python 异步io tcp_python 单线程和异步协程工作方式解析

本文介绍了Python 3.4及以后版本中引入的asyncio模块,详细解释了如何使用async/await关键字实现异步IO操作。包括事件循环、协程、任务等核心概念,并提供了多任务异步协程的应用实例。

在python3.4之后新增了asyncio模块,可以帮我们检测IO(只能是网络IO【HTTP连接就是网络IO操作】),实现应用程序级别的切换(异步IO)。注意:asyncio只能发tcp级别的请求,不能发http协议。

异步IO:所谓「异步 IO」,就是你发起一个 网络IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知。

实现方式:单线程+协程实现异步IO操作。

异步协程用法

接下来让我们来了解下协程的实现,从 Python 3.4 开始,Python 中加入了协程的概念,但这个版本的协程还是以生成器对象为基础的,在 Python 3.5 则增加了 async/await,使得协程的实现更加方便。首先我们需要了解下面几个概念:

event_loop:事件循环,相当于一个无限循环,我们可以把一些函数注册到这个事件循环上,当满足条件发生的时候,就会调用对应的处理方法。

coroutine:中文翻译叫协程,在 Python 中常指代为协程对象类型,我们可以将协程对象注册到时间循环中,它会被事件循环调用。我们可以使用 async 关键字来定义一个方法,这个方法在调用时不会立即被执行,而是返回一个协程对象。

task:任务,它是对协程对象的进一步封装,包含了任务的各个状态。

future:代表将来执行或没有执行的任务的结果,实际上和 task 没有本质区别。

另外我们还需要了解 async/await 关键字,它是从 Python 3.5 才出现的,专门用于定义协程。其中,async 定义一个协程,await 用来挂起阻塞方法的执行。

1.定义一个协程

示例:

from time import sleep

import asyncio

async def request(url):

print('正在请求url')

sleep(2)

print('下载成功')

# 返回一个特殊的协程对象,request函数内部不会被执行

c = request('www.baidu.com')

# 实例化一个事件循环对象

loop = asyncio.get_event_loop()

# 基于事件循环对象创建一个任务对象,并将协程对象封装到该对象中

task = loop.create_task(c)

# 另一种形式实例化任务对象的方法

task = asyncio.ensure_future(c)

# 将协程对象注册到事件循环对象中,并需要启动事件循环对象

# 当事件循环对象内的第一个参数遇到阻塞是,就会自动执行后面的对象,当第一个对象的阻塞结束是会上报给事件循环对象,然后事件循环对象继续执行第一个对象,从而达到异步的效果

loop.run_until_complete(task)

2.给任务对象绑定回调

import asyncio

async def request(url):

print('正在请求url')

print('下载成功')

return url

# 回调函数必须有一个参数:task【任务对象】

# task.result():任务对象中封装的协程对象对应的特殊函数内部的返回值

def callback(task):

print('this is callback')

print(task.result())

c = request('www.baidu.com')

# 创建一个任务对象

task = asyncio.ensure_future(c)

# 给任务对象绑定一个回调函数

task.add_done_callback(callback)

# 实例化一个事件循环对象

loop = asyncio.get_event_loop()

# 将协程对象注册到事件循环对象中,并需要启动事件循环对象

loop.run_until_complete(task)

3.多任务异步协程

import asyncio

import time

urls = ['www.baidu.com','www.sogou,com','www.goubanjia.com']

start_time = time.time()

async def request(url):

print('正在请求url')

# 在多任务异步协程事项中,不可以出现不支持异步的相关代码,sleep不支持

# sleep(2)

await asyncio.sleep(2)

print('下载成功')

loop = asyncio.get_event_loop()

# 任务列表:防止多个任务对象

tasks = []

for url in urls:

c = request(url)

task = asyncio.ensure_future(c)

tasks.append(task)

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

print(time.time() - start_time)

4.多异步任务协程应用

# aiohttp:支持异步的一个基于网络请求的模块

import aiohttp

import asyncio

import time

urls = ['http://127.0.0.1:5000/jay',

'http://127.0.0.1:5000/bobo',

'http://127.0.0.1:5000/tom',]

start_time = time.time()

async def get_pageText(url):

async with aiohttp.ClientSession() as s:# 实例化请求对象

async with await s.get(url) as response:

page_text = await response.text()

print(page_text)

# 这里有返回值,是因为要用回调函数进行数据解析

return page_text

# 封装回调函数用于数据解析

def parse(task):

# 1.获取相应数据

page_text = task.reault()

print(page_text+',即将进行数据解析...')

# 以下解析操作

tasks = []

for url in urls:

c = get_pageText(url)

task = asyncio.ensure_future(c)

# 给任务对象绑定回调函数用于数据解析

task.add_done_callback(parse)

tasks.append(task)

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

print(time.time() - start_time)

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脚本之家。

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