协程实现了在单线程下的并发，每个协程共享线程的几乎所有的资源，除了协程自己私有的上下文栈；协程的切换属于程序级别的切换，对于操作系统来说是无感知的，因此切换速度更快、开销更小、效率更高，在有多IO操作的业务中能极大提高效率。
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asyncio模块创建协程
asyncio在python3.4后被内置在python中，使得python的协程创建变得更加方便。
import asyncio
import os
# async 关键字定义一个协程
async def target_func1():
print('the func start')
print(os.getpid())
print('the func end')
def run():
# 创建一个协程对象
coroutine = target_func1()
# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine) # 将协程对象添加到事件循环，运行直到结束
print(os.getpid())
loop.close() # 关闭事件循环
def run1():
# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 创建一个协程对象
coroutine = target_func1(loop)
loop.create_task(coroutine) # 创建一个任务并添加到事件循环中
loop.run_forever() # 开启无限循环，需要在异步函数中调用stop()使停止
loop.close()
if __name__ == '__main__':
run()
# 结果
the func start
4876
the func end
4876
以上可知，所有的代码段都是在一个进程的单线程中执行。
asyncio模块分析
- coroutine
被async修饰的函数调用后会生成协程函数,可以通过send唤醒执行。
async def target_func1():
print('the func start')
print(os.getpid())
print('the func end')
coroutine = target_func1()
try:
coroutine.send(None) # 唤醒协程
except StopIteration:
print('xx')
coroutine.close() # 关闭
- async
async关键字可以定义一个协程对象，被async修饰的函数变成了一个协程对象而不是一个普通的函数。
async def target_func1():
pass
coroutine = target_func1()
print(coroutine)
- await
await用于控制事件的执行顺序，它只能在异步函数中使用，即被async关键字定义的协程函数，否则报错。当执行到await时，当前协程挂起，转而去执行await后面的协程，完毕后再回到当前协程继续往下。
# async 关键字定义一个协程
async def target_func1():
print('the func start')
x = await target_func2() # 当前协程挂起
print(x)
print('the func end')
return 1
async def target_func2():
"""
目标函数2
:return:
"""
time.sleep(2)
print('the func end2')
return 0
- 主要方法
asyncio.get_event_loop():创建一个事件循环，所有的异步函数都需要在事件循环中运行；
asyncio.ensure_future()：创建一个任务
asyncio.gather(*fs):添加并行任务
asyncio.wait(fs):添加并行任务，可以是列表
loop.run_until_complete(func):添加协程函数同时启动阻塞直到结束
loop.run_forever()：运行事件无限循环，直到stop被调用
loop.create_task()：创建一个任务并添加到循环
loop.close():关闭循环
loop.time():循环开始后到当下的时间
loop.stop():停止循环
loop.is_closed() # 判断循环是否关闭
loop.create_future():创建一个future对象，推荐使用这个函数而不要直接创建future实例
loop.call_soon() # 设置回调函数，不能接受返回的参数，需要用到future对象，立即回调
loop.call_soon_threadsafe() # 线程安全的对象
loop.call_later() # 异步返回后开始算起，延迟回调
loop.call_at() # 循环开始多少s回调
loop.call_exception_handler() # 错误处理
- 主要的类
Future:主要用来保存任务的状态；
Task:Future的子类，扩展了Future的功能；
# Future
from asyncio import Future
# future = Future()
# future.result() # 获取任务的结果
# future.remove_done_callback(fn) # 删除所有的回调函数并返回个数
# future.set_result('result') # 设置任务的结果，必须在result()之前执行，否则报错
# future.exception() # 获取任务的错误信息
# future.set_exception('bad') # 设置任务的错误信息
# future.add_done_callback('fn') # 添加回调函数
# Task
current_task():返回循环当前的任务，类方法
all_tasks():返回事件循环所有的任务
get_stack()：获取其他协程的堆栈列表
print_stack：输出其他协程的堆栈列表
cancel：取消任务
实例
- 添加多个任务到事件循环
async def target_func3(name):
"""
:return:
"""
await asyncio.sleep(1)
print(name)
return 0
def run1():
# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
x = loop.run_until_complete(asyncio.gather(target_func3('A'),target_func3('B'),target_func3('C'),))
print(x) # 等待返回结果，一个列表，按照事件添加的顺序，但是计算的顺序是不定的
loop.close()
if __name__ == '__main__':
run1()
- 使用run_forever启动循环获取异步计算结果
