1 同步原语 Synchronization primitives
以下是一些关键同步原语。
锁:
Lock
Event
Condition
信号量:
Semaphore
BoundedSemaphore
ASYNCIO锁API被设计成接近的类threading 模块(Lock,Event, Condition,
Semaphore, BoundedSemaphore),但它没有超时参数。该 asyncio.wait_for()功能可用于在超时后取消任务。
1.1 锁具
1.1.1。锁 Lock
示例
class asyncio.Lock(*, loop=None) # 非线程安全
# 原始锁对象,基元锁是一种同步基元。
# 原始锁只处于锁定 解锁两种状态
# 协程 已获得 acquire(), 与yield from 一起使用
# release()
yield from lock # 锁支持上下文管理协议。应该用作上下文管理表达式
获得锁
lock = Lock() ... yield from lock try: ... finally:
释放锁
lock.release()
上下文管理器
lock = Lock() .... with (yield from lock): ...
测试锁定对象的锁定状态
if not lock.locked(): yield from lock else: # lock is acquired
功能:
是否获得锁 locked() # 如果获得了锁,返回True
协程 获取锁 acquire()
释放锁 release()
1.1.2 事件 Event
Event 实现,异步等效于 threading.Event,实现事件对象的类。
事件管理一个标志(默认为false),该标志可用通过方法设置为true,并通过set()设置为false
class asyncio.Event(*, loop=None) # 非线程安全
方法
clear() # 内部标志位重置false,协程调用wait()将阻塞到set()被调用以再次将内部标志设置位true
is_set() #True当且仅当北部标志为true才返回
set() # 将内部标志设置为true
wait() # 协程
2.1.3。 触发条件 Condition
触发 条件的实现,异步等效于threading.Condition。
此类实现条件变量对象,条件变量运行一个或多个协程等待,直达他们被另一个协程通知。
如果没有给出lock参数为None,则必须是一个Lock对象,并且用作基础锁,否则将Lock创建一个新对象并将其用作基础锁
class asyncio.Condition(lock=None, *, loop=None) # 非线程安全
获取基础锁,此方法将阻塞到解锁,然后再将其设置为lock并返回True
协程 acquire()
默认情况夏,唤醒一个协程等待这个情况(如果有)如果在调用此方法时调用协程尚未获取锁定 引发错误 RuntimeError
notify(n=1)
如获得了基础锁,则返回
locked()
唤醒等待这种情况的所有协程。此方法类似 notify() 但此方法是唤醒所有等待的协程,如果调用此方法时被调用协程尚未获取锁定,则触发 RuntimeError
notify_all()
无返回,释放基础锁,将其重置为解锁状态然后返回。未锁定的锁被调用时,引发RuntimeError
release()
等到收到通知,如果调用此方法时协程尚未获取锁定,
asyncio wait()
此方法释放基础锁,然后进行阻塞 直到被notify()等类似方法唤醒为止。唤醒后,它将重新获取锁并返回True
RuntimeError将触发
等到func变为真,func应为可调用的,结果解释为布尔值
asyncio wait_for(func)
2 信号量 Semaphores
2.1。信号
Semaphore 信号量实现。 此类管理一个内部计数器,计数器由每个acquire()调用递减,并由每个release()调用递增。
计数器永远不能低于0,当acquire()发现它为0时,将阻塞,直到其他协程调用release() 为止。
class asyncio.Semaphore(value=1, *, loop=None)
# 非线程安全
acquire 获取一个信号量,如果内部计数器在输入时大于零,将其递减一,并返回True。如果进入时为0,阻塞;等待其他协程调用release() 使其大于0,然后返回True
asyncio acquire()
locked 如果无法立即获取信号量返回 True
locked()
release释放信号量,使内部计数器加1,进入时为0,并且另一个协程正则等待再次变为0,唤醒该协程
release()
2.2 有界信号量
有界信号量实现,继承自Semaphore。 在release() 它是否将增加超过ValueError初始值的值
class asyncio.BoundedSemaphore(value=1, *, loop=None)
2.3. 队列集
源代码: Lib / asyncio / queues.py
Queue
PriorityQueue
LifeQueue
ASYNCIO队列API被设计为接近的queue模块的类 asyncio.wait_for() 功能可用于在超时 后取消任务
2.3.1. 队列
队列用于协程生产者和消费者协程,如果maxsize小于或等于零,队列大小无限。 如果maxsize大于0,当队列达到maxsize时将阻塞,直到被删除 yield from
class asyncio.Queue(Maxsize=0, *, loop=None) # >py3.44
压入和获取 put get
与标准库不同queue,可用可靠的知晓Queue的大小qsize(),因为单线程asyncio应用程序不会在 调用qsize()和在Queue上执行操作时被中断。
put(), get()
empty 如果队列为空返回True,否则返回False
empty()
