Python教程

Python并发编程Asyncio

本文主要是介绍Python并发编程Asyncio,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

目录

1. Asyncio是什么?

(1)Sync与Async

(2)Asyncio 工作原理

(3)Asyncio 用法

2. Asyncio是银弹吗?

3.多线程还是 Asyncio?

4.小结


我们来一起看下Python 并发编程的另一种实现方式——Asyncio,在处理 I/O 操作时,使用多线程与普通的单线程相比,效率得到了极大的提高。你可能会想,既然这样,为什么还需要 Asyncio?

诚然,多线程有诸多优点且应用广泛,但多线程也存在一定的局限性

  • 比如,多线程运行过程容易被打断,因此有可能出现 race condition 的情况;
  • 再如,线程切换本身存在一定的损耗,线程数不能无限增加,因此,如果你的 I/O 操作非常 heavy,多线程很有可能满足不了高效率、高质量的需求。

为了解决这些问题,Asyncio应运而生。

1. Asyncio是什么?

(1)Sync与Async

首先来区分一下 Sync(同步)和 Async(异步)的概念,如下:

  • Sync,是指操作一个接一个地执行,下一个操作必须等上一个操作完成后才能执行。
  • Async 是指不同操作间可以相互交替执行,如果其中的某个操作被 block 了,程序并不会等待,而是会找出可执行的操作继续执行。

(2)Asyncio 工作原理

事实上,Asyncio 和其他 Python 程序一样,是单线程的,它只有一个主线程,但是可以进行多个不同的任务(task),这里的任务,就是特殊的 future 对象。这些不同的任务,被一个叫做 event loop 的对象所控制。你可以把这里的任务,类比成多线程版本里的多个线程。

为了简化讲解这个问题,我们可以假设任务只有两个状态:一是预备状态;二是等待状态。所谓的预备状态,是指任务目前空闲,但随时待命准备运行。而等待状态,是指任务已经运行,但正在等待外部的操作完成,比如 I/O 操作。

在这种情况下,event loop 会维护两个任务列表,分别对应这两种状态;并且选取预备状态的一个任务(具体选取哪个任务,和其等待的时间长短、占用的资源等等相关),使其运行,一直到这个任务把控制权交还给 event loop 为止。

当任务把控制权交还给 event loop 时,event loop 会根据其是否完成,把任务放到预备或等待状态的列表,然后遍历等待状态列表的任务,查看他们是否完成。

  • 如果完成,则将其放到预备状态的列表;
  • 如果未完成,则继续放在等待状态的列表。

而原先在预备状态列表的任务位置仍旧不变,因为它们还未运行。

这样,当所有任务被重新放置在合适的列表后,新一轮的循环又开始了:event loop 继续从预备状态的列表中选取一个任务使其执行…如此周而复始,直到所有任务完成。

对于 Asyncio 来说,它的任务在运行时不会被外部的一些因素打断,因此 Asyncio 内的操作不会出现 race condition 的情况,这样你就不需要担心线程安全的问题了

(3)Asyncio 用法

以下载网站内容为例看段代码:(安装依赖库)

import asyncio
import aiohttp
import time


async def download_one(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            print('Read {} from {}'.format(resp.content_length, url))


async def download_all(sites):
    tasks = [asyncio.create_task(download_one(site)) for site in sites]
    await asyncio.gather(*tasks)


def main():
    sites = [
        'https://www.baidu.com/s?wd=Portal:Arts',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Portal:History',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Portal:Society',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Portal:Biography',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Portal:Mathematics',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Portal:Technology',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Portal:Geography',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Portal:Science',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Computer_science',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Python_(programming_language)',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Java_(programming_language)',
        'https://www.baidu.com/s?wd=PHP',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Node.js',
        'https://www.baidu.com/s?wd=The_C_Programming_Language',
        'https://www.baidu.com/s?wd=Go_(programming_language)'
    ]
    start_time = time.perf_counter()
    asyncio.run(download_all(sites))
    end_time = time.perf_counter()
    print('Download {} sites in {} seconds'.format(len(sites), end_time - start_time))


if __name__ == '__main__':
    main()

