详解python异步编程之asyncio(百万并发)

Python  /  管理员 发布于 7年前   386

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async/await特性。

在学习asyncio之前，我们先来理清楚同步/异步的概念：

同步是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行。。。

异步是和同步相对的，异步是指在处理调用这个事务的之后，不会等待这个事务的处理结果，直接处理第二个事务去了，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果。

一、asyncio

下面通过举例来对比同步代码和异步代码编写方面的差异，其次看下两者性能上的差距，我们使用sleep(1)模拟耗时1秒的io操作。

同步代码：

import timedef hello():  time.sleep(1)def run():  for i in range(5):    hello()    print('Hello World:%s' % time.time()) # 任何伟大的代码都是从Hello World 开始的！if __name__ == '__main__':  run()

输出：（间隔差不多是1s）

Hello World:1527595175.4728756
Hello World:1527595176.473001
Hello World:1527595177.473494
Hello World:1527595178.4739306
Hello World:1527595179.474482 

异步代码：

import timeimport asyncio# 定义异步函数async def hello():  asyncio.sleep(1)  print('Hello World:%s' % time.time())def run():  for i in range(5):    loop.run_until_complete(hello())loop = asyncio.get_event_loop()if __name__ =='__main__':  run()

输出：

Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501 

async def 用来定义异步函数，其内部有异步操作。每个线程有一个事件循环，主线程调用asyncio.get_event_loop()时会创建事件循环，你需要把异步的任务丢给这个循环的run_until_complete()方法，事件循环会安排协同程序的执行。  

二、aiohttp

如果需要并发http请求怎么办呢，通常是用requests，但requests是同步的库，如果想异步的话需要引入aiohttp。这里引入一个类，from aiohttp import ClientSession，首先要建立一个session对象，然后用session对象去打开网页。session可以进行多项操作，比如post, get, put, head等。

基本用法：

async with ClientSession() as session:async with session.get(url) as response:

aiohttp异步实现的例子：

import asynciofrom aiohttp import ClientSessiontasks = []url = "https://www.baidu.com/{}"async def hello(url):  async with ClientSession() as session:    async with session.get(url) as response:      response = await response.read()      print(response)if __name__ == '__main__':  loop = asyncio.get_event_loop()  loop.run_until_complete(hello(url))

首先async def 关键字定义了这是个异步函数，await 关键字加在需要等待的操作前面，response.read()等待request响应，是个耗IO操作。然后使用ClientSession类发起http请求。

多链接异步访问

如果我们需要请求多个URL该怎么办呢，同步的做法访问多个URL只需要加个for循环就可以了。但异步的实现方式并没那么容易，在之前的基础上需要将hello()包装在asyncio的Future对象中，然后将Future对象列表作为任务传递给事件循环。

import timeimport asynciofrom aiohttp import ClientSessiontasks = []url = "https://www.baidu.com/{}"async def hello(url):  async with ClientSession() as session:    async with session.get(url) as response:      response = await response.read()#      print(response)      print('Hello World:%s' % time.time())def run():  for i in range(5):    task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))    tasks.append(task)if __name__ == '__main__':  loop = asyncio.get_event_loop()  run()  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

输出：

Hello World:1527754874.8915546
Hello World:1527754874.899039
Hello World:1527754874.90004
Hello World:1527754874.9095392
Hello World:1527754874.9190395 

收集http响应

好了，上面介绍了访问不同链接的异步实现方式，但是我们只是发出了请求，如果要把响应一一收集到一个列表中，最后保存到本地或者打印出来要怎么实现呢，可通过asyncio.gather(*tasks)将响应全部收集起来，具体通过下面实例来演示。

import timeimport asynciofrom aiohttp import ClientSessiontasks = []url = "https://www.baidu.com/{}"async def hello(url):  async with ClientSession() as session:    async with session.get(url) as response:#      print(response)      print('Hello World:%s' % time.time())      return await response.read()def run():  for i in range(5):    task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))    tasks.append(task)  result = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))  print(result)if __name__ == '__main__':  loop = asyncio.get_event_loop()  run()

输出：

Hello World:1527765369.0785167
Hello World:1527765369.0845182
Hello World:1527765369.0910277
Hello World:1527765369.0920424
Hello World:1527765369.097017
[b'<!DOCTYPE html>\r\n<!--STATUS OK-->\r\n<html>\r\n<head>\r\n......

异常解决

假如你的并发达到1000个，程序会报错：ValueError: too many file descriptors in select()。这个报错的原因是因为 Python 调取的 select 对打开的文件字符有最大长度限制。这里我们有两种方法解决这个问题：1.我们可以需要限制并发数量。一次不要塞那么多任务，或者限制最大并发数量。2.我们可以使用回调的方式。这里个人推荐限制并发数的方法，设置并发数为500或者600，处理速度更快。

#coding:utf-8import time,asyncio,aiohttpurl = 'https://www.baidu.com/'async def hello(url,semaphore):  async with semaphore:    async with aiohttp.ClientSession() as session:      async with session.get(url) as response:        return await response.read()async def run():  semaphore = asyncio.Semaphore(500) # 限制并发量为500  to_get = [hello(url.format(),semaphore) for _ in range(1000)] #总共1000任务  await asyncio.wait(to_get)if __name__ == '__main__':#  now=lambda :time.time()  loop = asyncio.get_event_loop()  loop.run_until_complete(run())  loop.close()

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。


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