python异步编程--回调模型(selectors模块)

简介: 目录0. 参考地址1. 前言2. 核心类3. SelectSelector核心函数代码分析3.1 注册3.2 注销3.3 查询4. 别名5. 总结6. 代码报错问题1. 文件描述符数量2.

目录


0. 参考地址

基本介绍 https://www.cnblogs.com/yinheyi/p/8127871.html
实验演示 https://www.cnblogs.com/xybaby/p/6406191.html#_label_2
详细讲解 http://aju.space/2017/07/31/Drive-into-python-asyncio-programming-part-1.html
官方文档selecotors https://docs.python.org/3/library/selectors.html
官方文档select https://docs.python.org/3/library/select.html

1. 前言

并发的解决方案中,因为阻塞IO调用的原因,同步模型(串行/多进程/多线程)并不适合大规模高并发.在非阻塞IO调用中,我们可以使用一个线程完成高并发的功能,不过因为非阻塞IO会立即返回,如何判断IO准备就绪以及就绪之后如何处理就变成了关键,所以我们需要附带额外的处理.

不论使用哪一种额外处理方式,核心都是为了获知IO准备就绪且执行对应的操作,额外处理方式之一就是回调+事件循环.

OS已经为我们提供了select/poll/epoll/kqueue等多种底层操作系统接口用以处理IO准备就绪的通知(即通过OS提供的接口可以方便的编写事件循环).而程序还需要完成:如何在IO准备就绪的时候执行预定的操作.

selecotrs模块,总代码611行,其中有5个类是同一个级别,只是根据OS的类型而有所不同.模块中还包含大量的注释,所以核心代码数量就在100行左右.selectors模块为我们提供了异步编程中的回调模型(后面还会写异步编程中的协程模型),所以我觉得对此模块的研究是很有必要的.

2. 核心类

selectors模块中的核心类如下:
img_8492f5c46f2113dc98aeff6af62d236e.jpe


BaseSelector:是一个抽象基类,定义了核心子类的函数接口.BaseSelector类定义的核心接口如下:

@abstractmethod
register(self, fileobj, events, data=None)  # 提供文件对象的注册

@abstractmethod
unregister(self, fileobj)  # 注销已注册的文件对象

@abstractmethod
select(self, timeout=None)  # 向OS查询准备就绪的文件对象

其中,前两个函数封装了文件对象,并提供了data变量用于保存附加数据,这就提供了回调的环境.第三个函数select是对OS底层select/poll/epoll接口的封装,用以提供一个统一的对外接口.

_BaseSelectorImpl:是一个实现了registerunregister的基类,注意,此基类并没有实现select函数,因为select函数在不同OS上使用的底层接口不同,所以应该在对应的子类中定义

SelectSelector:使用windows时的接口
EpollSelector:使用linux时的接口(其他3个类相似,只是应用于不同的OS)
DefaultSelector:此为类别名,selectors模块会根据所在操作系统的类型,选择最优的接口

如下只对selectselector类的核心代码进行分析,其他对应类的代码逻辑基本一致.

3. SelectSelector核心函数代码分析

有名元祖selectorkey

SelectorKey = namedtuple('SelectorKey', ['fileobj', 'fd', 'events', 'data'])

此对象是一个有名元祖,可以认为是对文件对象fileobj,对应的描述符值fd,对应的事件events,附带的数据data这几个属性的封装.此对象是核心操作对象,关联了需要监控的文件对象,关联了需要OS关注的事件,保存了附带数据(其实这里就放的回调函数)

3.1 注册

def __init__(self):
    super().__init__()
    self._readers = set()  # 使用集合处理唯一性
    self._writers = set()

首先,构造函数中定义了_readers_writers变量用于保存需要监听的文件对象的文件描述符值,并使用集合特性来处理唯一性.

def register(self, fileobj, events, data=None):
    key = super().register(fileobj, events, data)
    if events & EVENT_READ:
        self._readers.add(key.fd)
    if events & EVENT_WRITE:
        self._writers.add(key.fd)
    return key

一般我们使用register作为第一个操作的函数,代表着你需要监听的文件对象,以及,当它发生你关注的事件时,你要如何处理.

此函数有3个参数,分别是文件对象,监听事件(可读为1,可写为2),附带数据.
fileobj文件对象是类文件对象,与平台强相关,在windows上只能是socket,在linux上可以是任何linux支持的文件对象.
events是一个int类型的值,就是EVENT_ERADEVENT_WRITE
data是附带数据,我们可以把回调函数放在这里

此函数返回的key就是一个selectorkey有名元祖
register函数将用户监听的文件对象和事件注册到有名元祖中,并加入监听集合_readers_writers

3.2 注销

def unregister(self, fileobj):
    key = super().unregister(fileobj)
    self._readers.discard(key.fd)
    self._writers.discard(key.fd)
    return key

当我们不需要监听某一个文件对象时,使用unregister注销它.这会使得它从_readers_writers中被弹出.

