
def func1():
    yield 1
    yield from func2()
    yield 2
 
 
def func2():
    yield 3
    yield 4
 
 
f1 = func1()
for item in f1:
    print(item)

3. 当然python还有其他的第三方模块可以实现异步编程，此处就不一一赘述

3.异步编程(asyncio)

基于async & await关键字的协程可以实现异步编程，这也是目前python异步相关的主流技术。

3.1 什么是事件循环

事件循环，可以把他当做是一个while循环，这个while循环在周期性的运行并执行一些任务，在特定条件下终止循环。其实也可以理解为就是创建一个死循环,比如while循环;不过这个死循环里面会周期性运行和执行任务,在特定条件下终止循环. 比如利用如下asyncio可以通过此来获取和创建事件循环.


import asyncio
 
loop = asyncio.get_event_loop()
'运行

3.2 asyncio

在Python3.4之前官方未提供协程的类库，一般大家都是使用greenlet等其他来实现。在Python3.4发布后官方正式支持协程，即：asyncio模块。


import asyncio
 
@asyncio.coroutine
def func1():
    print(1)
    yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到IO耗时操作，自动化切换到tasks中的其他任务
    print(2)
 
 
@asyncio.coroutine
def func2():
    print(3)
    yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作，自动化切换到tasks中的其他任务
    print(4)
 
 
tasks = [
    asyncio.ensure_future( func1() ),
    asyncio.ensure_future( func2() )
]
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

注意：基于asyncio模块实现的协程比之前的要更厉害，因为他的内部还集成了遇到IO耗时操作自动切换的功能

3.3 async & await

async & await 关键字在Python3.5版本中正式引入，基于它编写的协程代码其实就是上一示例的加强版，让代码可以更加简便.Python3.8之后 @asyncio.coroutine 装饰器就会被移除，推荐使用async & await 关键字实现协程代码。


import asyncio
 
 
async def func1():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
 
 
async def func2():
    print(3)
    await asyncio.sleep(2)
    print(4)
 
 
tasks = [
    asyncio.ensure_future(func1()),
    asyncio.ensure_future(func2())
]
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
'运行

关于协程有多种实现方式，目前主流使用是Python官方推荐的asyncio模块和async&await关键字的方式，例如：在tonado、sanic、fastapi、django3 中均已支持.

程序中，如果想要执行协程函数的内部代码，需要 事件循环 和 协程对象 配合才能实现，如:


import asyncio
 
 
async def func():
    print("协程内部代码")
 
# 调用协程函数，返回一个协程对象。
result = func()
 
# 方式一
# loop = asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环
# loop.run_until_complete(result) # 将协程当做任务提交到事件循环的任务列表中，协程执行完成之后终止。
 
# 方式二
# 本质上方式一是一样的，内部先 创建事件循环 然后执行 run_until_complete，一个简便的写法。
# asyncio.run 函数在 Python 3.7 中加入 asyncio 模块，
asyncio.run(result)
'运行

这个过程可以简单理解为：将协程当做任务添加到 事件循环 的任务列表，然后事件循环检测列表中的协程是否已准备就绪（默认可理解为就绪状态），如果准备就绪则执行其内部代码。

await是一个只能在协程函数中使用的关键字，用于遇到IO操作时挂起当前协程（任务），当前协程（任务）挂起过程中事件循环可以去执行其他的协程（任务），当前协程IO处理完成时，可以再次切换回来执行await之后的代码。

3.3.1 Task对象

Task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() 函数以外，还可以用低层级的 loop.create_task() 或 ensure_future() 函数。不建议手动实例化 Task 对象。

本质上是将协程对象封装成task对象，并将协程立即加入事件循环，同时追踪协程的状态。

注意：asyncio.create_task() 函数在 Python 3.7 中被加入。在 Python 3.7 之前，可以改用低层级的 asyncio.ensure_future() 函数。


import asyncio
 
 
async def func():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值"
 
 
async def main():
    print("main开始")
 
    # 创建协程，将协程封装到Task对象中并添加到事件循环的任务列表中，等待事件循环去执行（默认是就绪状态）。
    # 在调用
    task_list = [
        asyncio.create_task(func(), name="n1"),
        asyncio.create_task(func(), name="n2")
    ]
 
    print("main结束")
 
