python3-python中的多任务处理利器-协程的使用（一），asyncio模块的使用

一、协程

协程的概念

协程，又称微线程，纤程,也称为用户级线程，在不开辟线程的基础上完成多任务，也就是在单线程的情况下完成多任务，多个任务按照一定顺序交替执行 通俗理解只要在def里面只看到一个yield关键字表示就是协程。
协程是也是实现多任务的一种方式。

进程，线程和协程

• 进程是系统为cpu进行资源分配的单位；有进程号，用ps命令可以看到当前系统中的进程；进程切换需要的资源最大，效率很低；
• 线程是操作系统调度的单位，是真正的执行单元；线程切换需要的资源一般，效率一般（当然了在不考虑GIL的情况下）；
• 协程切换任务资源很小，效率高。
  多进程、多线程根据cpu核数不一样可能是并行的，但是协程是在一个线程中 所以是并发。

协程的优缺点

• 优点

  a、最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。

  b、不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

• 缺点

  a、无法利用多核CPU，协程的本质是单个线程，它不能同时将多个CPU的多个核心使用上，失去了标准线程使用多CPU的能力。

  b、进行阻塞操作(操作IO)会阻塞整个程序

二、同步与异步

1、同步与异步的概念

• 前言

  python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率

  IO密集型就是磁盘的读取数据和输出数据非常大的时候就是属于IO密集型
  由于IO操作的运行时间远远大于cpu、内存运行时间，所以任务的大部分时间都是在等待IO操作完成，IO的特点是cpu消耗小，所以，IO任务越多，cpu效率越高，当然不是越多越好，有一个极限值。

• 同步

  指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行

• 异步

  是和同步相对的，异步是指在处理调用这个事务的之后，不会等待这个事务的处理结果，直接处理第二个事务去了，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果

2、同步与异步代码

• 同步

  import time
  
  def run(index):
      print("lucky is a good man", index)
      time.sleep(2)
      print("lucky is a nice man", index)
  
  for i in range(1, 5):
      run(i)
  

• 异步

  说明：后面的课程中会使用到asyncio模块，现在的目的是使同学们理解异步思想

  import time
  import asyncio
  
  
  async def run(i):
      print("lucky is a good man", i)
      # 模拟一个耗时IO
      await asyncio.sleep(2)
      print("lucky is a nice man", i)
  
  
  def test():
      loop = asyncio.get_event_loop()
      tasks = []
      t1 = time.time()
  
      for url in range(1, 5):
          coroutine = run(url)
          task = asyncio.ensure_future(coroutine)
          tasks.append(task)
      loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
      t2 = time.time()
      print("总耗时：%.2f" % (t2 - t1))
  if __name__ == "__main__":
      test()
  

• 协程中yield的运用

  说明：使用yield来实现一个简单的协程

  import time
  def work1():
    while True:
        print("----work1---")
        yield
        time.sleep(0.5)
  def work2():
    while True:
        print("----work2---")
        yield
        time.sleep(0.5)
  
  def test():
    w1 = work1()
    w2 = work2()
    while True:
        next(w1)
        next(w2)
  
  if __name__ == "__main__":
    test()
  
  

运行结果：

----work1—
----work2—
----work1—
----work2—
----work1—
----work2—
…

协程之间执行任务按照一定顺序交替执行。

三、asyncio模块

1、概述

• asyncio模块

  是python3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的操作

• 编程模式

  是一个消息循环，我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用，然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行，就实现了异步IO

• 说明

  到目前为止实现协程的不仅仅只有asyncio,tornado和gevent都实现了类似功能

• 关键字的说明

  关键字	说明
  event_loop	消息循环，程序开启一个无限循环，把一些函数注册到事件循环上，当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数
  coroutine	协程对象，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用
  task	任务，一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数，任务则是对协程进一步封装，其中包含了任务的各种状态
  async/await	python3.5用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口

