python-协程(async、await关键字与asyncio)

简介: python-协程(async、await关键字与asyncio)

简介

进程和线程是计算机提供的,协程是程序员创造的,不存在于计算机中。

协程(Co-routine),也可称为微线程,或非抢占式的多任务子例程,一种用户态的上下文切换技术(通过一个线程实现代码块间的相互切换执行)在一个线程(协程)中,遇到io等待时间,线程可以利用这个等待时间去做其他事情。

yield就是一个协程思想的实现

相关概念

  • 协程函数:coroutine function,定义形式为 async def 的函数。
  • 协程对象:coroutine object,调用协程函数返回的对象。
  • 事件循环:event loop,并发执行任务的大脑,判断哪些任务已处于可执行状态,并执行。
  • 协程任务:coroutine task,事件循环调度的最小单位,可由协程对象转化。

关键字

async

定义函数时加上async修饰,即async def func(), 则该函数为协程函数,协程函数返回的对象即为协程对象。

代码

async def async_test(delay:int,content):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(content)

生成协程对象截图

注意,async_test函数由于加了关键字,已经是协程函数,直接调用会返回协程对象,并不会执行函数内的代码。

await

await后面是一个可等待对象,如协程对象、协程任务,用于告诉even loop在此协程中需要等待后面的函数运行完成后才能继续,运行完成后返回结果。

协程函数调用时,前面不加await会显示以下内容

RuntimeWarning: coroutine ‘xxx’ was never awaited

await要在协程函数里面,否则会显示以下内容

‘await’ outside function

asyncio

asyncio 是用来编写并发代码的库,被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础,包括网络和网站服务,数据库连接库,分布式任务队列等等。

asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化 网络代码的最佳选择。

run

该函数用来运行最高层级的入口点,如下面的main函数,并返回main函数的执行结果。

import asyncio
import time
async def async_test(delay:int,content):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(content)
async def main():
    await async_test(1,"lady")
    await async_test(2,"killer9")
if __name__ == '__main__':
    print(f"start at {time.strftime('%X')}")
    asyncio.run(main())
    print(f"end at {time.strftime('%X')}")

结果如下:

start at 16:30:56

lady

killer9

end at 16:30:59

可以看到,等待了3秒。

run的代码如下

def run(main, *, debug=False):
    if events._get_running_loop() is not None:
        raise RuntimeError(
            "asyncio.run() cannot be called from a running event loop")
    if not coroutines.iscoroutine(main):
        raise ValueError("a coroutine was expected, got {!r}".format(main))
    loop = events.new_event_loop()
    try:
        events.set_event_loop(loop)
        loop.set_debug(debug)
        return loop.run_until_complete(main)
    finally:
        try:
            _cancel_all_tasks(loop)
            loop.run_until_complete(loop.shutdown_asyncgens())
        finally:
            events.set_event_loop(None)
            loop.close()

可以看到run进行了一些类型判断等,之后创建了event loop,并且把main放到了event loop中。

我前面写的代码的整个流程如下:

asyncio.run(main()),把main返回的协程对象放到了event loop,转为了协程任务,event loop发现当前有一个可执行任务,开始执行,执行到await async_test(1,“lady”)时发现有await,需要等待协程对象,执行完之后再执行await async_test(2,“killer9”),所以耗时3秒。

目前看来还没有意义,因为并没有并发,那么如何并发呢?请继续往下看

Task对象

使用高层级的 asyncio.create_task() 函数来创建 Task 对象,也可用低层级的 loop.create_task() 或 ensure_future() 函数。不建议手动实例化 Task 对象。

常用方法:

  • result():返回 Task 的结果。
  • done():如果 Task 对象 已完成 则返回 True。
  • cancelled():如果 Task 对象 被取消 则返回 True。

create_task

代码

import asyncio
import time
async def async_test(delay:int,content):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(content)
async def main():
    task_lady = asyncio.create_task(async_test(1,"lady"))
    task_killer = asyncio.create_task(async_test(2,"killer9"))
    await task_killer
if __name__ == '__main__':
    print(f"start at {time.strftime('%X')}")
    asyncio.run(main())
    print(f"end at {time.strftime('%X')}")

结果如下:

start at 16:40:53

lady

killer9

end at 16:40:55

可以看到等待了2秒。

create_task代码如下

def create_task(coro):
    loop = events.get_running_loop()
    return loop.create_task(coro)

可以看到该函数获取了正在运行的even loop,生成了一个协程任务对象后返回。

我前面写的代码的整个流程如下:

asyncio.run(main())把main函数放到了event loop,转为了任务对象,此时even loop有一个任务可执行,执行过程中创建了async_test(1,“lady”)、async_test(2,“killer9”)两个任务,这两个任务并发执行。

由于博主知道task_killer 任务耗时最久,所以等待该任务完成后再结束即可。当你不知道时,可以await所有任务,此时任务依然是并行执行的,当然,如果你只await了耗时短的,那么其他任务没有完成就结束了,例如 await task_lady,此处读者可自行尝试。

结果如下:

start at 10:44:07

lady

3

end at 10:44:08

那么这里也有一个问题,如果创建很多任务,总不能一行一行的写await吧?接下来就看看如何并发等待

wait

并发执行协程函数等,返回done和pending状态的任务对象集合

代码

import asyncio
import time
async def async_test(delay:int,content):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(content)
if __name__ == '__main__':
    print(f"start at {time.strftime('%X')}")
    asyncio.run(asyncio.wait([async_test(1,"lady"),async_test(2,"killer")]))
    print(f"end at {time.strftime('%X')}")

结果如下:

start at 17:30:41

lady

killer

end at 17:30:43

可以看到等待了2秒。

wait原代码如下:

async def wait(fs, *, loop=None, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED):
    if futures.isfuture(fs) or coroutines.iscoroutine(fs):
        raise TypeError(f"expect a list of futures, not {type(fs).__name__}")
    if not fs:
        raise ValueError('Set of coroutines/Futures is empty.')
    if return_when not in (FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION, ALL_COMPLETED):
        raise ValueError(f'Invalid return_when value: {return_when}')
    if loop is None:
        loop = events.get_event_loop()
    fs = {ensure_future(f, loop=loop) for f in set(fs)}
    return await _wait(fs, timeout, return_when, loop)

超时不会取消可等待对象、不会抛出异常asyncio.TimeoutError异常

wait_for

超时会取消可等待对象,会抛出异常,但是参数只接收一个coroutine

代码

import asyncio
import time
async def async_test(delay:int,content):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(content)
async def main():
    try:
        await asyncio.wait_for( async_test(2, "killer"),timeout=1)
    except asyncio.TimeoutError:
        print("任务超时...")
if __name__ == '__main__':
    print(f"start at {time.strftime('%X')}")
    asyncio.run(main())
    print(f"end at {time.strftime('%X')}")

结果如下:

start at 14:17:27

任务超时…

end at 14:17:28

可以看到超时后抛出异常了

wait_for代码如下:

async def wait_for(fut, timeout, *, loop=None):
    if loop is None:
        loop = events.get_event_loop()
    if timeout is None:
        return await fut
    if timeout <= 0:
        fut = ensure_future(fut, loop=loop)
        if fut.done():
            return fut.result()
        fut.cancel()
        raise futures.TimeoutError()
    waiter = loop.create_future()
    timeout_handle = loop.call_later(timeout, _release_waiter, waiter)
    cb = functools.partial(_release_waiter, waiter)
    fut = ensure_future(fut, loop=loop)
    fut.add_done_callback(cb)
    try:
        try:
            await waiter
        except futures.CancelledError:
            fut.remove_done_callback(cb)
            fut.cancel()
            raise
        if fut.done():
            return fut.result()
        else:
            fut.remove_done_callback(cb)
            await _cancel_and_wait(fut, loop=loop)
            raise futures.TimeoutError()
    finally:
        timeout_handle.cancel()

