Python中的并发处理之asyncio包使用的详解

导语:本文章记录了本人在学习Python基础之控制流程篇的重点知识及个人心得,打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。

本文重点:

1、了解asyncio包的功能和使用方法;
2、了解如何避免阻塞型调用;
3、学会使用协程避免回调地狱。

一、使用asyncio包做并发编程

1、并发与并行

并发:一次处理多件事。
并行:一次做多件事。
并发用于制定方案,用来解决可能(但未必)并行的问题。并发更好。

2、asyncio概述

了解asyncio的4个特点:

  1. asyncio包使用事件循环驱动的协程实现并发。
  2. 适合asyncio API的协程在定义体中必须使用yield from,而不能使用yield。
  3. 使用asyncio处理的协程,需在定义体上使用@asyncio.coroutine装饰。装饰的功能在于凸显协程,同时当协程不产出值,协程会被垃圾回收。
  4. Python3.4起,asyncio包只直接支持TCP和UDP协议。如果想使用asyncio实现HTTP客户端和服务器时,常使用aiohttp包。

在协程中使用yield from需要注意两点:

  1. 使用yield froml链接的多个协程最终必须由不是协程的调用方驱动,调用方显式或隐式在最外层委派生成器上调用next()函数或 .send()方法。
  2. 链条中最内层的子生成器必须是简单的生成器(只使用yield)或可迭代的对象。

但在asyncio包的API中使用yield from还需注意两个细节:

  1. asyncio包中编写的协程链条始终通过把最外层委派生成器传给asyncio包API中的某个函数驱动,例如loop.run_until_complete()。即不通过调用next()函数或 .send()方法驱动协程。
  2. 编写的协程链条最终通过yield from把职责委托给asyncio包中的某个协程函数或协程方法。即最内层的子生成器是库中真正执行I/O操作的函数,而不是我们自己编写的函数。

实例——通过asyncio包和协程以动画形式显示文本式旋转指针:

import asyncio
import itertools
import sys

@asyncio.coroutine # 交给 asyncio 处理的协程要使用 @asyncio.coroutine 装饰
def spin(msg):
  for char in itertools.cycle('|/-\\'):
    status = char + ' ' + msg
    print(status)
    try:
      yield from asyncio.sleep(.1) # 使用 yield from asyncio.sleep(.1) 代替 time.sleep(.1),这样的休眠不会阻塞事件循环。
    except asyncio.CancelledError: # 如果 spin 函数苏醒后抛出 asyncio.CancelledError 异常,其原因是发出了取消请求,因此退出循环。
      break

@asyncio.coroutine
def slow_function(): # slow_function 函数是协程,在用休眠假装进行 I/O 操作时,使用 yield from 继续执行事件循环。
  # 假装等待I/O一段时间
  yield from asyncio.sleep(3) # yield from asyncio.sleep(3) 表达式把控制权交给主循环,在休眠结束后恢复这个协程。
  return 42

@asyncio.coroutine
def supervisor(): # supervisor 函数也是协程
  spinner = asyncio.async(spin('thinking!')) # asyncio.async(...) 函数排定 spin 协程的运行时间,使用一个 Task 对象包装spin 协程,并立即返回。
  print('spinner object:', spinner)
  result = yield from slow_function() # 驱动 slow_function() 函数。结束后,获取返回值。
# 同时,事件循环继续运行,因为slow_function 函数最后使用 yield from asyncio.sleep(3) 表达式把控制权交回给了主循环。
  spinner.cancel() # Task 对象可以取消;取消后会在协程当前暂停的 yield 处抛出 asyncio.CancelledError 异常。协程可以捕获这个异常,也可以延迟取消,甚至拒绝取消。
  return result

if __name__ == '__main__':
  loop = asyncio.get_event_loop() # 获取事件循环的引用
  result = loop.run_until_complete(supervisor()) # 驱动 supervisor 协程,让它运行完毕;这个协程的返回值是这次调用的返回值。
  loop.close()
  print('Answer:', result)

