从零开始自学Python-之-常用库篇（十四）python的异步编程库asyncio

本文主要是介绍从零开始自学Python-之-常用库篇（十四）python的异步编程库asyncio，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

随着现代网络应用的日益复杂，处理大量并发I/O操作成为了一个挑战。python从3.4版本开始在标准库中增加了 asyncio 模块，就是为了解决这一问题。它提供了编写简洁、高效和可扩展异步代码的框架，特别适用于网络编程场景。

一、一些基本概念

事件循环（Event Loop）: asyncio的核心，负责管理和调度不同任务的执行、处理事件以及分配资源。

协程（Coroutine）:  使用async/await语法定义的函数，可以在特定点暂停和恢复执行，从而允许其他操作在暂停期间运行。

Future ： 代表未来结果的对象，通常由低层异步回调产生。

Task： 将协程包装为Future对象的异步执行单元，由事件循环进行调度。

二、Hello world

这里先从一个简单的例子入手，比如我现在有点闪电附体，本来正常的一句”Hello world" 需要5秒钟才能说完，这时候，你不需要一直等着，你做其他事情，可以听歌、玩游戏等等，等到我说完了world,再回来跟我交流，我们模拟一下这个过程：

import asyncioasync def say_hello_async():print("Hello-start")await asyncio.sleep(5)print("world-end")async def do_something_else(thing):print("你现在可以{}".format(thing))await asyncio.sleep(1)print("结束{}".format(thing))async def main():await asyncio.gather(say_hello_async(),do_something_else("听歌"),do_something_else("看电视"),do_something_else("玩手机"),)asyncio.run(main())

运行之后的结果：
 

PS C:\coding\aNewPy> & C:/ProgramData/anaconda3/python.exe c:/coding/aNewPy/asyncioStudy.py
Hello-start
你现在可以听歌
你现在可以看电视
你现在可以玩手机
结束听歌
结束看电视
结束玩手机
world-end

可以看到在say_hello_async这个函数执行期间，程序还可以去执行其他任务，这就是异步的效果。

三、async & await

        async & await 关键字在Python3.5版本中正式引入，await能够暂停一个async函数的执行，直到可等待对象（如协程、任务、期货或I/O操作）完成，从而让出执行权，使其他任务得以在此期间运行。像上个例子中的say_hello_async函数其实还没执行完，但是先让出CPU，等到时间了再回来执行这个函数。

四、Future & Task

  Future是一个低级别的可等待对象（awaitable），它代表了异步操作的结果。Future对象可以用来传递在事件循环中不同部分之间的消息，或者用来协调事件循环中的不同部分。

以下是Future的一些关键特点：

1. 代表潜在的值：Future对象代表了将来某个时刻可能会有的值。它可以在异步操作完成时存储一个结果，或者在操作失败时存储一个异常。

2. 可等待：Future对象是可等待的，这意味着你可以在async函数中使用await关键字来等待Future对象的结果。

3. 可以取消：Future对象可以被取消。如果一个Future被取消，它将不再等待结果，而是立即抛出一个CancelledError。

4. 添加完成回调：你可以为Future对象添加回调函数，当Future对象完成时，这些回调函数将被调用。

5. 查询状态：你可以检查Future对象是否已经完成，是否被取消，或者是否还在等待。

Future对象通常由事件循环创建，并且在后台的异步操作中使用。例如，当你在异步程序中发起一个网络请求时，可能会返回一个Future对象，你可以在该Future对象上使用await来等待请求完成并获取结果。

  Task 是 asyncio 库中用于并发执行协程的一种对象。它允许你在事件循环中调度协程的执行，并且可以追踪协程的运行和完成状态，以便未来获取协程的结果。

        在asyncio中，Task是Future的一个子类，它专门用于封装协程对象并在事件循环中执行它们。Task对象继承了Future的所有特性，并且添加了与协程执行相关的额外功能，比如取消协程执行的能力。