full 如果有maxsize个条目在队列,则返回True。 如果Queue使用参数maxsize=0, 则full()用于不会为True
full()
异步 get 从队列删除并返回一个元素。如果队列为空,则等待,直到队列有元素
async get()
get_nowait从队列中删除并返回一个项目,立即返回一个队列中的元素,如果队列有值,引发异常QueueEmpty
get_nowait()
async join 阻塞直到队列所有项目都已获得并处理,每当将项目添加到队列时,未完成任务数量将增加。 当未完成任务数降至0,join() 取消阻止
async join()
async put 项目放入队列。如果队列已满,请等待空闲插槽可用再添加到项目
async put()
put_nowait 不阻塞的放一个元素入队列。如果没有空闲槽位,引发QueueFull异常
put_nowait()
qsize 队列中的项目数
qsize()
task_done 前面排队的任务已经完成,即get出来的元素相关操作已经完成。
task_done() # >py3.4.4
maxsize 队列中可存放的元素数量
maxsize
2.3.2。PriorityQueue
PriorityQueue子类Queue,以优先级顺序检索条目 从低到低,条目通常是以元组形式 (优先级,数据)。
class asyncio.PriorityQueue
LifoQueue 子类Queue首先检索最近添加的条目
class asyncio.LifoQueue
异常
exception asyncio.TimeoutError
该操作已超过规定的截止日期。
重要 这个异常与内置 TimeoutError 异常不同。
exception asyncio.CancelledError
该操作已被取消。
取消asyncio任务时,可以捕获此异常以执行自定义操作。
在几乎所有情况下,都必须重新引发异常。
在 3.8 版更改: CancelledError 现在是 BaseException 的子类。
exception asyncio.InvalidStateError
Task 或 Future 的内部状态无效。
在为已设置结果值的未来对象设置结果值等情况下,可以引发此问题。
exception asyncio.SendfileNotAvailableError
"sendfile" 系统调用不适用于给定的套接字或文件类型。
子类 RuntimeError 。
exception asyncio.IncompleteReadError
请求的读取操作未完全完成。
由 asyncio stream APIs 提出
此异常是 EOFError 的子类。
expected
预期字节的总数( int )。
partial
到达流结束之前读取的 bytes 字符串。
exception asyncio.LimitOverrunError
在查找分隔符时达到缓冲区大小限制。
由 asyncio stream APIs 提出
consumed
要消耗的字节总数。
asyncio.QueueEmpty
get_nowait() 时,Queue为空对象时引发
asyncio.QueueFull
put_nowait() 在Queue已满的对象上调用该方法时引发异常
3 使用 用asyncio开发
异步与传统的顺序 编程不同. 这里有一些常见的错误和陷阱,如何避免它们.
异步调试模式
消除
并发和多线程
正确处理阻塞功能
日志记录
检测从未调度的协程对象
检测从未消耗的异常
正确协程
待处理任务已销毁
关闭传输和事件循环
3.1 Debug模式
默认场景下,asyncio 以生成模式运行,为了简化开发,asyncio还有一种debug模式
将 PYTHONASYNCIODEBUG 设置为 1
使用 python 开发模式
将debug=True 传递给 asyncio.run()
调用 loop.set_debug()
调试模式将有以下效应
asyncio 检查 未被等待的协程 并记录他们,这将消除被遗忘的等待的问题.
许多非线程安全的异步APIs ,例如loop.call_soon(), loop._call_at(), 如果从错误线程调用,则引发异常.
如果执行I/O操作花费时间太长,则记录I/O选择器的执行时间.
执行时间超过100毫秒的回调将载入日志.
属性 loop.slow_callback_duration 可用于设置秒为单位的最小执行持续时间. 这表示 缓慢.
- 并发性,多线程
事件循环在线程中运行,通常是主线程,并在其线程执行所有回调和任务.
当一个任务在事件循环中运行时,没有其他任务可以在同一线程运行.当一个任务执行一个 await表达式时
正在运行的任务被挂起,事件循环执行下一个任务.
要调度来自另一个OS线程的callback,应该使用 loop.call_soon_threadsafe()方法. 例如
loop.call_soon_threadsafe(callback, *args)
几乎所有异步对象 都不是线程安全的,这通常不是问题.
除法在任务或回调函数之外有代码 可以使用他们.如果需要这样的代码调用低级 异步API
应该使用loop.call_soon_threadsafe() 方法,如
loop.call_soon_threadsafe(fut, cancel)
要从不同OS线程调度一个协程对象,应该使用run_coroutine_threadsafe() 函数.它返回一个 Future
async def coro_func():
return await asyncio.sleep(1, 42)
# Later in another OS thread
future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro_func(), loop)
# 等待结果
result = future.result()
为了能够处理信号和执行子进程,事件循环必须运行于主线程中.