2、asyncio基本使用

• 定义一个协程

  import asyncio
  import time
  
  # 通过async关键字定义了一个协程，协程是不能直接运行的，需要将协程放到消息循环中
  async def run(x):
      print("waiting：%d"%x)
      await asyncio.sleep(x)
      print("结束run")
  
  #得到一个协程对象
  coroutine = run(2)
  asyncio.run(coroutine)
  

  等同于

  import asyncio
  import time
  
  # 通过async关键字定义了一个协程，协程是不能直接运行的，需要将协程放到消息循环中
  async def run(x):
      print("waiting：%d"%x)
      await asyncio.sleep(x)
      print("结束run")
  
  #得到一个协程对象
  coroutine = run(2)
  
  
  # 创建一个消息循环
  loop = asyncio.get_event_loop()
  
  #将协程对象加入到消息循环
  loop.run_until_complete(coroutine)
  

• 创建一个任务

  import asyncio
  import time
  
  async def run(x):
      print("waiting：%d"%x)
      await asyncio.sleep(x)
      print("结束run")
  
  coroutine = run(2)
  #创建任务
  task = asyncio.ensure_future(coroutine)
  
  loop = asyncio.get_event_loop()
  
  # 将任务加入到消息循环
  loop.run_until_complete(task)
  

• 阻塞和await

  async可以定义协程，使用await可以针对耗时操作进行挂起，就与生成器的yield一样，函数交出控制权。协程遇到await，消息循环会挂起该协程，执行别的协程，直到其他协程也会挂起或者执行完毕，在进行下一次执行

• 获取返回值

  import time
  import asyncio
  
  async def run(url):
      print("开始向'%s'要数据……"%(url))
      # 向百度要数据，网络IO
      await asyncio.sleep(5)
      data = "'%s'的数据"%(url)
      print("给你数据")
      return data
  
  # 定义一个回调函数
  def call_back(future):
      print("call_back:", future.result())
  
  coroutine = run("百度")
  # 创建一个任务对象
  task = asyncio.ensure_future(coroutine)
  
  # 给任务添加回调，在任务结束后调用回调函数
  task.add_done_callback(call_back)
  
  loop = asyncio.get_event_loop()
  loop.run_until_complete(task)
  

  ​

  ​

3、多任务

• 同步

  同时请求"百度", “阿里”, “腾讯”, "新浪"四个网站，假设响应时长均为2秒

  import time
  
  def run(url):
      print("开始向'%s'要数据……"%(url))
      # 向百度要数据，网络IO
      time.sleep(2)
      data = "'%s'的数据"%(url)
      return data
  
  if __name__ == "__main__":
      t1 = time.time()
      for url in ["百度", "阿里", "腾讯", "新浪"]:
          print(run(url))
      t2 = time.time()
      print("总耗时：%.2f"%(t2-t1))
  

• 异步

  同时请求"百度", “阿里”, “腾讯”, "新浪"四个网站，假设响应时长均为2秒

  使用ensure_future创建多任务

  import time
  import asyncio
  
  async def run(url):
      print("开始向'%s'要数据……"%(url))
      await asyncio.sleep(2)
      data = "'%s'的数据"%(url)
      return data
  
  def call_back(future):
      print("call_back:", future.result())
  
  def  test():
      loop = asyncio.get_event_loop()
      tasks = []
      t1 = time.time()
      
      for url in ["百度", "阿里", "腾讯", "新浪"]:
          coroutine = run(url)
          task = asyncio.ensure_future(coroutine)
          task.add_done_callback(call_back)
          tasks.append(task)
          
      # 同时添加4个异步任务
      # asyncio.wait(tasks) 将任务的列表又变成 <coroutine object wait at 0x7f80f43408c0>
      loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
  
      t2 = time.time()
      print("总耗时：%.2f" % (t2 - t1))
  if __name__ == "__main__":
    test()
  