3、线程与协程对比

线程:调度程序在任何时候都能中断线程。必须记住保留锁。去保护程序中的重要部分,防止多步操作在执行的过程中中断,防止数据处于无效状态。

协程:默认会做好全方位保护,以防止中断。对协程来说无需保留锁,在多个线程之间同步操作,协程自身就会同步,因为在任意时刻只有一个协程运行。

4、从期物、任务和协程中产出

在asyncio包中,期物和协程关系紧密,因为可以使用yield from从asyncio.Future对象中产出结果。这意味着,如果foo是协程函数,抑或是返回Future或Task实例的普通函数,那么可以这样写:res=yield from foo()。这是asyncio包中很多地方可以互换协程与期物的原因之一。

二、避免阻塞型调用

1、有两种方法能避免阻塞型调用中止整个应用程序的进程:

  1. 在单独的线程中运行各个阻塞型操作。
  2. 把每个阻塞型操作转换成非阻塞的异步调用。

使用多线程处理大量连接时将耗费过多的内存,故此通常使用回调来实现异步调用。

2、使用Executor对象防止阻塞事件循环:

使用loop.run_in_executor把阻塞的作业(例如保存文件)委托给线程池做。

@asyncio.coroutine
def download_one(cc, base_url, semaphore, verbose):
  try:
    with (yield from semaphore):
      image = yield from get_flag(base_url, cc)
  except web.HTTPNotFound:
    status = HTTPStatus.not_found
    msg = 'not found'
  except Exception as exc:
    raise FetchError(cc) from exc
  else:
    loop = asyncio.get_event_loop() # 获取事件循环对象的引用
    loop.run_in_executor(None, # None 使用默认的 TrreadPoolExecutor 实例
        save_flag, image, cc.lower() + '.gif') # 传入可调用对象
    status = HTTPStatus.ok
    msg = 'OK'

  if verbose and msg:
    print(cc, msg)

  return Result(status, cc)

asyncio 的事件循环背后维护一个 ThreadPoolExecutor 对象,我们可以调用 run_in_executor 方法, 把可调用的对象发给它执行。

三、从回调到期物和协程

回调地狱:如果一个操作需要依赖之前操作的结果,那就得嵌套回调。

Python 中的回调地狱:

def stage1(response1):
  request2 = step1(response1)
  api_call2(request2, stage2)

def stage2(response2):
  request3 = step2(response2)
  api_call3(request3, stage3)

def stage3(response3):
  step3(response3)

api_call1(request1, step1)

使用 协程 和 yield from 结构做异步编程,无需用回调:

@asyncio.coroutine
def three_stages(request1):
  response1 = yield from api_call1()
  request2 = step1(response1)
  response2 = yield from api_call2(request2)
  request3 = step2(response2)
  response3 = yield from api_call3(request3)
  step3(response3)

loop.create_task(three_stages(request1))
# 协程不能直接调用,必须用事件循环显示指定协程的执行时间,或者在其他排定了执行时间的协程中使用 yield from 表达式把它激活

四、使用asyncio包编写服务器

  1. 使用asyncio包能实现TCP和HTTP服务器
  2. Web服务将成为asyncio包的重要使用场景。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python并发2之使用asyncio处理并发

    asyncio 在Python 2的时代,高性能的网络编程主要是使用Twisted.Tornado和Gevent这三个库,但是它们的异步代码相互之间既不兼容也不能移植.如上一节说的,Gvanrossum希望在Python 3 实现一个原生的基于生成器的协程库,其中直接内置了对异步IO的支持,这就是asyncio,它在Python 3.4被引入到标准库. asyncio 这个包使用事件循环驱动的协程实现并发. asyncio 包在引入标准库之前代号 "Tulip"(郁金香),所以在网上搜

