asyncio介紹
熟悉c#的同學可能知道，在c#中可以很方便的使用?async 和?await 來實現異步編程，那么在python中應該怎么做呢，其實python也支持異步編程，一般使用?asyncio 這個庫，下面介紹下什么是?asyncio :
asyncio 是用來編寫 并發 代碼的庫，使用?async/await 語法。?asyncio 被用作多個提供高性能?Python 異步框架的基礎，包括網絡和網站服務，數據庫連接庫，分布式任務隊列等等。?asyncio 往往是構建 IO 密集型和高層級 結構化 網絡代碼的最佳選擇。
asyncio中的基本概念
可以看見，使用asyncio庫我們也可以在python代碼中使用?async 和?await 。在?asyncio 中，有四個基本概念，分別是：
Eventloop
Eventloop 可以說是?asyncio 應用的核心，中央總控，?Eventloop 實例提供了注冊、取消、執行任務和回調 的方法。 簡單來說，就是我們可以把一些異步函數注冊到這個事件循環上，事件循環回循環執行這些函數（每次只能執行一個），如果當前正在執行的函數在等待I/O返回，那么事件循環就會暫停它的執行去執行其他函數。當某個函數完成I/O后會恢復，等到下次循環到它的時候就會繼續執行。
Coroutine
協程本質就是一個函數，
import asyncio
import time
async def a():
print('Suspending a')
await asyncio.sleep(3)
print('Resuming a')
async def b():
print('Suspending b')
await asyncio.sleep(1)
print('Resuming b')
async def main():
start = time.perf_counter()
await asyncio.gather(a(), b())
print(f'{main.__name__} Cost: {time.perf_counter() - start}')
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
執行上述代碼，可以看到類似這樣的輸出:
Suspending a
Suspending b
Resuming b
Resuming a
main Cost: 3.0023356619999997
關于協程的具體介紹，可以參考我以前的文章python中的協程 不過以前的那種寫法，需要使用裝飾器，已經過時了。
Future
Future 是表示一個“未來”對象，類似于?javascript 中的?promise ，當異步操作結束后會把最終結果設置到這個?Future 對象上，?Future 是對協程的封裝。
>>> import asyncio
>>> def fun():
... print("inner fun")
... return 111
...
>>> loop = asyncio.get_event_loop()
>>> future = loop.run_in_executor(None, fun) #這里沒有使用await
inner fun
>>> future #可以看到，fun方法狀態是pending
._call_check_cancel() at /usr/local/Cellar/python/3.7.3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]>
>>> future.done() # 還沒有完成
False
>>> [m for m in dir(future) if not m.startswith('_')]
['add_done_callback', 'cancel', 'cancelled', 'done', 'exception', 'get_loop', 'remove_done_callback', 'result', 'set_exception', 'set_result']
>>> future.result() #這個時候如果直接調用result()方法會報錯
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in
asyncio.base_futures.InvalidStateError: Result is not set.
>>> async def runfun():
... result=await future
... print(result)
...
>>>loop.run_until_complete(runfun()) #也可以通過 loop.run_until_complete(future) 來執行，這里只是為了演示await
111
>>> future
>>> future.done()
True
>>> future.result()
111
Task
Eventloop 除了支持協程，還支持注冊?Future 和?Task 2種類型的對象，而?Future 是協程的封裝，?Future 對象提供了很多任務方法（如完成后的回調，取消，設置任務結果等等），但是一般情況下開發者不需要操作?Future 這種底層對象，而是直接用?Future 的子類?Task 協同的調度協程來實現并發。那么什么是?Task 呢？下面介紹下：
一個與?Future 類似的對象，可運行?Python 協程。非線程安全。?Task 對象被用來在事件循環中運行協程。如果一個協程在等待一個?Future 對象，?Task 對象會掛起該協程的執行并等待該?Future 對象完成。當該?Future 對象完成被打包的協程將恢復執行。 事件循環使用協同日程調度: 一個事件循環每次運行一個?Task 對象。而一個?Task 對象會等待一個?Future 對象完成，該事件循環會運行其他?Task 、回調或執行IO操作。
下面看看用法：
>>> async def a():
... print('Suspending a')
... await asyncio.sleep(3)
... print('Resuming a')
...