  • 封装成异步函数

    import time
    import asyncio
    
    
    async def run(url):
        print("开始向'%s'要数据……" % (url))
        await asyncio.sleep(2)
        data = "'%s'的数据" % (url)
        return data
    
    
    def call_back(future):
        print("call_back:", future.result())
    
    
    async def main():
        tasks = []
        t1 = time.time()
    
        for url in ["百度", "阿里", "腾讯", "新浪"]:
            coroutine = run(url)
            task = asyncio.ensure_future(coroutine)
            task.add_done_callback(call_back)
            tasks.append(task)
    
        # 同时添加4个异步任务
        await asyncio.wait(tasks)
        t2 = time.time()
        print("总耗时：%.2f" % (t2 - t1))
    
    if __name__ == "__main__":
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(main())
    

  使用loop.create_task创建多任务

  import time
  import asyncio
  
  
  async def run(url):
      print("开始向'%s'要数据……" % (url))
      await asyncio.sleep(2)
      data = "'%s'的数据" % (url)
      return data
  
  
  def call_back(future):
      print("call_back:", future.result())
  
  
  def test():
      loop = asyncio.get_event_loop()
      tasks = []
      t1 = time.time()
  
      for url in ["百度", "阿里", "腾讯", "新浪"]:
          coroutine = run(url)
          # task = asyncio.ensure_future(coroutine)
          task = loop.create_task(coroutine)
          task.add_done_callback(call_back)
          tasks.append(task)
          # 同时添加4个异步任务
      loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
  
      t2 = time.time()
      print("总耗时：%.2f" % (t2 - t1))
  if __name__ == "__main__":
        test()
  

  • 封装成异步函数

    import time
    import asyncio
    
    
    async def run(url):
        print("开始向'%s'要数据……" % (url))
        await asyncio.sleep(2)
        data = "'%s'的数据" % (url)
        return data
    
    
    def call_back(future):
        print("call_back:", future.result())
    
    
    async def main():
        tasks = []
        t1 = time.time()
        for url in ["百度", "阿里", "腾讯", "新浪"]:
            coroutine = run(url)
            task = loop.create_task(coroutine)
            task.add_done_callback(call_back)
            tasks.append(task)
        # 同时添加4个异步任务
        await asyncio.wait(tasks)
        t2 = time.time()
        print("总耗时：%.2f" % (t2 - t1))
    
    if __name__ == "__main__":
      	# asyncio.run(main())
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(main())
    

  使用asyncio.create_task创建多任务

  import time
  import asyncio
  
  
  async def run(url):
      print("开始向'%s'要数据……" % (url))
      await asyncio.sleep(2)
      data = "'%s'的数据" % (url)
      return data
  
  
  def call_back(future):
      print("call_back:", future.result())
  
  
  async def main():
      tasks = []
      t1 = time.time()
      for url in ["百度", "阿里", "腾讯", "新浪"]:
          coroutine = run(url)
          task = asyncio.create_task(coroutine)
          task.add_done_callback(call_back)
          tasks.append(task)
      # 同时添加4个异步任务
      await asyncio.wait(tasks)
      t2 = time.time()
      print("总耗时：%.2f" % (t2 - t1))
  
  if __name__ == "__main__":
      # asyncio.run(main())
      loop = asyncio.get_event_loop()
      loop.run_until_complete(main())
  

  ​

4、Task 概念及用法

• Task，是 python 中与事件循环进行交互的一种主要方式。

  创建 Task，意思就是把协程封装成 Task 实例，并追踪协程的 运行 / 完成状态，用于未来获取协程的结果。

• Task 核心作用: 在事件循环中添加多个并发任务;

