asynico异步编程高层级API

2022-11-28 09:54:14

一、前言

　　之前写过 asynico 异步编程的文章，写那篇博客的时候 python 最新官方版本是3.6+。几个月后发布了 python3.7，这次版本更新对 asynico 改动挺大的，官方推出了一套高层级的API，其实就是封装了原来那套低层级的API。

　　python 通过协程来实现异步编程，因此我们首先来了解下协程。

二、协程

1）协程通过 async/await 语法进行声明，使用 asyncio.run() 函数执行协程，此函数会运行传入的协程，负责管理 asyncio 事件循环，终结异步生成器，并关闭线程池。如下代码所示：

import asyncio,datetime

async def main():
    print(datetime.datetime.now())
    await asyncio.sleep(1)
    print(datetime.datetime.now())

if __name__ =='__main__':
    asyncio.run(main())

2）如果一个对象想在 await 语句中使用，那么它必须是可等待对象。许多 asyncio API 都被设计为接受可等待对象，可等待对象有三种主要类型：协程、任务和 Future。

协程

　　Python中的协程也是可等待对象，因此可被 await。如 price 协程方法：

import asyncio


async def price(x,y):
    return x*y

async def main():
    P = await price(1,2)
    print(P)

if __name__ =='__main__':
    asyncio.run(main())

任务

　　当协程通过 asyncio.create_task()方法被封装成一个任务，并自行调度执行任务，该方法 python 3.7版本被加入，低版本使用 asyncio.ensure_future() 。

import asyncio


async def price(x,y):
    return x*y

async def main():
    task = asyncio.create_task(price(1,2))
    P = await task
    print(P)

if __name__ =='__main__':
    asyncio.run(main())

Future

　　Future 是一种特殊的 低层级 可等待对象，表示一个异步操作的最终结果。官网 不建议在应用层级的代码中创建 Future 对象，因此没有深入了解。

三、并发任务

　　线程在遇到IO等待时，会被阻塞，并 交出CPU控制权，换句话来说由 系统控制线程切换。协程遇到IO等待时，则由 程序控制，不会被阻塞，也 不会交出CPU控制权，而是直接执行下一个事务。所以协程在处理IO密集型任务时，资源开销小，效率极高，优于多线程。

　　使用 asyncio.gather(*aws) 并发运行协程，如果所有可等待对象都成功完成，结果将是一个由所有返回值聚合而成的列表。结果值的顺序与 aws 中可等待对象的顺序一致。

import asyncio,datetime

async def price(x,y):
    await asyncio.sleep(1)
    print(datetime.datetime.now())
    return x*y

async def main():
    P = await asyncio.gather(price(1,2),
                             price(2,4))
    print(P)

if __name__ =='__main__':
    asyncio.run(main())


#输出
#2021-11-17 20:11:17.180417
#2021-11-17 20:11:17.180417
#[2, 8]

低层级 API 和高层级 API 代码对比

低层级 API 代码，如下是 python 3.7 以下版本实现并发的代码：

import time
import asyncio
from aiohttp import ClientSession

tasks = []
url = "https://www.baidu.com/{}"
async def hello(url):
    async with ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
#            print(response)
            print('Hello World:%s' % time.time())
            return await response.read()

def main():
    for i in range(5):
        task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))
        tasks.append(task)
    result = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
    print(result)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    main()


# 输出
'''
Hello World:1637152588.856801
Hello World:1637152588.856801
Hello World:1637152588.8577979
Hello World:1637152588.8619971
Hello World:1637152588.864993
[b'<!DOCTYPE HTML PUBLIC "- ...
'''

高层级 API 代码，省去了显式的定义事件循环等，看上去更加简洁、容易理解：

import time
import asyncio
from aiohttp import ClientSession

tasks = []
url = "https://www.baidu.com/{}"
async def hello(url):
    async with ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            print('Hello World:%s' % time.time())
            return await response.read()

async def main():
    hello_list = [hello(url.format(i)) for i in range(5)]
    P = await asyncio.gather(*hello_list)
    print(P)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())


# 输出
'''
Hello World:1637152648.7986703
Hello World:1637152648.8146682
Hello World:1637152648.8151577
Hello World:1637152648.8450766
Hello World:1637152648.8491611
[b'<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-/...
'''

asynico 还处于不断完善阶段，版本升级后都会有些小的变动，请及时查阅文档：asynico官方文档

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一、前言

二、协程

三、并发任务

低层级 API 和 高层级 API 代码对比

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