Python后端学习系列（6）：异步编程与并发处理（使用asyncio、Tornado等）

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Python后端学习系列（6）：异步编程与并发处理（使用asyncio、Tornado等）

前言

在Python后端开发不断深入的过程中，面对高并发场景以及提升程序执行效率的需求，异步编程与并发处理成为了必须掌握的关键技能。通过合理运用相关技术，能让我们的后端服务在处理大量请求时更加游刃有余。本期就聚焦于异步编程与并发处理，重点介绍asyncio库以及Tornado框架在这方面的应用，让我们一起探索吧。

一、异步编程的基本概念与优势

1. 概念

异步编程是一种编程模式，它允许程序在执行某个耗时操作（比如网络请求、文件读取等）时，不会阻塞后续代码的执行，而是可以继续去处理其他任务，等耗时操作完成后再回来处理相应的后续逻辑。可以类比为我们在厨房做饭，烧水的时候不用一直盯着，同时可以去切菜等做其他事情，水烧开了再回来接着处理后续步骤。

2. 优势

提高资源利用率：在等待某个操作完成的时间里，CPU等资源可以去处理其他任务，避免了资源闲置浪费，提升整体效率。
提升响应速度：在高并发场景下，比如处理大量的HTTP请求，能快速响应，让客户端更快地得到反馈，改善用户体验。
增强系统的可扩展性：使得系统能够更好地应对不断增加的请求量，轻松应对高流量情况。

二、Python中asyncio库的使用方法

1. 安装

Python 3.4及以上版本已经内置了asyncio库，无需额外安装。

2. 基本语法与示例

定义异步函数

异步函数使用async def关键字来定义，例如：

async def hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作，这里暂停1秒
    print("World")

这里的await关键字用于等待一个可等待对象（如协程等）完成，类似于同步代码中的阻塞等待，但不会阻塞整个程序的执行。

运行异步函数

import asyncio

async def main():
    await hello()

asyncio.run(main())

通过asyncio.run()函数来启动整个异步程序的执行，它会创建一个事件循环并运行传入的主协程（这里是main协程）。

并发执行多个异步任务

import asyncio

async def task1():
    print("Task 1 started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 1 finished")

async def task2():
    print("Task 2 started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 2 finished")

async def main():
    tasks = [task1(), task2()]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

使用asyncio.gather()函数可以并发地运行多个异步任务，它会等待所有传入的任务都完成后再继续执行后续代码。

三、Tornado框架的特点与异步编程实践

1. Tornado框架特点

高性能：基于非阻塞I/O和异步I/O机制，具备出色的处理高并发请求的能力，能够快速响应大量客户端请求。
轻量级且功能丰富：虽然整体架构比较简洁，但提供了诸如路由系统、模板引擎、HTTP客户端等丰富的功能模块，方便开发各种Web应用。
易于扩展：有着良好的扩展性，可以方便地集成其他第三方库，满足多样化的业务需求。

2. 异步编程实践示例

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.gen
import time

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        await tornado.gen.sleep(1)  # 模拟耗时操作
        self.write("Hello, Tornado with async!")

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

在这个示例中，通过在Tornado的请求处理函数中使用async和await关键字实现了异步处理，当有请求到来时，在处理耗时操作（这里是模拟的睡眠1秒）时不会阻塞其他请求的处理，提高了服务器应对并发请求的能力。

四、并发处理中的常见问题与解决策略

1. 竞态条件问题

问题描述：当多个协程或线程同时访问和修改共享资源时，可能会出现结果不符合预期的情况，因为它们的执行顺序是不确定的。例如多个协程同时对一个计数器变量进行加1操作，可能会导致最终结果不准确。
解决策略：可以使用锁机制（如asyncio中的Lock对象）来保证同一时刻只有一个协程能访问共享资源，示例如下：

import asyncio

lock = asyncio.Lock()
shared_variable = 0

async def increment():
    async with lock:
        global shared_variable
        shared_variable += 1

async def main():
    tasks = [increment() for _ in range(10)]
    await asyncio.gather(*tasks)
    print(shared_variable)

asyncio.run(main())

2. 死锁问题

问题描述：多个协程或线程在等待对方释放资源而陷入无限等待的状态，导致程序无法继续执行。比如协程A获取了锁1等待锁2，而协程B获取了锁2等待锁1，就形成了死锁。
解决策略：合理规划资源获取和释放的顺序，尽量避免循环依赖的锁获取情况，同时可以设置超时机制，若等待锁超时则进行相应的异常处理，避免一直阻塞。

3. 资源耗尽问题

问题描述：在并发场景下，如果无限制地创建协程、线程或者打开文件等资源，可能会导致系统资源（如内存、文件描述符等）被耗尽，使程序崩溃。
解决策略：设置合理的资源限制，比如限制同时运行的协程数量，可以通过信号量（asyncio中的Semaphore对象）等机制来控制并发访问资源的数量，示例如下：

import asyncio

semaphore = asyncio.Semaphore(5)  # 限制同时运行的协程数量为5

async def limited_task():
    async with semaphore:
        # 执行具体的任务，比如发起网络请求等
        await asyncio.sleep(1)

async def main():
    tasks = [limited_task() for _ in range(10)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

学习资源推荐

官方文档：
- asyncio官方文档，详细讲解了asyncio库的各种功能、API使用方法以及异步编程的相关概念和实践指导，是深入学习的重要资料。
- Tornado官方文档，涵盖了Tornado框架的方方面面，包括框架的特性、路由配置、异步编程实践等内容，方便全面掌握Tornado的使用。
书籍推荐：
- 《Python异步编程实战》，通过大量实际案例深入讲解Python异步编程的应用场景、技术要点以及解决问题的方法，对于提升异步编程与并发处理能力很有帮助。
- 《深入理解Python异步编程》，从原理到实践深入剖析Python异步编程相关知识，助你更好地应对并发处理中的各种挑战。