Python - 异步编程

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背景

基于async & await关键字的协程可以实现异步编程

事件循环

事件循环，可以把他当做是一个while循环，这个 while 循环在周期性的运行并执行一些任务，在特定条件下终止循环

# 伪代码

任务列表 = [ 任务1, 任务2, 任务3,... ]

while True:
    可执行的任务列表，已完成的任务列表 = 去任务列表中检查所有的任务，将'可执行'和'已完成'的任务返回
    
    for 就绪任务 in 已准备就绪的任务列表:
        执行已就绪的任务
        
    for 已完成的任务 in 已完成的任务列表:
        在任务列表中移除 已完成的任务

	如果 任务列表 中的任务都已完成，则终止循环
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在编写程序时候可以通过如下代码来获取和创建事件循环

import asyncio

# 获取、创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
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协程和异步编程

协程函数，定义形式为 async def 的函数

协程对象，调用协程函数所返回的对象。

# 定义一个协程函数
async def func():
    pass

# 调用协程函数，返回一个协程对象
result = func()
# result 是一个协程对象
print(result)
# <coroutine object func at 0x10551d770>
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注意：调用协程函数时，函数内部代码不会执行，只是会返回一个协程对象。

基本应用

程序中，如果想要执行协程函数的内部代码，需要 事件循环 和 协程对象 配合才能实现，如：

import asyncio

# 定义一个协程函数
async def func():
    print("协程内部代码")

# 调用协程函数，返回一个协程对象。
result = func()

# 方式一
# loop = asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环
# loop.run_until_complete(result) # 将协程 当做任务 提交到事件循环的任务列表中，协程执行完成之后终止。

# 方式二
# 本质上方式一是一样的，内部先 创建事件循环 然后执行 run_until_complete，一个简便的写法。
# asyncio.run 函数在 Python 3.7 中加入 asyncio 模块，
asyncio.run(result)
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这个过程可以简单理解为

1. 将协程当做任务添加到 事件循环 的任务列表

2. 然后事件循环检测列表中的协程是否已准备就绪（默认可理解为就绪状态）

3. 如果准备就绪则执行其内部代码

await

await 是一个只能在协程函数中使用的关键字，用于遇到 IO 操作时挂起当前协程（任务）

当前协程（任务）挂起过程中，事件循环可以去执行其他的协程（任务），当前协程IO处理完成时，可以再次切换回来执行 await 之后的代码

示例1：

import asyncio


async def func():
    print("执行协程函数内部代码")

    # 遇到IO操作挂起当前协程（任务），等IO操作完成之后再继续往下执行。
    # 当前协程挂起时，事件循环可以去执行其他协程（任务）。
    response = await asyncio.sleep(2)

    print("IO请求结束，结果为：", response)

result = func()

asyncio.run(result)
复制代码

示例2：

import asyncio


async def others():
    print("start")
    await asyncio.sleep(2)
    print('end')
    return '返回值'


async def func():
    print("执行协程函数内部代码")

    # 遇到IO操作挂起当前协程（任务），等IO操作完成之后再继续往下执行
    # 当前协程挂起时，事件循环可以去执行其他协程（任务）。
    response = await others()

    print("IO请求结束，结果为：", response)
    
asyncio.run( func() )
复制代码

示例3：

import asyncio


async def others():
    print("start")
    await asyncio.sleep(2)
    print('end')
    return '返回值'


async def func():
    print("执行协程函数内部代码")

    # 遇到IO操作挂起当前协程（任务），等IO操作完成之后再继续往下执行。当前协程挂起时，事件循环可以去执行其他协程（任务）。
    response1 = await others()
    print("IO请求结束，结果为：", response1)
    
    response2 = await others()
    print("IO请求结束，结果为：", response2)
    
asyncio.run( func() )
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• 上述的所有示例都只是创建了一个任务，即：事件循环的任务列表中只有一个任务，所以在IO等待时无法演示切换到其他任务效果

• 在程序想要创建多个任务对象，需要使用 Task 对象来实现

Task对象

Tasks are used to schedule coroutines concurrently.

When a coroutine is wrapped into a Task with functions like asyncio.create_task() the coroutine is automatically scheduled to run soon。

• Tasks 用于并发调度协程，通过asyncio.create_task(协程对象)的方式创建 Task 对象
• 这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行
• 除了使用 asyncio.create_task() 函数以外，还可以用低层级的 loop.create_task() 或 ensure_future() 函数

本质上是将协程对象封装成 task 对象，并将协程立即加入事件循环，同时追踪协程的状态

注意： asyncio.create_task() 函数在 Python 3.7 中被加入，在 Python 3.7 之前，可以改用低层级的 asyncio.ensure_future() 函数

示例1：

import asyncio


async def func():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值"


async def main():
    print("main开始")

