看到吐血 _(´ཀ`」 ∠)_

  • 协程(Coroutine)本质上是一个函数,特点是在代码块中可以将执行权交给其他协程
  • 众所周知,子程序(函数)都是层级调用的,如果在A中调用了B,那么B执行完毕返回后A才能执行完毕。协程与子程序有点类似,但是它在执行过程中可以中断,转而执行其他的协程,在适当的时候再回来继续执行。
  • 协程与多线程相比的最大优势在于:协程是一个线程中执行,没有线程切换的开销;协程由用户决定在哪里交出控制权
  • 这里用到的是asyncio库(Python 3.7),这个库包含了大部分实现协程的魔法工具
    • 使用 async 修饰词声明异步函数
    • 使用 await 语句执行可等待对象(Coroutine、Task、Future)
    • 使用 asyncio.create_task 创建任务,将异步函数(协程)作为参数传入,等待event loop执行
    • 使用 asyncio.run 函数运行协程程序,协程函数作为参数传入

解析协程运行时

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import asyncio
import time

async def a():
print("欢迎使用 a !")
await asyncio.sleep(1)
print("欢迎回到 a !")

async def b():
print("欢迎来到 b !")
await asyncio.sleep(2)
print("欢迎回到 b !")

async def main():
task1 = asyncio.create_task(a())
task2 = asyncio.create_task(b())
print("准备开始")
await task1
print("task1 结束")
await task2
print("task2 结束")

if __name__ == "__main__":
start = time.perf_counter()

asyncio.run(main())

print('花费 {} s'.format(time.perf_counter() - start))

运行结果

  • 解释:
    • 1、asyncio.run(main()),程序进入main()函数,开启事件循环
    • 2、创建任务task1、task2并进入事件循环等待运行
    • 3、输出准备开始
    • 4、执行await task1,用户选择从当前主任务中切出,事件调度器开始调度 a
    • 5、a 开始运行,输出欢迎使用a!,运行到await asyncio.sleep(1),从当前任务切出,事件调度器开始调度 b
    • 6、b 开始运行,输出欢迎来到b!,运行到await asyncio.sleep(2),从当前任务切出
    • 7、以上事件运行时间非常短(毫秒),事件调度器开始暂停调度
    • 8、一秒钟后,a的sleep完成,事件调度器将控制权重新交给a,输出欢迎回到a!,task1完成任务,退出事件循环
    • 9、await task1完成,事件调度器将控制权还给主任务,输出task1结束,然后在await task2处继续等待
    • 10、两秒钟后,b的sleep完成,事件调度器将控制权重新传给 b,输出欢迎回到 b!,task2完成任务,从事件循环中退出
    • 11、事件调度器将控制权交还给主任务,主任务输出task2结束,至此协程任务全部结束,事件循环结束。

上面的代码也可以这样写,将15到21行换成一行await asyncio.gather(a(), b())也能实现类似的效果,await asyncio.gather 会并发运行传入的可等待对象(Coroutine、Task、Future)。

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import asyncio
import time

async def a():
print("欢迎使用 a !")
await asyncio.sleep(1)
print("欢迎回到 a !")

async def b():
print("欢迎来到 b !")
await asyncio.sleep(2)
print("欢迎回到 b !")

async def main():
await asyncio.gather(a(), b())

if __name__ == "__main__":
start = time.perf_counter()

asyncio.run(main())

print('花费 {} s'.format(time.perf_counter() - start))

异步接口同步实现

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"""
- 简单爬虫模拟
- 这里用异步接口写了个同步代码
"""

import asyncio
import time

async def crawl_page(url):
print('crawling {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
await asyncio.sleep(sleep_time) # 休眠
print('OK {}'.format(url))

async def main(urls):
for url in urls:
await crawl_page(url) # await会将程序阻塞在这里,进入被调用的协程函数,执行完毕后再继续


start = time.perf_counter()

# pip install nest-asyncio
asyncio.run(main(['url_1', 'url_2'])) # 协程接口

print("Cost {} s".format(time.perf_counter() - start))

使用Task实现异步

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# 异步实现

import asyncio
import time

async def crawl_page(url):
print('crawling {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
await asyncio.sleep(sleep_time)
print('OK {}'.format(url))

async def main(urls):
tasks = [asyncio.create_task(crawl_page(url)) for url in urls]
for task in tasks:
await task
# 14、15行也可以换成这一行await asyncio.gather(*tasks)
# *tasks 解包列表,将列表变成了函数的参数,与之对应的是,** dict 将字典变成了函数的参数

start = time.perf_counter()

asyncio.run(main(['url_1', 'url_2']))

print("Cost {} s".format(time.perf_counter() - start))

生产者消费者模型的协程版本

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# 极客时间:Python核心技术与实战

import asyncio
import random
import time

async def consumer(queue, id):
"""消费者"""
while True:
val = await queue.get()
print('{} get a val : {}'.format(id, val))
await asyncio.sleep(1)


async def producer(queue, id):
"""生产者"""
for _ in range(5):
val = random.randint(1, 10)
await queue.put(val)
print('{} put a val: {}'.format(id, val))
await asyncio.sleep(1)

async def main():
queue = asyncio.Queue()

consumer_1 = asyncio.create_task(consumer(queue, 'consumer_1'))
consumer_2 = asyncio.create_task(consumer(queue, 'consumer_2'))

producer_1 = asyncio.create_task(producer(queue, 'producer_1'))
producer_2 = asyncio.create_task(producer(queue, 'producer_2'))

await asyncio.sleep(10)
# cancel掉执行之间过长的consumer_1、consumer_2,while True
consumer_1.cancel()
consumer_2.cancel()

# return_exceptions 设为True,不让异常throw到执行层,影响后续任务的执行
await asyncio.gather(consumer_1, consumer_2, producer_1, producer_2, return_exceptions=True)

if __name__ == "__main__":
start = time.perf_counter()

asyncio.run(main())

print("Cost {} s".format(time.perf_counter() - start))

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# 输出结果
producer_1 put a val: 7
producer_2 put a val: 4
consumer_1 get a val : 7
consumer_2 get a val : 4
producer_1 put a val: 6
producer_2 put a val: 1
consumer_2 get a val : 6
consumer_1 get a val : 1
producer_1 put a val: 8
producer_2 put a val: 1
consumer_1 get a val : 8
consumer_2 get a val : 1
producer_1 put a val: 6
producer_2 put a val: 4
consumer_2 get a val : 6
consumer_1 get a val : 4
producer_1 put a val: 7
producer_2 put a val: 8
consumer_1 get a val : 7
consumer_2 get a val : 8
Cost 10.0093015 s

拓展阅读:Python的生产者消费者模型,看这篇就够了

参考

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