run_forever()不能直接得到异步函数的返回结果，需要使用Future类来作为第三方保存结果,同时设置回调函数；
from asyncio import Future
from functools import partial
async def target_func0(name, future):
"""
目标函数2
:return:
"""
time.sleep(1)
print(name)
future.set_result(name) # 设置返回结果
def got_result(loop, future):
print(future.result()) # 处理结果
loop.stop() # 循环停止
def run():
loop = asyncio.get_event_loop()
future = Future(loop=loop)
res = asyncio.ensure_future(target_func0('A', future)) # 生成一个Task任务
print(res)
future.add_done_callback(partial(got_result, loop)) # 回调函数默认只能有一个参数future，必须使用偏函数
# print(future.result()) # future上下文必须先调用future.set_result。
loop.run_forever()
loop.close()
if __name__ == '__main__':
run()
- 链协程
协程里调用等待另外的协程完成后才能返回。
import asyncio
import time
# async 关键字定义一个协程
async def target_func1():
print('the func start')
x = await target_func2() # 等待协程完成，控制执行顺序
print(x)
print('the func end')
return 1
async def target_func2():
"""
目标函数2
:return:
"""
time.sleep(2)
print('the func end2')
return 0
def run1():
# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
x = loop.run_until_complete(target_func1())
print(x)
loop.close()
if __name__ == '__main__':
run()
- 普通回调实例
import asyncio
import time
from functools import partial
# async 关键字定义一个协程
async def target_func1():
print('the func end')
return 1
def get_res(loop):
print('xxxx')
loop.stop()
def run1():
# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.create_task(target_func1())
# loop.call_soon(partial(get_res, loop)) # 设置回调函数，不能接受返回的参数，需要用到future对象
# loop.call_soon_threadsafe() # 线程安全的对象
# loop.call_later(delay=5, callback=partial(get_res, loop)) # 异步返回后开始算起，延迟5秒回调
# loop.call_at(when=8000,callback=partial(get_res, loop)) # 循环开始第8秒回调
# loop.call_exception_handler() # 错误处理
loop.run_forever()
loop.close()
if __name__ == '__main__':
run1()
本地IO和网络IO的异步使用
使用协程的目的是在系统发生io阻塞的时候，可以交出CUP的控制权，让其去执行其他的任务。实际使用时一般的场景有本地IO和网络IO。
- 网络IO
# 使用asyncio+aiohttp,如果想异步化，网络请求需要抛弃requests包
import asyncio
import time
from aiohttp import ClientSession
async def target2():
print('start2')
async with ClientSession() as session:
async with session.get(url='http://www.baidu.com') as rsp:
data = await rsp.read()
print('end2')
return data
def run1():
# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [target2() for i in range(100)]
ts = asyncio.gather(*tasks)
t = time.time()
loop.run_until_complete(ts)
print(time.time()-t)
loop.close()
if __name__ == '__main__':
run1()
- 本地io
核心思想：将文件读写的while循环换成事件循环。
可参考：https://github.com/lyyyuna/script_collection/blob/master/aysncfile/asyncfile.py
协程Queue
asyncio模块也有自己的queue实现生产消费模式，只要有三种队列：Queue(先进先出),PriorityQueue(优先级队列),LifoQueue(栈)，但是Queue不是线程安全的类，也就是说在多进程或多线程的情况下不要使用这个队列。
import asyncio
import time
from asyncio import Queue
# async 关键字定义一个协程
async def target_func1(q:Queue):
for i in range(100):
await q.put(i)
async def target_func2(q:Queue):
for i in range(100):
x = await q.get()
print(x)
def run1():
# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
q = Queue(100)
task = asyncio.gather(target_func1(q), target_func2(q))
loop.run_until_complete(task)
loop.close()
if __name__ == '__main__':
run1()
Queue的get(),join(),put()方法返回的都是协程，需要使用await关键字。