    # 当执行某协程遇到IO操作时，会自动化切换执行其他任务。
    # 此处的await是等待所有协程执行完毕，并将所有协程的返回值保存到done
    # 如果设置了timeout值，则意味着此处最多等待的秒，完成的协程返回值写入到done中，未完成则写到pending中。
    done, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=None)
    print(done, pending)
 
 
asyncio.run(main())
'运行

注意：asyncio.wait 源码内部会对列表中的每个协程执行ensure_future从而封装为Task对象，所以在和wait配合使用时task_list的值为[func(),func()] 也是可以的。

PS:


import asyncio
 
 
async def func():
    print("执行协程函数内部代码")
 
    # 遇到IO操作挂起当前协程（任务），等IO操作完成之后再继续往下执行。当前协程挂起时，事件循环可以去执行其他协程（任务）。
    response = await asyncio.sleep(2)
 
    print("IO请求结束，结果为：", response)
 
 
coroutine_list = [func(), func()]
 
# 错误：coroutine_list = [ asyncio.create_task(func()), asyncio.create_task(func()) ]  
# 此处不能直接 asyncio.create_task，因为将Task立即加入到事件循环的任务列表，
# 但此时事件循环还未创建，所以会报错。
 
 
# 使用asyncio.wait将列表封装为一个协程，并调用asyncio.run实现执行两个协程
# asyncio.wait内部会对列表中的每个协程执行ensure_future，封装为Task对象。
done,pending = asyncio.run( asyncio.wait(coroutine_list) )

3.3.2 asyncio.Future对象

asyncio中的Future对象是一个相对更偏向底层的可对象，通常我们不会直接用到这个对象，而是直接使用Task对象来完成任务的并和状态的追踪.(Task 是 Futrue的子类)Future为我们提供了异步编程中的最终结果的处理(Task类也具备状态处理的功能)


import asyncio
 
 
async def set_after(fut):
    await asyncio.sleep(2)
    fut.set_result("666")
 
 
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），没绑定任何行为，则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，否则一直等下去
    data = await fut
    print(data)
 
asyncio.run(main())
'运行

扩展：支持 await 对象语法的对象课成为可等待对象，所以 协程对象、Task对象、Future对象 都可以被成为可等待对象。

3.3.3 futures.Future对象

在Python的concurrent.futures模块中也有一个Future对象，这个对象是基于线程池和进程池实现异步操作时使用的对象。


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)
 
 
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
# 或 pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5)
 
 
for i in range(10):
    fut = pool.submit(func, i)
    print(fut)
'运行

两个Future对象是不同的,他们是为不同的应用场景而设计,例如:concurrent.futures.Future不支持await语法等.

在Python提供了一个将futures.Future 对象包装成asyncio.Future对象的函数 asynic.wrap_future。接下里你肯定问：为什么python会提供这种功能？

其实，一般在程序开发中我们要么统一使用 asycio 的协程实现异步操作、要么都使用进程池和线程池实现异步操作。但如果 协程的异步和 进程池/线程池的异步 混搭时，那么就会用到此功能了。


import time
import asyncio
import concurrent.futures
 
def func1():
    # 某个耗时操作
    time.sleep(2)
    return "SB"
 
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())
'运行

应用场景：当项目以协程式的异步编程开发时，如果要使用一个第三方模块，而第三方模块不支持协程方式异步编程时，就需要用到这个功能，例如：


import asyncio
import requests
 
 
async def download_image(url):
    # 发送网络请求，下载图片（遇到网络下载图片的IO请求，自动化切换到其他任务）
    print("开始下载:", url)
 
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # requests模块默认不支持异步操作，所以就使用线程池来配合实现了。
    future = loop.run_in_executor(None, requests.get, url)
 
    response = await future
    print('下载完成')
    # 图片保存到本地文件
    file_name = url.rsplit('_')[-1]
    with open(file_name, mode='wb') as file_object:
        file_object.write(response.content)
 
 
if __name__ == '__main__':
    url_list = [
        'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg',
        'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg',
        'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg'
    ]
 
    tasks = [download_image(url) for url in url_list]
 
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete( asyncio.wait(tasks) )

3.3.4 异步迭代器

什么是异步迭代器

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

什么是异步可迭代对象？

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。


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):
        # 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.readline()
        if val == None:
            raise StopAsyncIteration
        return val
 
 
async def func():
    # 创建异步可迭代对象
    async_iter = Reader()
    # async for 必须要放在async def函数内，否则语法错误。
    async for item in async_iter:
        print(item)
 
asyncio.run(func())
'运行

异步迭代器其实没什么太大的作用，只是支持了async for语法而已。

3.2.5 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


import asyncio
 
 
class AsyncContextManager:
	def __init__(self):
        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 def func():
    async with AsyncContextManager() as f:
        result = await f.do_something()
        print(result)
 
 
asyncio.run(func())