  • Python使用asyncio包处理并发详解

    阻塞型I/O和GIL CPython 解释器本身就不是线程安全的,因此有全局解释器锁(GIL),一次只允许使用一个线程执行 Python 字节码.因此,一个 Python 进程通常不能同时使用多个 CPU 核心. 然而,标准库中所有执行阻塞型 I/O 操作的函数,在等待操作系统返回结果时都会释放GIL.这意味着在 Python 语言这个层次上可以使用多线程,而 I/O 密集型 Python 程序能从中受益:一个 Python 线程等待网络响应时,阻塞型 I/O 函数会释放 GIL,再运行一个线程

  • Python音频操作工具PyAudio上手教程详解

    ​ 0.引子 当需要使用Python处理音频数据时,使用python读取与播放声音必不可少,下面介绍一个好用的处理音频PyAudio工具包. PyAudio是Python开源工具包,由名思义,是提供对语音操作的工具包.提供录音播放处理等功能,可以视作语音领域的OpenCv. 1.简介 PyAudio为跨平台音频I / O库 PortAudio 提供 Python 绑定.使用PyAudio,您可以轻松地使用Python在各种平台上播放和录制音频,例如GNU / Linux,Microsoft Wi

  • 详解python异步编程之asyncio(百万并发)

    前言:python由于GIL(全局锁)的存在,不能发挥多核的优势,其性能一直饱受诟病.然而在IO密集型的网络编程里,异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率,弥补了python性能方面的短板,如最新的微服务框架japronto,resquests per second可达百万级. python还有一个优势是库(第三方库)极为丰富,运用十分方便.asyncio是python3.4版本引入到标准库,python2x没有加这个库,毕竟python3x才是未来啊,哈哈!python3.5又加入了asyn

  • python 并发编程 多路复用IO模型详解

    多路复用IO(IO multiplexing) 这种IO方式为事件驱动IO(event driven IO). 我们都知道,select/epoll的好处就在于单个进程process就可以同时处理多个网络连接的IO.它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket,当某个socket有数据到达了,就通知用户进程.它的流程如图: select是多路复用的一种 当用户进程调用了select,那么整个进程会被block,而同时,kernel会"监视&qu

  • python 缺失值处理的方法(Imputation)

    一.缺失值的处理方法 由于各种各样的原因,真实世界中的许多数据集都包含缺失数据,这些数据经常被编码成空格.nans或者是其他的占位符.但是这样的数据集并不能被scikit - learn算法兼容,因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值,因此素偶有的元素都有自己的代表意义. 使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值,但是这样处理会浪费大量有价值的数据.下面是处理缺失值的常用方法: 1.忽略元组 当缺少类别标签时通常这样做(假定挖掘任务涉及分类时),除非元组有

  • Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解

    本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython).最多只能用满1个CPU核心. Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换. 1.新建单一进程 如果我们新建少量进程,可以如下: import multiprocessing import t

  • Python中的并发处理之asyncio包使用的详解

    导语:本文章记录了本人在学习Python基础之控制流程篇的重点知识及个人心得,打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流. 本文重点: 1.了解asyncio包的功能和使用方法: 2.了解如何避免阻塞型调用: 3.学会使用协程避免回调地狱. 一.使用asyncio包做并发编程 1.并发与并行 并发:一次处理多件事. 并行:一次做多件事. 并发用于制定方案,用来解决可能(但未必)并行的问题.并发更好. 2.asyncio概述 了解asyncio的4个特点: asyncio包使用事件循环驱动的

  • 基于python中pygame模块的Linux下安装过程(详解)

    一.使用pip安装Python包 大多数较新的Python版本都自带pip,因此首先可检查系统是否已经安装了pip.在Python3中,pip有时被称为pip3. 1.在Linux和OS X系统中检查是否安装了pip 打开一个终端窗口,并执行如下命令: Python2.7中: zhuzhu@zhuzhu-K53SJ:~$ pip --version pip 8.1.1 from /usr/lib/python2.7/dist-packages (python 2.7) Python3.X中: z

