Python?async模塊使用方法雜談
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協(xié)程:協(xié)程(Coroutine),也可以被稱為微線程,是一種用戶態(tài)內(nèi)的上下文切換技術(shù)。簡而言之,其實(shí)就是通過一個(gè)線程實(shí)現(xiàn)代碼塊相互切換執(zhí)行
Python對協(xié)程的支持是通過generator實(shí)現(xiàn)的。
在generator中,我們不但可以通過for循環(huán)來迭代,還可以不斷調(diào)用next()函數(shù)獲取由yield語句返回的下一個(gè)值。 但是Python的yield不但可以返回一個(gè)值,它還可以接收調(diào)用者發(fā)出的參數(shù)。
一、什么是 generator(生成器)
在Python中,這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制,稱為生成器:generator。通過給定一個(gè)算法然后在調(diào)用的過程中計(jì)算真實(shí)值。
當(dāng)需要從generator中獲取值的時(shí)候可以使用next(),但是一般使用for循環(huán)進(jìn)行獲取。
generator的實(shí)現(xiàn)方式
生成器,使用()表示
如:[1, 2, 3, 4, 5],生成器方法:
data = [1, 2, 3, 4, 5] (x * x for x in len(data))
函數(shù)定義在一些邏輯復(fù)雜的場景下,使用第一種方法不太合適,因此存在類型函數(shù)定義的方式,如:
def num(x):
while (x < 10):
print(x * x)
x += 1
g = num(1)
for item in g:
print(item)
當(dāng)函數(shù)中出現(xiàn)yield的時(shí)候,此時(shí)就成為generator
def num(x):
while (x < 10):
yield x * x # 返回結(jié)果,下次從這個(gè)地方繼續(xù)?
x += 1
g = num(1) # 返回的是generator對象
for item in g:
print(item)
變成generator的函數(shù),在每次調(diào)用next()的時(shí)候執(zhí)行,遇到y(tǒng)ield語句返回,再次執(zhí)行時(shí)從上次返回的yield語句處繼續(xù)執(zhí)行。
二、使用asyncio 實(shí)現(xiàn)異步io
異步io通過事件循環(huán)和協(xié)程函數(shù)實(shí)現(xiàn)
事件循環(huán)即不斷監(jiān)察內(nèi)部的任務(wù),如果存在則執(zhí)行;任務(wù)分為可執(zhí)行和正在執(zhí)行;由事件循環(huán)決定處理任務(wù),如果任務(wù)列表為空,事件終止。
import asyncio # 生成或獲取事件循環(huán)對象loop;類比Java的Netty,我理解為開啟一個(gè)selector loop = asyncio.get_event_loop() # 將協(xié)程函數(shù)(任務(wù))提交到事件循環(huán)的任務(wù)列表中,協(xié)程函數(shù)執(zhí)行完成之后終止。 # run_until_complete 會(huì)檢查協(xié)程函數(shù)的運(yùn)行狀態(tài),并執(zhí)行協(xié)程函數(shù) loop.run_until_complete( func() )
test demo
import asyncio
import time
async def test():
print("io等待")
await asyncio.sleep(1)
return 'hello'
async def hello():
print("Hello world")
r = await test()
print("hello again")
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello(), hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

協(xié)程函數(shù):由 async def 修飾的函數(shù);相比于普通的def, 如 def func(),可以直接接收到函數(shù)返回的值;但是對于協(xié)程函數(shù)返回的是一個(gè)協(xié)程對象。
想要運(yùn)行協(xié)程函數(shù),需要將這個(gè)對象交給事件循環(huán)進(jìn)行處理。
# 測試協(xié)程
import asyncio
import time, datetime
# 異步函數(shù)不同于普通函數(shù),調(diào)用普通函數(shù)會(huì)得到返回值
# 而調(diào)用異步函數(shù)會(huì)得到一個(gè)協(xié)程對象。我們需要將協(xié)程對象放到一個(gè)事件循環(huán)中才能達(dá)到與其他協(xié)程對象協(xié)作的效果
# 因?yàn)槭录h(huán)會(huì)負(fù)責(zé)處理子程 序切換的操作。
async def Print():
return "hello"
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(Print)
await:
用法:reponse = await + 可等待對象
可等待對象: 協(xié)程對象, Future, Task對象 可理解為IO等待
response : 等待的結(jié)果
await 遇到IO操作會(huì)掛起當(dāng)前協(xié)程(任務(wù)),當(dāng)前協(xié)程掛起時(shí),事件循環(huán)可以去執(zhí)行其他協(xié)程(任務(wù))
注意:可等待對象若是協(xié)程對象則變成串行,若是Task對象則并發(fā)運(yùn)行
Task對象,可以在事件循環(huán)列表中添加多個(gè)任務(wù)??梢酝ㄟ^**asyncio.create_task(協(xié)程對象)**的方式創(chuàng)建Task對象
import asyncio
import time, datetime
async def display(num):
pass
tasks = []
for num in range(10):
tasks.append(display(num)) # 生成任務(wù)列表
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
asnyc和await是新語法,舊版本為:@asyncio.coroutine 和 yield from
三、aiohttp
asyncio可以實(shí)現(xiàn)單線程并發(fā)IO操作。如果僅用在客戶端,發(fā)揮的威力不大。如果把a(bǔ)syncio用在服務(wù)器端,例如Web服務(wù)器,由于HTTP連接就是IO操作,因此可以用單線程+coroutine實(shí)現(xiàn)多用戶的高并發(fā)支持。
aiohttp則是基于asyncio實(shí)現(xiàn)的HTTP框架。
可以類似requests發(fā)送請求 get請求
可以通過params參數(shù)來指定要傳遞的參數(shù)
async def fetch(session):
async with session.get("http://localhost:10056/test/") as response:
data = json.loads(await response.text())
print(data["data"])
post請求
- 異步的執(zhí)行兩個(gè)任務(wù)
- 在網(wǎng)絡(luò)請求中,一個(gè)請求就是一個(gè)會(huì)話,然后aiohttp使用的是ClientSession來管理會(huì)話
- 使用session.method發(fā)送請求
- 對于響應(yīng)信息response, 通過status來獲取響應(yīng)狀態(tài)碼,text()來獲取到響應(yīng)內(nèi)容;可以在text()指定編碼格式。 在response.text()前面添加await表示等待響應(yīng)結(jié)果
async def init(num):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
if num == 1:
time.sleep(5)
print("session begin", num)
async with session.post("http://localhost:10056/hello/", data=json.dumps({"data": "hello"})) as response:
print("client begin", num)
data = json.loads(await response.text())
print(data["data"])
print("session end", num)
print("other")
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [init(1), init(2)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

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