在实际编程中，你通常不需要直接创建Future对象，因为asyncio提供了更高级别的API，如asyncio.create_task()，它会自动为你创建和管理Task对象。然而，理解Future的概念对于深入理解asyncio的工作原理是非常有帮助的。

        创建 Task 的主要方法是使用 asyncio.create_task() 函数，这个函数接受一个协程对象作为参数，并返回一个 Task 对象。这个 Task 对象可以被事件循环调度执行。在Python 3.7及以后的版本中，asyncio.create_task() 是推荐的方式来创建任务。

        一旦 Task 被创建，它不会立即开始执行。它需要被添加到事件循环中，并且通常通过 await 一个或多个 Task 对象来启动它们的执行。你可以使用 await asyncio.wait() 或 await asyncio.gather() 来等待一个或多个 Task 对象的完成。

  Task 对象提供了多种方法来管理任务的生命周期，包括取消任务、检查任务是否完成、获取任务的结果等。例如，task.cancel() 方法可以请求取消一个正在运行的任务，而 task.cancelled() 方法可以用来检查任务是否被成功取消。

        在实际应用中，Task 对象常用于实现并发执行多个协程，例如在网络应用中并发处理多个网络请求。通过 asyncio.gather() 可以同时等待多个 Task 对象的完成，并收集它们的结果。

示例用法：
 

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))

运行结果：

1
3
2
4

五、抓取网页（并发I/O任务）

抓取网页是展示异步编程能力的一个经典例子。比如我们正常写一个抓取网页的程序：

import requests
import timestart_time = time.time()def fetch(url):return requests.get(url).textpage1 = fetch(" https://www.baidu.com")
page2 = fetch("https://www.126.com")print("完成！ 耗时为{}秒".format(time.time() - start_time))

运行结果：

PS C:\coding\aNewPy> & C:/ProgramData/anaconda3/python.exe c:/coding/aNewPy/asyncioStudy2.py
完成！ 耗时为1.089118480682373秒

现在我们用异步的方式改造一下：
 

import aiohttp
import asyncio
import timeasync def fetch_async(url, session):async with session.get(url) as response:return await response.text()async def main():async with aiohttp.ClientSession() as session:page1 = asyncio.create_task(fetch_async('https://www.baidu.com', session))page2 = asyncio.create_task(fetch_async('https://www.126.com', session))await asyncio.gather(page1, page2)start_time = time.time()
asyncio.run(main())print("完成！ 耗时为{}秒".format(time.time() - start_time))

运行结果：

PS C:\coding\aNewPy> & C:/ProgramData/anaconda3/python.exe c:/coding/aNewPy/asyncioStudy2.py
完成！ 耗时为0.5322589874267578秒

可以看到效率有了明显提升。

六、并发读取文件（I/O任务）

有时候我们在程序中需要读取多个文件，这时候用并发的办法可以大大提高效果。

# 同步读取多个文件
def read_file_sync(filepath):with open(filepath, 'r') as file:return file.read()def read_all_sync(filepaths):return [read_file_sync(filepath) for filepath in filepaths]filepaths = ['file1.txt', 'file2.txt']
data = read_all_sync(filepaths)
print(data)

也可以使用异步操作文件的库  aiofiles ，但这不是个标准库，需要 pip install aiofiles安装

import asyncio
import aiofiles# 异步读取单个文件
async def read_file_async(filepath):async with aiofiles.open(filepath, 'r') as file:return await file.read()async def read_all_async(filepaths):tasks = [read_file_async(filepath) for filepath in filepaths]return await asyncio.gather(*tasks)# 运行异步函数
async def main():filepaths = ['file1.txt', 'file2.txt']data = await read_all_async(filepaths)print(data)asyncio.run(main())

        

        在Python应用程序中采用asyncio可以极大地提升I/O绑定和网络驱动程序的性能和可扩展性。通过掌握事件循环、协程、Future和Task等关键概念，开发人员能够编写高效、无阻塞的代码，轻松处理大规模并发连接。

这篇关于从零开始自学Python-之-常用库篇（十四）python的异步编程库asyncio的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---