    # 创建协程，将协程对象封装到一个Task对象中并立即添加到事件循环的任务列表中，等待事件循环去执行（默认是就绪状态）。
    task1 = asyncio.create_task(func())

    # 创建协程，将协程对象封装到一个Task对象中并立即添加到事件循环的任务列表中，等待事件循环去执行（默认是就绪状态）。
    task2 = asyncio.create_task(func())

    print("main结束")

    # 当执行某协程遇到IO操作时，会自动化切换执行其他任务。
    # 此处的await是等待相对应的协程全都执行完毕并获取结果
    ret1 = await task1
    ret2 = await task2
    print(ret1, ret2)

# 运行协程对象
asyncio.run(main())
复制代码

示例2：

import asyncio


async def func():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值"


async def main():
    print("main开始")

    # 创建协程，将协程封装到Task对象中并添加到事件循环的任务列表中，等待事件循环去执行（默认是就绪状态）。
    # 在调用
    task_list = [
        asyncio.create_task(func(), name="n1"),
        asyncio.create_task(func(), name="n2")
    ]

    print("main结束")

    # 当执行某协程遇到IO操作时，会自动化切换执行其他任务。
    # 此处的await是等待所有协程执行完毕，并将所有协程的返回值保存到done
    # 如果设置了timeout值，则意味着此处最多等待的秒，完成的协程返回值写入到done中，未完成则写到pending中。
    done, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=None)
    print(done, pending)


asyncio.run(main())
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注意： asyncio.wait 源码内部会对列表中的每个协程执行 ensure_future 从而封装为Task对象，所以在和 wait 配合使用时task_list的值为[func(),func()] 也是可以的。

示例3：

import asyncio


async def func():
    print("执行协程函数内部代码")

    # 遇到IO操作挂起当前协程（任务），等IO操作完成之后再继续往下执行。当前协程挂起时，事件循环可以去执行其他协程（任务）。
    response = await asyncio.sleep(2)

    print("IO请求结束，结果为：", response)


coroutine_list = [func(), func()]

# 错误：coroutine_list = [ asyncio.create_task(func()), asyncio.create_task(func()) ]  
# 此处不能直接 asyncio.create_task，因为将Task立即加入到事件循环的任务列表，
# 但此时事件循环还未创建，所以会报错。


# 使用asyncio.wait将列表封装为一个协程，并调用asyncio.run实现执行两个协程
# asyncio.wait内部会对列表中的每个协程执行ensure_future，封装为Task对象。
done,pending = asyncio.run( asyncio.wait(coroutine_list) )
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asyncio.Future对象

A Futureis a special low-level awaitable object that represents an eventual result of an asynchronous operation.

asyncio 中的 Future 对象是一个相对更偏向底层的可对象，通常我们不会直接用到这个对象，而是直接使用Task 对象来完成任务的并和状态的追踪（ Task 是 Futrue的子类 ）

Future为我们提供了异步编程中的最终结果的处理（Task类也具备状态处理的功能）

示例1：

async def main():
    # 获取当前事件循环
    loop = asyncio.get_running_loop()

    # # 创建一个任务（Future对象），这个任务什么都不干。
    fut = loop.create_future()

    # 等待任务最终结果（Future对象），没有结果则会一直等下去。
    await fut

asyncio.run(main())
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示例2：

import asyncio


async def set_after(fut):
    await asyncio.sleep(2)
    fut.set_result("666")


async def main():
    # 获取当前事件循环
    loop = asyncio.get_running_loop()

    # 创建一个任务（Future对象），没绑定任何行为，则这个任务永远不知道什么时候结束。
    fut = loop.create_future()

    # 创建一个任务（Task对象），绑定了set_after函数，函数内部在2s之后，会给fut赋值。
    # 即手动设置future任务的最终结果，那么fut就可以结束了。
    await loop.create_task(set_after(fut))

    # 等待 Future对象获取 最终结果，否则一直等下去
    data = await fut
    print(data)

asyncio.run(main())
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Future 对象本身函数进行绑定，所以想要让事件循环获取 Future 的结果，则需要手动设置

而 Task 对象继承了 Future 对象，其实就对 Future 进行扩展，他可以实现在对应绑定的函数执行完成之后，自动执行set_result，从而实现自动结束。

虽然，平时使用的是 Task 对象，但对于结果的处理本质是基于Future对象来实现的。

可等待对象

支持 await 对象语法的对象称为可等待对象

1. 协程对象

2. Task对象

3. Future对象

futures.Future对象

在Python的concurrent.futures模块中也有一个Future对象，这个对象是基于线程池和进程池实现异步操作时使用的对象

import time
from concurrent.futures import Future
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor


def func(value):
    time.sleep(1)
    print(value)


pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
# 或 pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5)


for i in range(10):
    fut = pool.submit(func, i)
    print(fut)
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两个 Future 对象是不同的，他们是为不同的应用场景而设计，例如：concurrent.futures.Future不支持 await 语法等

官方提示两对象之间不同

• unlike asyncio Futures, concurrent.futures.Future instances cannot be awaited.