方法loop.run_in_executor() 可以和concurrent.future.ThreadPoolExecutor 一起使用.
用于在一个不同操作系统线程中执行阻塞代码,并避免阻塞运行事件循环的哪个操作系统线程.
目前没有其他办法能直接从另一个进程(例如通过 multiprocessing 启动的进程) 安排协程或回调.
事件循环方法 中 有一些 可以从管道读取并监视文件 描述符 而不会阻塞事件循环的API
此外,asyncio的子进程 API提供了一种 启动进程并从事件循环与其通信的办法.
最后,之前提到的 loop.run_inexecutor() 方法也可以配合 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor
使用以在另一个进程 执行代码.
示例,不启用 debug = True时的运行时错误信息
python asyncexample.py /asyncexample.py:16: RuntimeWarning: coroutine 'test' was never awaited test() RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback
示例,启动 debug=True时 的运行错误信息
python asyncexample.py /asyncexample.py:16: RuntimeWarning: coroutine 'test' was never awaited Coroutine created at (most recent call last) File "/asyncexample.py", line 21, in <module> a = asyncio.run(main11(),debug=True) File "/asyncio/runners.py", line 44, in run return loop.run_until_complete(main) File "/asyncio/base_events.py", line 629, in run_until_complete self.run_forever() File "/asyncio/base_events.py", line 596, in run_forever self._run_once() File "/asyncio/base_events.py", line 1882, in _run_once handle._run() File "/asyncio/events.py", line 80, in _run self._context.run(self._callback, *self._args) File "/asyncexample.py", line 16, in main11 test() test() RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback
3.2 运行阻塞的代码
不应该直接调用阻塞(CPU绑定代码).例如,如果一个函数执行1秒的CPU 密集型计算,那么所有并发任务和IO操作都延迟1秒.
可以用执行器在不同线程 甚至不同进程运行任务,以避免使用事件循环阻塞 OS 线程.
loop.run_in_executor() 了解详情.
3.3 日志记录
asyncio使用 logging模块,所有日志记录都是通过asyncio logger执行的
默认日志记录是 logging.INFO,可以很容易调整
logging.getLogger("asyncio").setLevel(logging.WARNING)
3.4 检测 never-awaited 协同程序
当协程函数被调用,而不是被等待时, 即执行 coro() 而不是 await coro() 或协程没有通过 asyncio.create_task() 被排入计划日程,asyncio将发出一条 RuntimWarning
import asyncio
async def test():
print("never scheduled")
async def main():
test()
asyncio.run(main())
##
test.py:7: RuntimeWarning:coroutine 'test' was never awaited
test()
3.5 抛出异常 用户处理错误,而不是检测到错误退出
如果调用 Future.set_exception() 但不等的Future对象,将异常传播到用户代码.
这种情况看下,当Future对象被垃圾收集时,asyncio将发出一条日志消息.
async def bug():
raise Exception("not consumed")
async def main():
asyncio.create_task(bug())
未启用调试模式
python asyncexample.py
Task exception was never retrieved
future: <Task finished name='Task-2' coro=<bug() done, defined at /asyncexample.py:20> exception=Exception('not consumed')>
Traceback (most recent call last):
File "/asyncexample.py", line 21, in bug
raise Exception("not consumed")
Exception: not consumed
使用调试模式debug=True,以便跟踪信息
python asyncexample.py
Task exception was never retrieved
future: <Task finished name='Task-2' coro=<bug() done, defined at /asyncexample.py:20> exception=Exception('not consumed') created at /asyncio/tasks.py:361>
source_traceback: Object created at (most recent call last):
File "/asyncexample.py", line 30, in <module>
a = asyncio.run(main(),debug=True)
File "/asyncio/runners.py", line 44, in run
return loop.run_until_complete(main)
File "/asyncio/base_events.py", line 629, in run_until_complete
self.run_forever()
File "/asyncio/base_events.py", line 596, in run_forever
self._run_once()
File "/asyncio/base_events.py", line 1882, in _run_once
handle._run()
File "/asyncio/events.py", line 80, in _run
self._context.run(self._callback, *self._args)
File "/asyncexample.py", line 24, in main
asyncio.create_task(bug())
File "/asyncio/tasks.py", line 361, in create_task
task = loop.create_task(coro)
Traceback (most recent call last):
File "/asyncexample.py", line 21, in bug
raise Exception("not consumed")
Exception: not consumed
4 小结
我们这里介绍了 经典异步编程中一些需要理解的同步原语,并且举例实际使用时的步骤,和需要注意的问题。
异步编程可以大大提供程序的响应能力,特别是在实时系统和多个操作的业务中。
本节代码:
github.com/hahamx/examples/tree/main/alg_practice/1_pys_async