async def func():
    print("123456")

# 获取一个事件循环的函数，异步事件循环可以管理和调度异步任务的执行
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将任务放到 '任务列表',它会一直运行事件循环，直到 result 被完成为止
# 这里的 result 应该是一个可等待对象（协程对象 或者 Future对象）
# loop.run_until_complete(result)  # 这行是伪代码，真正的代码示例如下
loop.run_until_complete(func())

# 输出如下：
123456
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'运行

4.3 协程函数和协程对象

协程函数：使用 async def 语法定义，例如：async def func():
协程对象：调用协程函数返回一个协程对象.

# 这是一个协程函数
async def func():
    pass

# result 是一个协程对象 （注意：函数内部代码不会执行，只是返回一个协程对象）
result = func()
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'运行

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("执行协程函数 func")

result = func()

"""
loop = asyncio.get_event_loop()    # 获取事件循环
loop.run_until_comlete( result )   # 运行事件循环
"""

# 在 python3.7 之后，可以省略上面两行，直接执行下面一行函数即可
asyncio.run(result)
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'运行

4.4 await 关键字

await 关键字会暂停当前协程的执行(这个关键字只能在协程函数中使用)，让出事件循环的控制权，以便其它协程或异步任务可以执行，一旦被等待的对象完成，await 表达式将返回对象的结果，并且当前协程将继续执行。

await + 可等待的对象（协程对象、Task对象、Future对象）

同一个协程任务中，多个await, 会依次等待可等待对象执行完成；不同协程任务中，遇到await会交替执行。

例子一：

import asyncio


async def func():
    print("func() start")
    await asyncio.sleep(2)   # 这里模拟IO操作
    print("func() end")
    return "我是 func()"


async def main():
    print("执行协程函数 main()")

    # 遇到IO操作挂起当前协程(任务)，等待IO操作完成之后在继续往下执行，当前协程挂起，事件循环可以去执行其他的协程(任务)
    result = await func()
    print("io请求结果：", result)

asyncio.run(main())
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'运行

执行结果如下：

执行协程函数 main()
func() start
func() end
io请求结果： 我是 func()
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例子二：
一个协程函数中可以有多个 await，但是 await 是等待对应的函数得到结果后，才继续向下执行（同一协程任务中）

import asyncio


async def func(flags):
    print("func() start")
    await asyncio.sleep(2)   # 这里模拟IO操作
    print("func() end")
    return "我是 func(" + flags + ")"


async def main():
    print("执行协程函数 main()")

    # 遇到IO操作挂起当前协程(任务)，等待IO操作完成之后在继续往下执行，当前协程挂起，事件循环可以去执行其他的协程(任务)
    result = await func("1")
    print("IO第一次的请求结果：", result)

    result = await func("2")
    print("IO第二次的请求结果：", result)

asyncio.run(main())
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'运行

执行结果如下：

执行协程函数 main()
func() start
func() end
IO第一次的请求结果： 我是 func(1)
func() start
func() end
IO第二次的请求结果： 我是 func(2)
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4.5 Task 对象

Task 对象用于表示一个可并发执行的异步任务。它是 asyncio 中的一个重要概念，用于管理协程的执行。Task对象用于包装协程。

说简单点就是让协程加入事件循环中等待被调度执行，或者说在事件循环中添加任务等待被调度执行。事件循环会在适当的时机执行协程，并在协程遇到阻塞操作时挂起，转而执行其他可运行的任务，当阻塞操作完成，事件循环会恢复挂起的协程执行。

asyncio.create_task() 函数是将协程对象包装成Task对象，该任务将被添加到默认的事件循环中，如果当前没有活动的事件循环，则会引发 RuntimeError 异常。

除了asyncio.create_task() 函数，还可以用低层级的 loop.create_task() 或 asyncio.ensure_future() 函数。
● asyncio.create_task() 是一个全局函数，不依赖特定的事件循环。且它在Python3.7 中才被引入
● loop.create_task() 是事件循环的方法，需要先获取事件循环的引用
● asyncio.ensure_future() 虽然也是一个全局函数，但是它返回的是Future对象。python3.7 之前使用这个函数
例子一：
这里和 3.4 await 关键字: 例子二中不同的是，这里通过 asyncio.create_task() 函数将多个协程任务添加到事件循环中，这里事件循环中是不同的协程任务，所以这里会交替执行。

import asyncio

async def func(arg):
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值: " + arg
async def main():
    print("开始创建Task对象")

