文章目录
- 协程
- 实现协成的方法
- greenlet实现协程
- yield 关键字
- asyncio async & await(**重点**)
- 协程的意义
- 异步编程
- 事件循环
- 快速上手
- await
- Task对象
- asyncio.Future对象
- concurrent.futures.Future 对象
协程
协成不是操作系统提供的,是程序员人为创造的。
协成(Coroutine), 也可以被称为微线程,是一种用户态内的上下文切换技术,简而言之,其实就是通过一个线程实现代码块相互切换执行。
举个例子:
def func1():
print(1)
...
print(2)
def func2():
print(3)
...
print(4)
func1()
func2()
正常运行: 1 2 3 4
协程运行效果:1 3 2 4
实现协成的方法
- greenlet, 早期模块。
- yield 关键字
- asyncio 装饰器(python3.4)
- async、await(python3.7)[推荐,主讲]
greenlet实现协程
pip install greenlet
运行结果: 1 3 2 4
yield 关键字
def func1():
yield 1
yield from func2()
yield 2
def func2():
yield 3
yield 4
f1 = func1()
for item in f1:
print(item)
运行结果: 1 3 4 2
asyncio async & await(重点)
- 遇到IO阻塞自动切换
import asyncio
async def func1():
print(1)
await asyncio.sleep(2)
print(2)
async def func2():
print(3)
print(4)
tasks = [
asyncio.ensure_future( func1() ),
asyncio.ensure_future( func2() ),
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
先尝试运行理解,后面详细讲解
协程的意义
在一个线程中如果遇到IO等待时间,线程不会傻傻等待,利用空闲时间再去干点其他事。
案例:去下载三张图片(网络IO)
- 普通三张图片(同步)
import requests
def download_img(url):
print('开始下载:', url)
# 发送请求
response = requests.get(url)
# 保存图片
file_name = url.split('/')[-1]
with open(file_name, mode='wb') as f:
f.write(response.content)
if __name__ == '__main__':
url_list = ['url1', 'url2', 'url3']
for url in url_list:
download_img(url)
结果:url1(下载,结束)–>url2(下载,结束)–>url3(下载,结束)
- 协程方式(异步)
import asyncio
import aiohttp
async def download_img(session, url):
print('开始下载:', url)
# 发送请求
async with session.get(url, verify_ssl=False) as response:
content = await response.content.read()
# 保存图片
file_name = url.split('/')[-1]
with open(file_name, mode='wb') as f:
f.write(content)
async def main():
async with aiohttp.client() as session:
url_list = ['url1', 'url2', 'url3']
tasks = [asyncio.create_task(download_img(session, url)) for url in url_list]
await asyncio.wait(tasks)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
结果: 下载(url1, url2, url3) -同时下载->完成(url1, url2, url3)
协程是实现异步的一种方式!!!不是唯一方式。
异步编程
事件循环
理解成为一个死循环,去检测并执行某些代码。
以上描述的是以下代码:
# 去生成或获取一个时间循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将任务放到“任务列表”
loop.run_until_complete(任务)
快速上手
协程函数,定义函数时,async def 函数名
协程对象,执行协程函数()得到的协程对象。
async def func():
pass
result = func()
注意:执行协程函数对象,函数内部代码不会执行。
async def func():
print('执行我吧')
result = func()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(result)
# 或者 python3.7以上
asyncio.run(result)
await
await + 可等待的对象(协程对象、Future、Task对象–>IO等待)
import asyncio
async def func():
print('执行我吧')
response = await asyncio.sleep(2)
print('结束:', response)
result = func()
asyncio.run(result)
结果:
执行我吧
结束: None
await 就是等待对象得到结果之后再继续向下走
Task对象
在事件循环中,添加多个任务
- 示例1
# 示例1
import asyncio
async def func():
print(1)
response = await asyncio.sleep(2)
print('2')
return '结束func'
async def main():
print('main开始')
# 创建task对象
task1 = asyncio.create_task(func())
# 再次创建
task2 = asyncio.create_task(func())
print('main结束')
re1 = await task1
re2 = await task2
print(re1, re2)
asyncio.run(main())
结果:
main开始
main结束
1
1
2
2
结束func 结束func
- 示例2:
# 示例2
import asyncio
async def func():
print(1)
response = await asyncio.sleep(2)
print('2')
return '结束func'
async def main():
print('main开始')
# 创建task对象
task_list = [asyncio.create_task(func())]
print('main结束')
done,pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=2) # 最多等2秒
print(done) # 已完成集合
print(pending) # 未完成集合
asyncio.run(main())
asyncio.Future对象
Task 继承 Future,Task 对象内部await 结果的处理基于Future对象来的。
- 示例1
import asyncio
async def main():
# 获取当前循环
loop = asyncio.get_running_loop()
# 创建一个任务(Future对象),这个任务什么都不干
fut = loop.create_future()
# 等待任务最终结果(Future对象),没有结果则会一直等待下去
await fut
asyncio.run(main())
- 示例2
import asyncio
async def set_after(fut):
await asyncio.sleep(2)
fut.set_result('666')
async def main():
# 获取当前循环
loop = asyncio.get_running_loop()
# 创建一个任务(Future对象),这个任务什么都不干
fut = loop.create_future()
# 创建一个任务(Task对象),绑定了set_after函数
# fut.set_result('666')
await loop.create_task(set_after(fut))
# 等待Future对象获取最终结果,否则一直等待下去
data = await fut
print(data)
# 等待任务最终结果(Future对象),没有结果则会一直等待下去
await fut
asyncio.run(main())
concurrent.futures.Future 对象
使用线程池、进程池实现异步操作时用到的对象。
import time
from concurrent.futures import Future
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor
def func(value):
time.sleep(1)
print(value)
return 1
# 创建线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
# 创建进程池
# pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
for i in range(10):
fut = pool.submit(func, i)
print(fut)
以后写代码可能多线程、进程和协程交叉使用。