面试场景:终面危机
开场
面试官:小兰,时间还剩5分钟。这是一个终极挑战。我们来聊聊 Python 的并发编程。你知道在高并发场景下,threading 和 asyncio 的区别吗?假设你面临一个性能瓶颈,需要处理大量网络请求,如何用 asyncio 解决传统 threading 带来的资源消耗问题?
小兰:啊,这个……让我想想。我记得 asyncio 是个神奇的魔法棒,可以让我们用更少的线程完成更多的事情。不过,我上次用 threading 写了一个爬虫,感觉线程池开多了,电脑像在跑马场一样,各种线程乱跑,CPU 都快炸了。asyncio 应该能解决这个问题,因为它不用那么多线程,对吧?
面试官提问:asyncio 和 threading 的区别
面试官:非常好,你说 asyncio 不用那么多线程。那你能具体解释一下 asyncio 的事件循环机制吗?以及它和 threading 的主要区别是什么?
小兰:嗯……简单来说,threading 就像一群小蜜蜂,每个线程都在独立地飞来飞去,干自己的活儿。但问题是,线程太多的话,大家会互相干扰,而且创建线程的开销也挺大的。而 asyncio 就像一个超级聪明的大管家,它只有一个主线程,但能同时管理很多任务。这个主线程就像一个音乐会的指挥家,知道什么时候让哪个任务开始,什么时候暂停,什么时候继续,不会让任务们互相打架。
正确解析:
threading:基于多线程模型,每个线程都有自己的栈和资源,开销较高。线程切换由操作系统调度,适合 CPU 密集型任务。asyncio:基于事件循环机制,使用单线程管理多个任务(协程)。任务之间通过await机制协作,适合 I/O 密集型任务。事件循环负责调度协程的执行,避免了线程切换的开销。
面试官提问:代码示例
面试官:听起来很棒!那你能不能用代码展示一下如何用 asyncio 来实现一个简单的高并发任务,比如并发下载多个网页?
小兰:当然可以!我上次用 asyncio 写了一个下载猫猫图片的程序,特别快!不过,我用 threading 的时候,程序跑着跑着就崩溃了,因为线程太多,内存都爆了。asyncio 可以避免这个问题,因为它用的是协程,协程比线程轻量多了。
import asyncio
import aiohttp
async def download_url(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def fetch_all(urls):
tasks = []
for url in urls:
task = asyncio.create_task(download_url(url))
tasks.append(task)
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results
async def main():
urls = [
"https://example.com",
"https://www.python.org",
"https://www.asyncio.org"
]
results = await fetch_all(urls)
for i, result in enumerate(results):
print(f"Page {i+1}: {len(result)} bytes")
# 运行事件循环
asyncio.run(main())
面试官:(皱眉)这个代码看起来不错,但你能不能解释一下 asyncio.create_task 和 asyncio.gather 的作用?
小兰:好的!asyncio.create_task 就像给每个任务发了一个号码牌,告诉事件循环:“嘿,我有个任务,你帮我安排一下。”而 asyncio.gather 则是事件循环的调度员,它负责把所有任务的号码牌收集起来,然后按照顺序依次执行,就像排队买票一样,谁先到谁先买。
面试官总结
面试官:(叹了口气)小兰,你的比喻很生动,但技术细节还需要再加强。asyncio 的事件循环是基于协程和 I/O 复用的,它通过 await 暂停任务,让事件循环可以调度其他任务,从而避免了线程切换的开销。不过,你的代码示例是正确的,说明你对 asyncio 的基本用法有一定的了解。
小兰:啊?这就结束了?我还以为您会问我如何用 asyncio 做个实时聊天室呢!那我……我先去把“音乐会指挥家”的代码优化一下?
(面试官扶额,结束面试)
Python面试:asyncio突破threading性能瓶颈
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