    # 创建 Task 对象, 将当前执行 func 函数任务添加到事件循环
    task1 = asyncio.create_task(func("task1"))
    task2 = asyncio.create_task(func("task2"))

    print("创建Task对象结束")

    # 当执行某协程遇到IO操作时, 会自动切换到其他任务
    # 此处的 await 是等待Task对象全都执行完毕并获取结果
    ret1 = await task1
    ret2 = await task2
    print(ret1, ret2)

asyncio.run(main())
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'运行

执行结果如下：

开始创建Task对象
创建Task对象结束
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返回值: task1 返回值: task2
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例子二：
asyncio.wait() 是asyncio模块中的一个函数，用于等待一组可等待对象完成，它返回一个Future对象，表示等待任务完成的结果。可以将任务列表（或者其他可迭代对象）作为参数传递给asyncio.wait() 函数。

import asyncio

async def func(arg):
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值" + arg

async def main():
    print("开始创建Task对象")

    # 创建任务列表 task_list,列表中的每个元素都是一个Task对象
    task_list = [
        asyncio.create_task(func("task1")),
        asyncio.create_task(func("task2"))
    ]

    print("创建Task对象结束")

    # done: 是完成的 Task 对象,
    # pending: 是未完成的 Task 对象
    done, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=None)
    print(done)
    print(pending)

asyncio.run( main() )
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'运行

执行结果如下

开始创建Task对象
创建Task对象结束
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# 这是已经完成的Task对象
{<Task finished name='Task-2' coro=<func() done, defined at D:\PycharmProjects\asyncio\main.py:3> result='返回值task1'>, <Task finished name='Task-3' coro=<func() done, defined at D:\PycharmProjects\asyncio\main.py:3> result='返回值task2'>}
# 这是未完成的Task对象，set() 表示集合为空（没有未完成的任务）
set()
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asyncio.create_task() 函数有一个 name 的字段可以为创建的任务指定一个可选的名称，这样可以更容易和的识别和追踪特定的任务。

import asyncio

async def func():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值"

async def main():
    print("开始创建Task对象")

    # 创建 Task 对象, 将当前执行 func 函数任务添加到事件循环
    # name 给对象任务列表起名字，方便区分哪个任务结束
    task_list = [
        asyncio.create_task(func(), name="n1"),
        asyncio.create_task(func(), name="n2")
    ]

    print("创建Task对象结束")

    # done 是完成的 Task 对象,
    # pending 是未完成的 Task 对象
    done, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=None)
    print(done)


asyncio.run( main() )

# 输出如下：
开始创建Task对象
创建Task对象结束
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{<Task finished name='n1' coro=<func() done, defined at D:\PycharmProjects\asyncio\main.py:3> result='返回值'>, <Task finished name='n2' coro=<func() done, defined at D:\PycharmProjects\asyncio\main.py:3> result='返回值'>}
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例子三：
例子三 和 例子二 相比，task_list 中直接写任务名称，没有通过 asyncio.create_task() 创建Task对象，这是因为create_task() 函数创建任务之后会自动添加到事件循环中。这里定义的 task_list 列表还没有创建事件循环。并且 task_list 列表中的任务也并不需要手动调用 asyncio.create_task() 函数，因为 asyncio.task() 函数会隐式的将协程对象转换为任务(Task对象)。

在asyncio.wait() 的参数中，可以直接包含协程对象，而不必显示的将其转换为任务，它会自动的将协程对象封装成任务，并进行等待和管理。

import asyncio

async def func(arg):
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值" + arg

task_list = [
    func("task1"),
    func("task2")
]

"""
这里这样写是错误的，因为asyncio.create_task()是将协程对象包装成任务，并添加到
事件循环中，但是这里事件循环还没有创建(asyncio.run() 才会创建事件循环),所以会报错
task_list = [
    asyncio.create_task(func("task1")),
    asyncio.create_task(func("task2"))
]
"""
done, pending = asyncio.run( asyncio.wait(task_list))
print(done)
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执行结果如下:

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{<Task finished name='Task-2' coro=<func() done, defined at D:\PycharmProjects\asyncio\main.py:3> result='返回值task2'>, <Task finished name='Task-3' coro=<func() done, defined at D:\PycharmProjects\asyncio\main.py:3> result='返回值task1'>}
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4.6 asyncio 的 Future 对象

asyncio 中的 Future 对象是一个更偏向底层的可等待对象，代表异步任务的最终结果。通常不会直接用到这个对象，而是直接使用Task对象来完成任务的创建和状态的追踪。