  具体来说，是通过 asyncio.create_task() 创建 Task，让协程对象加入时事件循环中，等待被调度执行。

  **注意:**Python 3.7 以后的版本支持 asyncio.create_task() ，在此之前的写法为 loop.create_task() ，开发过程中需要注意代码写 法对不同版本 python 的兼容性。

• 需要指出的是，协程封装为 Task 后不会立马启动，当某个代码 await 这个 Task 的时候才会被执行。

  当多个 Task 被加入一个 task_list 的时候，添加 Task 的过程中 Task 不会执行，必须要用 await asyncio.wait() 或 await asyncio.gather() 将 Task 对象加入事件循环中异步执行。

• 一般在开发中，常用的写法是这样的:

  – 先创建 task_list 空列表;
  – 然后用 asyncio.create_task() 创建 Task;

  – 再把 Task 对象加入 task_list ;

  – 最后使用 await asyncio.wait 或 await asyncio.gather 将 Task 对象加入事件循环中异步执行。

  注意: 创建 Task 对象时，除了可以使用 asyncio.create_task() 之外，还可以用最低层级的 loop.create_task() 或 asyncio.ensure_future() ，他们都可以用来创建 Task 对象，其中关于 ensure_future 相关内容本文接下来会一起讲。

• Task 简单用法

import asyncio

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


async def main():
    print("main start")

    # python 3.7及以上版本的写法
    task1 = asyncio.create_task(func())
    task2 = asyncio.create_task(func())

    # python3.7以前的写法
    # task1 = asyncio.ensure_future(func())
    # task2 = asyncio.ensure_future(func())
    print("main end")

    ret1 = await task1
    ret2 = await task2

    print(ret1, ret2)


# python3.7以后的写法
asyncio.run(main())

# python3.7以前的写法
# loop = asyncio.get_event_loop()
# loop.run_until_complete(main())

"""
在创建task的时候，就将创建好的task添加到了时间循环当中，所以说必须得有时间循环，才可以创建task，否则会报错
"""

• task用法实例

  import asyncio
  import arrow
  
  def current_time():
      '''
      获取当前时间
      :return:
      '''
      cur_time = arrow.now().to('Asia/Shanghai').format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')
      return cur_time
  
  
  async def func(sleep_time):
      func_name_suffix = sleep_time # 使用 sleep_time (函数 I/O 等待时长)作为函数名后缀，以区分任务对象
      print(f"[{current_time()}] 执行异步函数 {func.__name__}-{func_name_suffix}")
      await asyncio.sleep(sleep_time)
      print(f"[{current_time()}]函数{func.__name__}-{func_name_suffix} 执行完毕")
      return f"【[{current_time()}] 得到函数 {func.__name__}-{func_name_suffix} 执行结果】"
  
  async def run():
      task_list = []
      for i in range(5):
          task = asyncio.create_task(func(i))
          task_list.append(task)
      done, pending = await asyncio.wait(task_list)
      for done_task in done:
          print((f"[{current_time()}]得到执行结果 {done_task.result()}"))
  def testcase_a():
      loop = asyncio.get_event_loop()
      loop.run_until_complete(run())
  
  if __name__ == '__main__':
      testcase_a()
  

• 代码执行结果如下:

% python a.py
[2022-10-24 16:17:00] 执行异步函数 func-0
[2022-10-24 16:17:00] 执行异步函数 func-1
[2022-10-24 16:17:00] 执行异步函数 func-2
[2022-10-24 16:17:00] 执行异步函数 func-3
[2022-10-24 16:17:00] 执行异步函数 func-4
[2022-10-24 16:17:00]函数func-0 执行完毕
[2022-10-24 16:17:01]函数func-1 执行完毕
[2022-10-24 16:17:02]函数func-2 执行完毕
[2022-10-24 16:17:03]函数func-3 执行完毕
[2022-10-24 16:17:04]函数func-4 执行完毕
[2022-10-24 16:17:04]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:01] 得到函数 func-1 执行结果】
[2022-10-24 16:17:04]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:04] 得到函数 func-4 执行结果】
[2022-10-24 16:17:04]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:02] 得到函数 func-2 执行结果】
[2022-10-24 16:17:04]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:00] 得到函数 func-0 执行结果】
[2022-10-24 16:17:04]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:03] 得到函数 func-3 执行结果】