这个异步的上下文管理器还是比较有用的，平时在开发过程中打开、处理、关闭操作时，就可以用这种方式来处理

3.2.6 uvloop

Python标准库中提供了asyncio模块，用于支持基于协程的异步编程。uvloop是 asyncio 中的事件循环的替代方案，替换后可以使得asyncio性能提高。事实上，uvloop要比nodejs、gevent等其他python异步框架至少要快2倍，性能可以比肩Go语言。

在项目中想要使用uvloop替换asyncio的事件循环也非常简单，只要在代码中这么做就行。


import asyncio
import uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
 
# 编写asyncio的代码，与之前写的代码一致。
 
# 内部的事件循环自动化会变为uvloop
asyncio.run(...)

注意：知名的asgi uvicorn内部就是使用的uvloop的事件循环. 但是uvloop严重依赖libuv,因此在windows系统上效果大打折扣

4 使用案例

为了更好理解，上述所有示例的IO情况都是以 asyncio.sleep 为例，而真实的项目开发中会用到很多IO的情况

4.1 异步Redis

当通过python去操作redis时，链接、设置值、获取值这些都涉及网络IO请求，使用asycio异步的方式可以在IO等待时去做一些其他任务，从而提升性能。


import asyncio
import aioredis
 
 
async def execute(address, password):
    print("开始执行", address)
 
    # 网络IO操作：先去连接 47.93.4.197:6379，遇到IO则自动切换任务，去连接47.93.4.198:6379
    redis = await aioredis.create_redis_pool(address, password=password)
 
    # 网络IO操作：遇到IO会自动切换任务
    await redis.hmset_dict('car', key1=1, key2=2, key3=3)
 
    # 网络IO操作：遇到IO会自动切换任务
    result = await redis.hgetall('car', encoding='utf-8')
    print(result)
 
    redis.close()
    # 网络IO操作：遇到IO会自动切换任务
    await redis.wait_closed()
 
    print("结束", address)
 
 
task_list = [
    execute('redis://47.93.4.197:6379', "root!2345"),
    execute('redis://47.93.4.198:6379', "root!2345")
]
 
asyncio.run(asyncio.wait(task_list))

4.2 异步MySQL

当通过python去操作MySQL时，连接、执行SQL、关闭都涉及网络IO请求，使用asycio异步的方式可以在IO等待时去做一些其他任务，从而提升性能。


#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import asyncio
import aiomysql
 
 
async def execute(host, password):
    print("开始", host)
    # 网络IO操作：先去连接 47.93.40.197，遇到IO则自动切换任务，去连接47.93.40.198:6379
    conn = await aiomysql.connect(host=host, port=3306, user='root', password=password, db='mysql')
 
    # 网络IO操作：遇到IO会自动切换任务
    cur = await conn.cursor()
 
    # 网络IO操作：遇到IO会自动切换任务
    await cur.execute("SELECT Host,User FROM user")
 
    # 网络IO操作：遇到IO会自动切换任务
    result = await cur.fetchall()
    print(result)
 
    # 网络IO操作：遇到IO会自动切换任务
    await cur.close()
    conn.close()
    print("结束", host)
 
 
task_list = [
    execute('47.93.40.197', "root!2345"),
    execute('47.93.40.197', "root!2345")
]
 
asyncio.run(asyncio.wait(task_list))

4.3 FastAPI框架

FastAPI是一款用于构建API的高性能web框架，框架基于Python3.6+的 type hints搭建。

接下里的异步示例以FastAPI和uvicorn来讲解（uvicorn是一个支持异步的asgi）。


#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import asyncio
 
import uvicorn
import 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():
    """ 普通操作接口 """
    return {"message": "Hello World"}
 
 
@app.get("/red")
async def red():
    """ 异步操作接口 """
    
    print("请求来了")
 
    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
    result = await redis.hgetall('car', encoding='utf-8')
    print(result)
 
    # 连接归还连接池
    REDIS_POOL.release(conn)
 
    return result
 
 
if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run("luffy:app", host="127.0.0.1", port=5000, log_level="info")

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