它是 Task 对象的基类，Task 继承 Future, Task 对象内部 await 结果的处理基于Future对象来的。

import asyncio

async def main():
    # 获取当前事件循环
    loop = asyncio.get_running_loop()

    # 创建一个任务（Future对象）,这个任务什么都不做
    fut = loop.create_future()

    # 等待任务结果(Future 对象)，没结果会一直等待下去
    await fut

asyncio.run( main() )

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例子一：

import asyncio

async def set_after(fut: asyncio.Future):
    await asyncio.sleep(2)
    #
    fut.set_result("success")


async def main():
    # 获取当前事件循环
    loop = asyncio.get_running_loop()

    # 创建一个任务（Future对象）,没有绑定任何行为，这个任务永远不知道什么时候结束
    fut = loop.create_future()

    # 创建一个任务(Task 对象),绑定了 set_after 函数，函数内部在等待 2s 后，会给 fut 赋值
    # 即手动设置 Future 任务的最终结果，那么 fut 就可以结束了
    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
    # 这里等待 Future 对象的时候,遇到阻塞操作(因为 Future 对象没有结果会一直等待下去), 所以会切换到 set_after 任务去执行
    # 而 set_after 任务在等待 2s 后，会给 Future 对象赋值，所以此时 Future 对象返回, 代码执行结束
    data = await fut
    print(data)
asyncio.run( main() )
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'运行

例子二：
在 asyncio 模块中，还可以使用 asyncio.Future()函数来创建一个 Future 对象。它与 loop.create_future() 创建的 Future 对象不同的是，loop.create_future() 创建的对象与特定的事件循环相关联，这意味着，该 Future 对象只能在创建它的事件循环中使用，而 asyncio.Future() 创建的 Future 对象没有特定事件循环想关联，所以可以在任何事件循环中使用。

import asyncio

async def task1(future):
    await asyncio.sleep(2)
    future.set_result('Task 1 completed')

async def task2(future):
    await asyncio.sleep(3)
    future.set_result('Task 2 completed')

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    fut = loop.create_future()

    # 启动两个任务，并共享同一个 Future 对象
    asyncio.create_task(task1(fut))
    asyncio.create_task(task2(fut))

    # 等待 Future 对象的结果
    result = await fut
    print(result)

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在上述示例中，我们定义了两个任务函数 task1() 和 task2()，它们分别会在一段时间后设置共享的Future对象的结果。在main()函数中，我们获取当前的事件循环对象，并使用loop.create_future()创建了一个 Future 对象 fut。然后，通过 asyncio.create_task() 函数启动了两个任务，它们共享同一个 Future 对象 fut。最后，使用 await 关键字等待 fut 的结果，并输出结果。

在这个示例中，loop.create_future() 的优势是可以将一个 Future 对象传递给多个协程，使得多个协程可以共享同一个 Future 对象，并在不同的时间点设置该对象的结果。这样可以实现更灵活的协同处理，例如在一个协程中等待多个任务完成后再继续执行。

4.7 concurrent.futures 的 Future 对象

首先，这个对象和 asyncio.Future 对象没有任何关系，它是使用线程池、进程池实现异步操作时用到的对象.

import time
from concurrent.futures import Future
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor


def func(value):
    time.sleep(1)
    print(value)

# 创建线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)

# 创建进程池
# pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5)

for i in range(10):
    fut = pool.submit(func, i)
    print(fut)
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'运行

他们为不同的应用场景设计,但是 Python 提供了一个将 futures.Future 对象包装成 asyncio.Future 对象的函数 asyncio.warp_future。

import time
import asyncio
import concurrent.futures

def func1():
    # 某个耗时操作
    time.sleep(2)
    return "123"

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()

    # 1. Run in the default loop's executor ( 默认ThreadPoolExecutor )
    # 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asycio.Future对象。
    # 因为concurrent.futures.Future对象不支持await语法，所以需要包装为 asycio.Future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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loop.run_in_executor() 函数上面注释已经说清楚了，其实就是内部调用了线程池或者进程池的submit 方法，然后调用了 asyncio.wrap_future()，将起包装成了一个 asyncio 的 Future 对象。

loop.run_in_executor() 的作用就是将阻塞的函数委托给线程或进程池，在异步环境中运行它，以避免阻塞事件循环。它返回一个asyncio.Future对象，表示在执行器中运行的函数的结果。