5、协程嵌套与返回值

使用async可以定义协程，协程用于耗时的io操作，我们也可以封装更多的io操作过程，这样就实现了嵌套的协程，即一个协程中await了另外一个协程，如此连接起来

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cqv7Qc5C-1666595924161)(协程.assets/截屏2020-01-1317_34_29.png)]

import time
import asyncio

async def run(url):
    print("开始向'%s'要数据……"%(url))
    await asyncio.sleep(2)
    data = "'%s'的数据"%(url)
    return data

def call_back(future):
    print("call_back:", future.result())

async def main():
    tasks = []
    for url in ["百度", "阿里", "腾讯", "新浪"]:
        coroutine = run(url)
        task = asyncio.ensure_future(coroutine)
        # task.add_done_callback(call_back)
        tasks.append(task)

    # #1、可以没有回调函数
    # dones, pendings = await asyncio.wait(tasks)
    # #处理数据，类似回调，建议使用回调
    # for t in dones:
    #     print("数据：%s"%(t.result()))

    # #2、可以没有回调函数
    # results = await asyncio.gather(*tasks)
    # # 处理数据，类似回调，建议使用回调
    # for result in results:
    #     print("数据：%s"%(result))


    # 3、有无回调函数均可以
    # return await asyncio.wait(tasks)


    # 4、有无回调函数均可以
    # return await asyncio.gather(*tasks)



if __name__ == "__main__":
    t1 = time.time()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    #1、
    # loop.run_until_complete(main())
    # asyncio.run(main()) # 等同于上面两行代码

    #2、
    # loop.run_until_complete(main())

    # # 3、
    # dones, pendings = loop.run_until_complete(main())
    # #处理数据，类似回调，建议使用回调
    # for t in dones:
    #     print("数据：%s"%(t.result()))

    # 4、
    # results = loop.run_until_complete(main())
    # for result in results:
    #     print("数据：%s"%(result))

    t2 = time.time()
    print("总耗时：%.2f" % (t2 - t1))

• asyncio.wait和asyncio.gather的异同

  1. 异同点综述

  相同:从功能上看， asyncio.wait 和 asyncio.gather 实现的效果是相同的，都是把所有 Task 任务结果收集起来。

  不同: asyncio.wait 会返回两个值: done 和 pending ， done 为已完成的协程 Task ， pending 为超时未完成的协程 Task ，需通过 future.result 调用 Task 的 result ;而 asyncio.gather 返回的是所有已完成 Task 的 result ，不需要再进行调用或其他操作，就可以得到全部结果。

  2. asyncio.wait 用法:

  最常见的写法是: await asyncio.wait(task_list) 。

  import asyncio
  import arrow
  
  def current_time():
      '''
      获取当前时间
      :return:
       '''
      cur_time = arrow.now().to('Asia/Shanghai').format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')
      return cur_time
  
  async def func(sleep_time):
      func_name_suffix = sleep_time # 使用 sleep_time (函数 I/O 等待时长)作为函数名后缀，以区分任务对象
      print(f"[{current_time()}] 执行异步函数 {func.__name__}-{func_name_suffix}")
      await asyncio.sleep(sleep_time)
      print(f"[{current_time()}]函数{func.__name__}-{func_name_suffix} 执行完毕")
      return f"【[{current_time()}] 得到函数 {func.__name__}-{func_name_suffix} 执行结果】"
  
  async def run():
      task_list = []
      for i in range(5):
          task = asyncio.create_task(func(i))
          task_list.append(task)
  
      done, pending = await asyncio.wait(task_list)
      for done_task in done:
          print((f"[{current_time()}]得到执行结果 {done_task.result()}"))
  
  def testcase_b():
      loop = asyncio.get_event_loop()
      loop.run_until_complete(run())
  
  if __name__ == '__main__':
      testcase_b()
  