>>> task = asyncio.ensure_future(a())
>>> loop.run_until_complete(task)
Suspending a
Resuming a
asyncio中一些常見用法的區別
Asyncio.gather和asyncio.wait
我們在上面的代碼中用到過?asyncio.gather ，其實還有另外一種用法是?asyncio.wait ，他們都可以讓多個協程并發執行，那么他們有什么區別呢？下面介紹下。
>>> import asyncio
>>> async def a():
... print('Suspending a')
... await asyncio.sleep(3)
... print('Resuming a')
... return 'A'
...
...
... async def b():
... print('Suspending b')
... await asyncio.sleep(1)
... print('Resuming b')
... return 'B'
...
>>> async def fun1():
... return_value_a, return_value_b = await asyncio.gather(a(), b())
... print(return_value_a,return_value_b)
...
>>> asyncio.run(fun1())
Suspending a
Suspending b
Resuming b
Resuming a
A B
>>> async def fun2():
... done,pending=await asyncio.wait([a(),b()])
... print(done)
... print(pending)
... task=list(done)[0]
... print(task)
... print(task.result())
...
>>> asyncio.run(fun2())
Suspending b
Suspending a
Resuming b
Resuming a
{
:1> result='A'>,
:8> result='B'>}
set()
:1> result='A'>
A
根據上述代碼，我們可以看出兩者的區別：
asyncio.gather 能收集協程的結果，而且會按照輸入協程的順序保存對應協程的執行結果，而?asyncio.wait 的返回值有兩項，第一項是完成的任務列表，第二項表示等待完成的任務列表。
asyncio.wait 支持接受一個參數?return_when ，在默認情況下，?asyncio.wait 會等待全部任務完成?(return_when='ALL_COMPLETED') ，它還支持?FIRST_COMPLETED （第一個協程完成就返回）和?FIRST_EXCEPTION （出現第一個異常就返回）：
>>> async def fun2():
... done,pending=await asyncio.wait([a(),b()],return_when=asyncio.tasks.FIRST_COMPLETED)
... print(done)
... print(pending)
... task=list(done)[0]
... print(task)
... print(task.result())
...
>>> asyncio.run(fun2())
Suspending a
Suspending b
Resuming b
{
:8> result='B'>}
{
:3> wait_for=
()]>>}
:8> result='B'>
B
一般情況下，用?asyncio.gather 就足夠了。
asyncio.create_task和loop.create_task以及asyncio.ensure_future
這三種方法都可以創建?Task ,從Python3.7開始可以統一的使用更高階的?asyncio.create_task .其實?asyncio.create_task 就是用的?loop.create_task .?loop.create_task 接受的參數需要是一個協程，但是?asyncio.ensure_future 除了接受協程，還可以是?Future 對象或者?awaitable 對象：
- 如果參數是協程，其底層使用?loop.create_task ，返回?Task 對象
- 如果是?Future 對象會直接返回
-
如果是一個?awaitable 對象，會?await 這個對象的?__await__ 方法，再執行一次?ensure_future ，最后返回?Task 或者?Future 。
所以?ensure_future 方法主要就是確保這是一個?Future 對象，一般情況下直接用?asyncio.create_task 就可以了。
注冊回調和執行同步代碼
可以使用?add_done_callback 來添加成功回調：
def callback(future):
print(f'Result: {future.result()}')
def callback2(future, n):
print(f'Result: {future.result()}, N: {n}')
async def funa():
await asyncio.sleep(1)
return "funa"
async def main():
task = asyncio.create_task(funa())
task.add_done_callback(callback)
await task
#這樣可以為callback傳遞參數
task = asyncio.create_task(funa())
task.add_done_callback(functools.partial(callback2, n=1))
await task
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
執行同步代碼
如果有同步邏輯，想要用?asyncio 來實現并發，那么需要怎么做呢？下面看看：
def a1():
time.sleep(1)
return "A"
async def b1():
await asyncio.sleep(1)
return "B"
async def main():
loop = asyncio.get_running_loop()
await asyncio.gather(loop.run_in_executor(None, a1), b1())
if __name__ == '__main__':
start = time.perf_counter()
asyncio.run(main())
print(f'main method Cost: {time.perf_counter() - start}')
# 輸出： main method Cost: 1.0050589740000002
可以使用?
run_into_executor
來將同步函數邏輯轉化成一個協程，第一個參數是要傳遞?concurrent.futures.Executor 實例的，傳遞?None 會選擇默認的?executor 。
總結
以上所述是小編給大家介紹的Python中的asyncio代碼詳解,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網站的支持！
如果你覺得本文對你有幫助，歡迎轉載，煩請注明出處，謝謝！
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