可以看到对timeout进行了判断,raise了TimeoutError异常

gather

接收的是列表,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。如果 return_exceptions 为 False (默认),所引发的首个异常会立即传播给等待 gather() 的任务。aws 序列中的其他可等待对象 不会被取消 并将继续运行。

代码

import asyncio
import time
async def async_test(delay:int,content):
    await asyncio.sleep(delay)
    return content
async def exception_test(delay:int,content):
    await asyncio.sleep(delay)
    raise TimeoutError("超时")
    return content
async def main():
    result_list = await asyncio.gather(exception_test(1,"lady"),async_test(2, "killer"),return_exceptions=True)
    return result_list
if __name__ == '__main__':
    print(f"start at {time.strftime('%X')}")
    res = asyncio.run(main())
    print(res)
    print(f"end at {time.strftime('%X')}")

结果如下:

start at 15:16:10

[TimeoutError(‘超时’), ‘killer’]

end at 15:16:12

可以看到return_exceptions=True时,一个任务抛出异常,其他的任务还会执行。

get_event_loop(扩展)

这个很少用了,future我也没提,都比较底层,这里简单说两个

通过asyncio.get_event_loop()获取事件循环,常用函数:

create_task:创建任务

run_until_complete:运行任务,返回结果

代码

import asyncio
import time
async def async_test(delay:int,content):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(content)
    return content
if __name__ == '__main__':
    print(f"start at {time.strftime('%X')}")
    event_loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [event_loop.create_task(async_test(1,"lady")),event_loop.create_task(async_test(2,"killer"))]
    res = event_loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    print(res)
    print(f"end at {time.strftime('%X')}")

结果如下:

start at 15:46:43

lady

killer

({<Task finished coro=<async_test() done, defined at E:/project_workspace/git_workspace/Script/coroutine_learn.py:3> result=‘lady’>, <Task finished coro=<async_test() done, defined at E:/project_workspace/git_workspace/Script/coroutine_learn.py:3> result=‘killer’>}, set())

end at 15:46:45

aiohttp

aio-libs下的一个包,还有个mysql的也不错

在写爬虫的时候我们往往会并发爬取,例如,并发爬取小说的多个章节。这里就爬取文章100次,来对比一下。

import aiohttp
import asyncio
import time
import requests
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession(timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)) as session:
           async with session.get('https://blog.csdn.net/lady_killer9/article/details/108763489') as response:
                await response.text()
def get_normal():
    for i in range(100):
        resp = requests.get("https://blog.csdn.net/lady_killer9/article/details/108763489")
        if resp.text:
            continue
if __name__ == '__main__':
    print(f"started at {time.strftime('%X')}")
    get_normal()
    print(f"end at {time.strftime('%X')}")
    print(f"started at {time.strftime('%X')}")
    asyncio.run(asyncio.wait([main() for i in range(100)]))
    print(f"end at {time.strftime('%X')}")

结果如下:

started at 17:32:03

end at 17:32:08

started at 17:32:08

end at 17:32:09

可以看到请求网页100次,一个用了5秒,一个用了1秒

参考

协程与任务

github- aiohttp

相关文章
|
6天前
|
调度 开发者 Python
异步编程在Python中的应用:Asyncio和Coroutines
异步编程在Python中的应用:Asyncio和Coroutines
11 1
|
8天前
|
关系型数据库 MySQL 数据处理
探索Python中的异步编程:从asyncio到异步数据库操作
在这个快节奏的技术世界里,效率和性能是关键。本文将带你深入Python的异步编程世界,从基础的asyncio库开始,逐步探索到异步数据库操作的高级应用。我们将一起揭开异步编程的神秘面纱,探索它如何帮助我们提升应用程序的性能和响应速度。
|
13天前
|
调度 Python
python知识点100篇系列(20)-python协程与异步编程asyncio
【10月更文挑战第8天】协程(Coroutine)是一种用户态内的上下文切换技术,通过单线程实现代码块间的切换执行。Python中实现协程的方法包括yield、asyncio模块及async/await关键字。其中,async/await结合asyncio模块可更便捷地编写和管理协程,支持异步IO操作,提高程序并发性能。协程函数、协程对象、Task对象等是其核心概念。
|
17天前
|
调度 开发者 Python
异步编程在Python中的应用:Asyncio和Coroutines
【10月更文挑战第12天】本文介绍了Python中的异步编程,重点讲解了`asyncio`模块和协程的概念、原理及使用方法。通过异步编程,程序可以在等待I/O操作时继续执行其他任务,提高整体效率。文章还提供了一个简单的HTTP服务器示例,展示了如何使用`asyncio`和协程编写高效的异步代码。
14 2
|
19天前
|
调度 开发者 Python
异步编程在Python中的应用:Asyncio和Coroutines
【10月更文挑战第10天】本文介绍了Python中异步编程的应用,重点讲解了`asyncio`模块和协程的概念、原理及使用方法。通过一个简单的HTTP服务器示例,展示了如何利用`asyncio`和协程实现高效的并发处理。
16 1
|
23天前
|
调度 开发者 Python
异步编程在Python中的应用:Asyncio和Coroutines
【10月更文挑战第6天】本文介绍了Python中的异步编程,重点讲解了`asyncio`模块和协程的概念、原理及使用方法。通过示例展示了如何利用`asyncio`和协程编写高效的异步代码,提高程序的性能和响应能力。
20 2
|
23天前
|
调度 开发者 Python
探索Python中的异步编程:从asyncio到Trio
在这个快节奏的技术世界里,Python的异步编程正变得越来越重要。本文将带你深入Python的异步编程世界,从asyncio的基础用法,到Trio的高级特性,我们将一探究竟。准备好,让我们一起揭开Python异步编程的神秘面纱。
|
3天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
python协程+异步总结!
本文介绍了Python中的协程、asyncio模块以及异步编程的相关知识。首先解释了协程的概念和实现方法,包括greenlet、yield关键字、asyncio装饰器和async/await关键字。接着详细讲解了协程的意义和应用场景,如提高IO密集型任务的性能。文章还介绍了事件循环、Task对象、Future对象等核心概念,并提供了多个实战案例,包括异步Redis、MySQL操作、FastAPI框架和异步爬虫。最后提到了uvloop作为asyncio的高性能替代方案。通过这些内容,读者可以全面了解和掌握Python中的异步编程技术。
14 0
|
3天前
|
数据采集 缓存 程序员
python协程使用教程
1. **协程**:介绍了协程的概念、与子程序的区别、优缺点,以及如何在 Python 中使用协程。 2. **同步与异步**:解释了同步与异步的概念,通过示例代码展示了同步和异步处理的区别和应用场景。 3. **asyncio 模块**:详细介绍了 asyncio 模块的概述、基本使用、多任务处理、Task 概念及用法、协程嵌套与返回值等。 4. **aiohttp 与 aiofiles**:讲解了 aiohttp 模块的安装与使用,包括客户端和服务器端的简单实例、URL 参数传递、响应内容读取、自定义请求等。同时介绍了 aiofiles 模块的安装与使用,包括文件读写和异步迭代
8 0
|
23天前
|
监控 Python
探索Python中的异步编程:Asyncio模块的魔力
在这篇文章中,我们将深入探讨Python的Asyncio模块,这是Python异步编程的核心。我们将一起揭开异步编程的神秘面纱,学习如何使用async和await关键字来编写非阻塞代码,以及如何利用异步编程提高应用程序的性能。