  • 对python中url参数编码与解码的实例详解

    一.简介 在python中url,对于中文等非ascii码字符,需要进行参数的编码与解码. 二.关键代码 1.url编码 对字符串编码用urllib.parse包下的quote(string, safe='/', encoding=None, errors=None)方法. 对json格式的参数名和值编码,用urllib.parse包下的 urlencode(query, doseq=False, safe='', encoding=None, errors=None, quote_via=qu

  • python中的数组赋值与拷贝的区别详解

    具体的注解我已经写在了程序里面:通俗的解释了python里面的浅拷贝与深拷贝的不同,请看程序. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import copy as cp import matplotlib.pyplot as plt import time import math fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(241) # 定义一个多维数组 x = np.array([[1, 2, 3], [4,

  • Python中提取人脸特征的三种方法详解

    目录 1.直接使用dlib 2.使用深度学习方法查找人脸,dlib提取特征 3.使用insightface提取人脸特征 安装InsightFace 提取特征 1.直接使用dlib 安装dlib方法: Win10安装dlib GPU过程详解 思路: 1.使用dlib.get_frontal_face_detector()方法检测人脸的位置. 2.使用 dlib.shape_predictor()方法得到人脸的关键点. 3.使用dlib.face_recognition_model_v1()方法提取

  • python中requests库session对象的妙用详解

    在进行接口测试的时候,我们会调用多个接口发出多个请求,在这些请求中有时候需要保持一些共用的数据,例如cookies信息. 妙用1 requests库的session对象能够帮我们跨请求保持某些参数,也会在同一个session实例发出的所有请求之间保持cookies. 举个栗子,跨请求保持cookies,在命令行上输入下面命令: # 创建一个session对象 s = requests.Session() # 用session对象发出get请求,设置cookies s.get('http://ht

  • 在python中按照特定顺序访问字典的方法详解

    最近使用python写一些东西,在参考资料的时候发现字典是没有顺序的,那么怎么样按照一定顺序访问字典呐,我找到了一个小方法: 假设一个字典是: D = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} 如果我们要按照a, b, c的顺序访问字典,可以借助一个列表,比如说: L = list(D.keys()) L.sort() for key in L: print(key, 'is' D[key]) 输出为: a is 1 b is 2 c is 3 需要倒序的话只需使用倒序函数排

  • 对python中的控制条件、循环和跳出详解

    对python中的控制条件.循环和跳出详解 代码缩进(代码块): python用缩进表示代码块,没有其他语言的大括号 缩进是强制检查,整个代码缩进必须一致,否则无法运行 用2.4个空格或者tab缩进 ide自动保证缩进一致 If.elif和else的条件分支: if if...else if...elif..else 没有switch.case语法 空的列表.元祖.字符串.0都被评估为False None被评估为False 控制条件后面必须加":" a=100 if a > 80

  • 对Python中class和instance以及self的用法详解

    一. Python 的类和实例 在面向对象中,最重要的概念就是类(class)和实例(instance),类是抽象的模板,而实例是根据类创建出来的一个个具体的 "对象". 就好比,学生是个较为抽象的概念,同时拥有很多属性,可以用一个 Student 类来描述,类中可定义学生的分数.身高等属性,但是没有具体的数值.而实例是类创建的一个个具体的对象, 每一个对象都从类中继承有相同的方法,但是属性值可能不同,如创建一个实例叫 hansry 的学生,其分数为 93,身高为 176,则这个实例拥

  • 对python中的os.getpid()和os.fork()函数详解

    如下所示: import os import sys import time processNmae = 'parent' print "Program executing ntpid:%d,processNmae:%s"%(os.gitpid(),processNmae) #attempt to fork child process try: forkPid = os.fork() except OSError: sys.exit("Unable to create new

随机推荐