  代码执行结果如下:

% python3 b.py
[2022-10-24 16:17:45] 执行异步函数 func-0
[2022-10-24 16:17:45] 执行异步函数 func-1
[2022-10-24 16:17:45] 执行异步函数 func-2
[2022-10-24 16:17:45] 执行异步函数 func-3
[2022-10-24 16:17:45] 执行异步函数 func-4
[2022-10-24 16:17:45]函数func-0 执行完毕
[2022-10-24 16:17:46]函数func-1 执行完毕
[2022-10-24 16:17:47]函数func-2 执行完毕
[2022-10-24 16:17:48]函数func-3 执行完毕
[2022-10-24 16:17:49]函数func-4 执行完毕
[2022-10-24 16:17:49]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:46] 得到函数 func-1 执行结果】
[2022-10-24 16:17:49]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:49] 得到函数 func-4 执行结果】
[2022-10-24 16:17:49]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:47] 得到函数 func-2 执行结果】
[2022-10-24 16:17:49]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:45] 得到函数 func-0 执行结果】
[2022-10-24 16:17:49]得到执行结果 【[2022-10-24 16:17:48] 得到函数 func-3 执行结果】

3. asyncio.gather 用法:

最常见的用法是: await asyncio.gather(*task_list) ，注意这里 task_list 前面有一个 * 。

import asyncio
import arrow

def current_time():
    '''
    获取当前时间
    :return:
     '''
    cur_time = arrow.now().to('Asia/Shanghai').format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')
    return cur_time

async def func(sleep_time):
    func_name_suffix = sleep_time # 使用 sleep_time (函数 I/O 等待时长)作为函数名后缀，以区分任务对象
    print(f"[{current_time()}] 执行异步函数 {func.__name__}-{func_name_suffix}")
    await asyncio.sleep(sleep_time)
    print(f"[{current_time()}]函数{func.__name__}-{func_name_suffix} 执行完毕")
    return f"【[{current_time()}] 得到函数 {func.__name__}-{func_name_suffix} 执行结果】"

async def run():
    task_list = []
    for i in range(5):
        task = asyncio.create_task(func(i))
        task_list.append(task)

    results = await asyncio.gather(*task_list)
    for result in results:
        print((f"[{current_time()}]得到执行结果 {result}"))

def testcase_c():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(run())

if __name__ == '__main__':
    testcase_c()

代码执行结果如下:

% python3 c.py
[2022-10-24 16:18:23] 执行异步函数 func-0
[2022-10-24 16:18:23] 执行异步函数 func-1
[2022-10-24 16:18:23] 执行异步函数 func-2
[2022-10-24 16:18:23] 执行异步函数 func-3
[2022-10-24 16:18:23] 执行异步函数 func-4
[2022-10-24 16:18:23]函数func-0 执行完毕
[2022-10-24 16:18:24]函数func-1 执行完毕
[2022-10-24 16:18:25]函数func-2 执行完毕
[2022-10-24 16:18:26]函数func-3 执行完毕
[2022-10-24 16:18:27]函数func-4 执行完毕
[2022-10-24 16:18:27]得到执行结果 【[2022-10-24 16:18:23] 得到函数 func-0 执行结果】
[2022-10-24 16:18:27]得到执行结果 【[2022-10-24 16:18:24] 得到函数 func-1 执行结果】
[2022-10-24 16:18:27]得到执行结果 【[2022-10-24 16:18:25] 得到函数 func-2 执行结果】
[2022-10-24 16:18:27]得到执行结果 【[2022-10-24 16:18:26] 得到函数 func-3 执行结果】
[2022-10-24 16:18:27]得到执行结果 【[2022-10-24 16:18:27] 得到函数 func-4 执行结果】