• asyncio.Future.result() and asyncio.Future.exception() do not accept the timeout argument.

• asyncio.Future.result() and asyncio.Future.exception() raise an InvalidStateError exception when the Future is not done.

• Callbacks registered with asyncio.Future.add_done_callback() are not called immediately. They are scheduled with loop.call_soon() instead.

• asyncio Future is not compatible with the concurrent.futures.wait() and concurrent.futures.as_completed() functions.

在Python提供了一个将futures.Future 对象包装成asyncio.Future对象的函数 asynic.wrap_future

为什么python会提供这种功能？

其实，一般在程序开发中我们要么统一使用 asycio 的协程实现异步操作、要么都使用进程池和线程池实现异步操作。但如果 协程的异步和 进程池/线程池的异步 混搭时，那么就会用到此功能了。

import time
import asyncio
import concurrent.futures

def func1():
    # 某个耗时操作
    time.sleep(2)
    return "SB"

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()

    # 1. Run in the default loop's executor ( 默认ThreadPoolExecutor )
    # 第一步：内部会先调用 ThreadPoolExecutor 的 submit 方法去线程池中申请一个线程去执行func1函数，并返回一个concurrent.futures.Future对象
    # 第二步：调用asyncio.wrap_future将concurrent.futures.Future对象包装为asycio.Future对象。
    # 因为concurrent.futures.Future对象不支持await语法，所以需要包装为 asycio.Future对象 才能使用。
    fut = loop.run_in_executor(None, func1)
    result = await fut
    print('default thread pool', result)

    # 2. Run in a custom thread pool:
    # with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
    #     result = await loop.run_in_executor(
    #         pool, func1)
    #     print('custom thread pool', result)

    # 3. Run in a custom process pool:
    # with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
    #     result = await loop.run_in_executor(
    #         pool, func1)
    #     print('custom process pool', result)

asyncio.run(main())
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应用场景

当项目以协程式的异步编程开发时，如果要使用一个第三方模块，而第三方模块不支持协程方式异步编程时，就需要用到这个功能，例如：

import asyncio
import requests


async def download_image(url):
    # 发送网络请求，下载图片（遇到网络下载图片的IO请求，自动化切换到其他任务）
    print("开始下载:", url)

    loop = asyncio.get_event_loop()
    # requests模块默认不支持异步操作，所以就使用线程池来配合实现了。
    future = loop.run_in_executor(None, requests.get, url)

    response = await future
    print('下载完成')
    # 图片保存到本地文件
    file_name = url.rsplit('_')[-1]
    with open(file_name, mode='wb') as file_object:
        file_object.write(response.content)


if __name__ == '__main__':
    url_list = [
        'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg',
        'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg',
        'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg'
    ]

    tasks = [download_image(url) for url in url_list]

    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete( asyncio.wait(tasks) )
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异步迭代器

什么是异步迭代器

实现了 __aiter__() 和 __anext__() 方法的对象。__anext__ 必须返回一个 awaitable 对象。async for 会处理异步迭代器的 __anext__() 方法所返回的可等待对象，直到其引发一个 StopAsyncIteration 异常。由 PEP 492 引入。

什么是异步可迭代对象？

可在 async for 语句中被使用的对象。必须通过它的 __aiter__() 方法返回一个 asynchronous iterator。由 PEP 492 引入。

import asyncio


class Reader(object):
    """ 自定义异步迭代器（同时也是异步可迭代对象） """

    def __init__(self):
        self.count = 0

    async def readline(self):
        # await asyncio.sleep(1)
        self.count += 1
        if self.count == 100:
            return None
        return self.count

    def __aiter__(self):
        return self

    async def __anext__(self):
        val = await self.readline()
        if val == None:
            raise StopAsyncIteration
        return val


async def func():
    # 创建异步可迭代对象
    async_iter = Reader()
    # async for 必须要放在async def函数内，否则语法错误。
    async for item in async_iter:
        print(item)

asyncio.run(func())
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异步迭代器其实没什么太大的作用，只是支持了async for语法而已。

异步上下文管理器

此种对象通过定义 __aenter__() 和 __aexit__() 方法来对 async with 语句中的环境进行控制。由 PEP 492 引入。

import asyncio


class AsyncContextManager:
	def __init__(self):
        self.conn = conn
        
    async def do_something(self):
        # 异步操作数据库
        return 666

    async def __aenter__(self):
        # 异步链接数据库
        self.conn = await asyncio.sleep(1)
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
        # 异步关闭数据库链接
		await asyncio.sleep(1)


async def func():
    async with AsyncContextManager() as f:
        result = await f.do_something()
        print(result)


asyncio.run(func())
复制代码

这个异步的上下文管理器还是比较有用的，平时在开发过程中 打开、处理、关闭 操作时，就可以用这种方式来处理。