3.3 查询

def select(self, timeout=None):
    timeout = None if timeout is None else max(timeout, 0)
    ready = []
    try:
        r, w, _ = self._select(self._readers, self._writers, [], timeout)
    except InterruptedError:
        return ready
    r = set(r)
    w = set(w)
    for fd in r | w:
        events = 0
        if fd in r:
            events |= EVENT_READ
        if fd in w:
            events |= EVENT_WRITE

        key = self._key_from_fd(fd)
        if key:
            ready.append((key, events & key.events))
    return ready

这段代码描述了用户向OS发起的查询逻辑.select函数的timeout参数默认是None,这意味着默认情况下,如果没有任何一个就绪事件的发生,select调用会被永远阻塞.

select函数调用底层select/poll/epoll接口,此函数在SelectSelector类和EpollSelector类中的定义有所区别,会根据OS的类型调用对应接口,windowslinux实际调用的底层接口对比如下:

用户统一调用高层select函数,此函数实际调用的接口为:

# windows下使用select(SelectSelector类)
r, w, _ = self._select(self._readers, self._writers, [], timeout)

# linux下使用epoll(EpollSelector类)
fd_event_list = self._epoll.poll(timeout, max_ev)

函数使用ready变量保存准备就绪的元祖(key, events)
windows中,一旦底层select接口返回,会得到3个列表,前两个表示可读和可写的文件对象列表,并使用集合处理为唯一性.准备就绪的元祖对象会加入ready列表中返回.如果定义了timeout不为None,且发生了超时,会返回一个空列表.

4. 别名

# Choose the best implementation, roughly:
#    epoll|kqueue|devpoll > poll > select.
# select() also can't accept a FD > FD_SETSIZE (usually around 1024)
if 'KqueueSelector' in globals():
    DefaultSelector = KqueueSelector
elif 'EpollSelector' in globals():
    DefaultSelector = EpollSelector
elif 'DevpollSelector' in globals():
    DefaultSelector = DevpollSelector
elif 'PollSelector' in globals():
    DefaultSelector = PollSelector
else:
    DefaultSelector = SelectSelector

selectors模块定义了一个别名DefaultSelector用于根据OS类型自动指向最优的接口类.

5. 总结

1 操作系统提供的select/poll/epoll接口可以用于编写事件循环,而selectors模块封装了select模块,select模块是一个低级别的模块,封装了select/poll/epoll/kqueue等接口.

2 selectors模块中定义了有名元祖selectorkey,此对象封装了文件对象/描述符值/事件/附带数据,selectorkey为我们提供了回调的环境

3 使用selectors模块可以实现使用回调模型来完成高并发的方案.

4 (非常重要)异步回调模型,大部分事件和精力都是对回调函数的设计.回调模型使得每一个涉及IO操作的地方都需要单独分割出来作为函数,这会分割代码导致可读性下降和维护难度的上升.

5 回调函数之间的通信很困难,需要通过层层函数传递.

6 回调模型很难理解

6. 代码报错问题

1. 文件描述符数量

Traceback (most recent call last):
  File "F:/projects/hello/hello.py", line 119, in <module>
    loop()
  File "F:/projects/hello/hello.py", line 102, in loop
    events = selector.select()
  File "F:\projects\hello\selectors.py", line 323, in select
    r, w, _ = self._select(self._readers, self._writers, [], timeout)
  File "F:\projects\hello\selectors.py", line 314, in _select
    r, w, x = select.select(r, w, w, timeout)
ValueError: too many file descriptors in select()

windows上,底层使用的是select接口,可以支持的文件描述符数量理论说是1024,实际测试描述符必须小于512(我的电脑是win10 64bit)
linux上使用的是epoll,可以支持大于1024的文件描述符数量,不过测试发现在达到4000左右的时候也会报错。

stack overflow解释1:https://stackoverflow.com/questions/31321127/too-many-file-descriptors-in-select-python-in-windows

stack overflow解释2:
https://stackoverflow.com/questions/47675410/python-asyncio-aiohttp-valueerror-too-many-file-descriptors-in-select-on-win

2. 监听列表是否可以为空

Traceback (most recent call last):
  File "F:/projects/hello/world.py", line 407, in <module>
    loop()
  File "F:/projects/hello/world.py", line 378, in loop
    events = selector.select()
  File "F:\projects\hello\selectors.py", line 323, in select
    r, w, _ = self._select(self._readers, self._writers, [], timeout)
  File "F:\projects\hello\selectors.py", line 314, in _select
    r, w, x = select.select(r, w, w, timeout)
OSError: [WinError 10022] 提供了一个无效的参数。

windows上,监听的文件对象列表不可以为空:

img_9afd45af30a40359b9e9369a03cb48de.png

7. 关系图

img_2968d865a19ecf34aedabf15245340d7.jpe

相关文章
|
21天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现智能食品消费模式分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费模式分析的深度学习模型
114 70
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
使用Python实现智能食品库存管理的深度学习模型
使用Python实现智能食品库存管理的深度学习模型
148 63
|
10天前
|
Python
Python Internet 模块
Python Internet 模块。
105 74
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
使用Python实现深度学习模型的分布式训练
127 73
|
23天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现智能食品消费习惯分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费习惯分析的深度学习模型
125 68
|
28天前
|
算法 数据安全/隐私保护 开发者
马特赛特旋转算法:Python的随机模块背后的力量
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
105 63
|
19天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费市场分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费市场分析的深度学习模型
96 36
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
使用Python实现智能食品消费需求分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费需求分析的深度学习模型
60 21
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 搜索推荐
使用Python实现智能食品消费偏好预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费偏好预测的深度学习模型
57 23
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费习惯预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费习惯预测的深度学习模型
69 19