这里的 Async 和 await 关键字是 Asyncio 的最新写法,表示这个语句 / 函数是 non-block 的,正好对应前面所讲的 event loop 的概念。如果任务执行的过程需要等待,则将其放入等待状态的列表中,然后继续执行预备状态列表里的任务。

Async 和 await 关键字是 Asyncio 的最新写法,表示这个语句 / 函数是 non-block 的,正好对应前面所讲的 event loop 的概念。如果任务执行的过程需要等待,则将其放入等待状态的列表中,然后继续执行预备状态列表里的任务。

主函数里的 asyncio.run(coro) 是 Asyncio 的 root call,表示拿到 event loop,运行输入的 coro,直到它结束,最后关闭这个 event loop。事实上,asyncio.run() 是 Python3.7+ 才引入的,相当于老版本的以下语句:

loop = asyncio.get_event_loop()
try:
    loop.run_until_complete(coro)
finally:
    loop.close()

至于 Asyncio 版本的函数 download_all(),和之前多线程版本有很大的区别:

tasks = [asyncio.create_task(download_one(site)) for site in sites]
await asyncio.gather(*task)

这里的asyncio.create_task(coro),表示对输入的协程 coro 创建一个任务,安排它的执行,并返回此任务对象。这个函数也是 Python 3.7+ 新增的,如果是之前的版本,你可以用asyncio.ensure_future(coro)等效替代。可以看到,这里我们对每一个网站的下载,都创建了一个对应的任务。

再往下看,asyncio.gather(*aws, loop=None, return_exception=False),则表示在 event loop 中运行aws序列的所有任务。当然,除了例子中用到的这几个函数,Asyncio 还提供了很多其他的用法,可以自行查阅了解下。

这段代码最后的输出结果用时只有 0.06s,效率比起之前的多线程版本,可以说是更上一层楼,充分体现其优势。

...省略...
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15
sites in 0.062144195078872144
seconds

2. Asyncio是银弹吗?

当然,Asyncio也不是银弹,它也有一定的局限性。实际工作中,想用好 Asyncio,特别是发挥其强大的功能,很多情况下必须得有相应的 Python 库支持。你可能注意到了,线程编程中,我们使可以使用 requests 库,但本文我们并没有使用,而是用了 aiohttp 库,原因就是 requests 库并不兼容 Asyncio,但是 aiohttp 库兼容。

Asyncio 软件库的兼容性问题,在 Python3 的早期一直是个大问题,但是随着技术的发展,这个问题正逐步得到解决。

另外,使用 Asyncio 时,因为你在任务的调度方面有了更大的自主权,写代码时就得更加注意,不然很容易出错。

举个例子,如果你需要 await 一系列的操作,就得使用 asyncio.gather();如果只是单个的 future,或许只用 asyncio.wait() 就可以了。那么,对于你的 future,你是想要让它 run_until_complete() 还是 run_forever() 呢?诸如此类,都是你在面对具体问题时需要考虑的。

3.多线程还是 Asyncio?

遇到实际问题时,多线程和 Asyncio 到底如何选择呢?总结大概如下:

  • 如果是 I/O bound,并且 I/O 操作很慢,需要很多任务 / 线程协同实现,那么使用 Asyncio 更合适。
  • 如果是 I/O bound,但是 I/O 操作很快,只需要有限数量的任务 / 线程,那么使用多线程就可以了。
  • 如果是 CPU bound,则需要使用多进程来提高程序运行效率。

4.小结

  • 不同于多线程,Asyncio 是单线程的,但其内部 event loop 的机制,可以让它并发地运行多个不同的任务,并且比多线程享有更大的自主控制权。
  • Asyncio 中的任务,在运行过程中不会被打断,因此不会出现 race condition 的情况。尤其是在 I/O 操作 heavy 的场景下,Asyncio 比多线程的运行效率更高。因为 Asyncio 内部任务切换的损耗,远比线程切换的损耗要小;并且 Asyncio 可以开启的任务数量,也比多线程中的线程数量多得多。
  • 但需要注意的是,很多情况下,使用 Asyncio 需要特定第三方库的支持,比如前面示例中的 aiohttp。而如果 I/O 操作很快,并不 heavy,那么运用多线程,也能很有效地解决问题。
这篇关于Python并发编程Asyncio的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!