注意：我通过查看代码，发现里面调用的是 futures.wrap_future() 函数，而不是 asyncio.wrap_future()函数，可能不同版本之间不一样吧，但是这两个函数的功能是一样的，都是将concurrent.futures.Future对象包装为asyncio.Future对象，以便在 asyncio 的事件循环中进行异步处理，两者之间的主要区别在于模块的不同，一个是concurrent.futures模块中的函数，另一个是asyncio模块中的函数。

下面这个例子是 asyncio 模块加上不支持异步模块的混合使用。

import requests
import asyncio
import os


async def download_images(url):
    # 发送网络请求，下载图片，遇到网络IO,自动切换其他任务
    print("开始下载：", url)

    loop = asyncio.get_event_loop()
    # requests 模块默认不支持异步操作，所以使用线程池来配合实现
    future = loop.run_in_executor(None, requests.get, url)

    response = await future
    print("下载完成")

    file_name = url.rsplit("_")[-1]
    with open(file_name, mode = 'wb') as f:
        f.write(response.content)


if __name__ == '__main__':
    url_list = [
        "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M04/B7/07/1488x0_1_autohomecar__CjIFVmR2EjmAV2uOAAJsOzOueIg341.jpg",
        "https://car2.autoimg.cn/cardfs/product/g24/M06/76/C9/1488x0_1_autohomecar__Chtk3WQQgK-AA6DDACIn_NIMSLw990.jpg",
        "https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g26/M08/82/C6/1488x0_1_autohomecar__ChxkjmR2BUuADxtRAAVgtryBmXQ532.jpg"
    ]

    tasks = [ download_images(url) for url in url_list]

    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
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4.8 异步迭代器

异步迭代器: 实现了 __aiter__() 和 __anext__() 方法的对象。__anext__ 必须返回一个 awaitable 对象。async for 会处理异步迭代器的__anext__()方法所返回的可等待对象，直到其引发一个 StopAsyncIteration 异常。由 PEP 492 引入。

awaitable 对象是指在异步编程中可以使用 await 关键字进行等待操作的对象

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。由 PEP 492 引入。

以上的概念从该链接复制：python 术语对照表

import asyncio


class Reader(object):
    """ 自定义异步迭代器， 同时也是异步可迭代对象"""

    def __init__(self):
        self.count = 0

    async def readline(self):
        self.count += 1
        if self.count == 100:
            return None
        return self.count

    def __aiter__(self):
        return self

    async def __anext__(self):
        val = await self.readline()
        if val is None:
            raise StopAsyncIteration
        return val


async def func():
    obj = Reader()
    # async for 语句必须写在协程函数里面
    async for item in obj:
        print(item)


asyncio.run(func())
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'运行

4.9 异步上下文管理器

上下文管理器 是Python 中用于管理资源的一种机制，它提供了一种方便的方式来管理资源的获取和释放，无论是在正常情况下还是发生异常的情况。它可以使用 with 语句来创建一个上下文，并确保在离开该上下文时正确处理资源.

异步上下文管理器 它通过定义 __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 AsyncContextManger:
    def __init__(self, conn):
        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):
        # 异步关闭数据库链接
        await asyncio.sleep(1)
        
# async with 方法需要在异步函数内进行使用
# 当使用是会执行当前类中得__aenter__ 这个方法返回什么那么f就是什么[可以进行设置数据库链接]
# 当上下文完成后 就会自动使用__aexit__方法[关闭数据库链接]
async def func():
    async with AsyncContextManger() as f:
        result = await f.do_something()
        print (result)

asyncio.run(func())
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4.10 uvloop

uvloop 是 asyncio 的事件循环的替代方案。是第三方的人员写的。它的事件循环效率是大于默认 asyncio 的事件循环的，性能更高.

注意：windows 下面并没有 uvloop，在 Linux 上面是可以安装成功的

pip3 install uvloop
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import asyncio
import uvloop

# TODO:将 asyncio 里面的事件循环替换为 uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())

# 编写 asyncio 的代码

# 内部循环事件会自动化变为 uvloop
asyncio.run( ... )
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4.11 异步库

在一些情况下，我们可能需要将 asyncio与其他异步框架一起使用，asyncio 支持与其它库一起使用，例如aioredis、aiomysql、aiohttp 等，这些库都实现了 asyncio 的协议，并且能够与 asyncio 无缝的协作。

pip3 install aioredis     # 异步操作redis的库
pip3 install aiomysql     # 异步操作mysql的库
pip3 install aiohttp      # 异步编写http的库
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