详解python异步编程之asyncio(百万并发)

 更新时间:2018年07月07日 11:04:09   作者:三只松鼠  
这篇文章主要介绍了详解python异步编程之asyncio(百万并发),小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

前言:python由于GIL(全局锁)的存在,不能发挥多核的优势,其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里,异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率,弥补了python性能方面的短板,如最新的微服务框架japronto,resquests per second可达百万级。

python还有一个优势是库(第三方库)极为丰富,运用十分方便。asyncio是python3.4版本引入到标准库,python2x没有加这个库,毕竟python3x才是未来啊,哈哈!python3.5又加入了async/await特性。

在学习asyncio之前,我们先来理清楚同步/异步的概念:

同步是指完成事务的逻辑,先执行第一个事务,如果阻塞了,会一直等待,直到这个事务完成,再执行第二个事务,顺序执行。。。

异步是和同步相对的,异步是指在处理调用这个事务的之后,不会等待这个事务的处理结果,直接处理第二个事务去了,通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果。

一、asyncio

下面通过举例来对比同步代码和异步代码编写方面的差异,其次看下两者性能上的差距,我们使用sleep(1)模拟耗时1秒的io操作。

同步代码:

import time

def hello():
  time.sleep(1)

def run():
  for i in range(5):
    hello()
    print('Hello World:%s' % time.time()) # 任何伟大的代码都是从Hello World 开始的!
if __name__ == '__main__':
  run() 

输出:(间隔差不多是1s)

Hello World:1527595175.4728756
Hello World:1527595176.473001
Hello World:1527595177.473494
Hello World:1527595178.4739306
Hello World:1527595179.474482 

异步代码:

import time
import asyncio

# 定义异步函数
async def hello():
  asyncio.sleep(1)
  print('Hello World:%s' % time.time())

def run():
  for i in range(5):
    loop.run_until_complete(hello())

loop = asyncio.get_event_loop()
if __name__ =='__main__':
  run() 

输出:

Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501 

async def 用来定义异步函数,其内部有异步操作。每个线程有一个事件循环,主线程调用asyncio.get_event_loop()时会创建事件循环,你需要把异步的任务丢给这个循环的run_until_complete()方法,事件循环会安排协同程序的执行。  

二、aiohttp

如果需要并发http请求怎么办呢,通常是用requests,但requests是同步的库,如果想异步的话需要引入aiohttp。这里引入一个类,from aiohttp import ClientSession,首先要建立一个session对象,然后用session对象去打开网页。session可以进行多项操作,比如post, get, put, head等。

基本用法:

async with ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response: 

aiohttp异步实现的例子:

import asyncio
from aiohttp import ClientSession


tasks = []
url = "https://www.baidu.com/{}"
async def hello(url):
  async with ClientSession() as session:
    async with session.get(url) as response:
      response = await response.read()
      print(response)

if __name__ == '__main__':
  loop = asyncio.get_event_loop()
  loop.run_until_complete(hello(url)) 

首先async def 关键字定义了这是个异步函数,await 关键字加在需要等待的操作前面,response.read()等待request响应,是个耗IO操作。然后使用ClientSession类发起http请求。

多链接异步访问

如果我们需要请求多个URL该怎么办呢,同步的做法访问多个URL只需要加个for循环就可以了。但异步的实现方式并没那么容易,在之前的基础上需要将hello()包装在asyncio的Future对象中,然后将Future对象列表作为任务传递给事件循环。

import time
import asyncio
from aiohttp import ClientSession

tasks = []
url = "https://www.baidu.com/{}"
async def hello(url):
  async with ClientSession() as session:
    async with session.get(url) as response:
      response = await response.read()
#      print(response)
      print('Hello World:%s' % time.time())

def run():
  for i in range(5):
    task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))
    tasks.append(task)


if __name__ == '__main__':
  loop = asyncio.get_event_loop()
  run()
  loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) 

输出:

Hello World:1527754874.8915546
Hello World:1527754874.899039
Hello World:1527754874.90004
Hello World:1527754874.9095392
Hello World:1527754874.9190395 

收集http响应

好了,上面介绍了访问不同链接的异步实现方式,但是我们只是发出了请求,如果要把响应一一收集到一个列表中,最后保存到本地或者打印出来要怎么实现呢,可通过asyncio.gather(*tasks)将响应全部收集起来,具体通过下面实例来演示。

import time
import asyncio
from aiohttp import ClientSession

tasks = []
url = "https://www.baidu.com/{}"
async def hello(url):
  async with ClientSession() as session:
    async with session.get(url) as response:
#      print(response)
      print('Hello World:%s' % time.time())
      return await response.read()

def run():
  for i in range(5):
    task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))
    tasks.append(task)
  result = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
  print(result)

if __name__ == '__main__':
  loop = asyncio.get_event_loop()
  run() 

输出:

Hello World:1527765369.0785167
Hello World:1527765369.0845182
Hello World:1527765369.0910277
Hello World:1527765369.0920424
Hello World:1527765369.097017
[b'<!DOCTYPE html>\r\n<!--STATUS OK-->\r\n<html>\r\n<head>\r\n......

异常解决

假如你的并发达到1000个,程序会报错:ValueError: too many file descriptors in select()。这个报错的原因是因为 Python 调取的 select 对打开的文件字符有最大长度限制。这里我们有两种方法解决这个问题:1.我们可以需要限制并发数量。一次不要塞那么多任务,或者限制最大并发数量。2.我们可以使用回调的方式。这里个人推荐限制并发数的方法,设置并发数为500或者600,处理速度更快。

#coding:utf-8
import time,asyncio,aiohttp


url = 'https://www.baidu.com/'
async def hello(url,semaphore):
  async with semaphore:
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
      async with session.get(url) as response:
        return await response.read()


async def run():
  semaphore = asyncio.Semaphore(500) # 限制并发量为500
  to_get = [hello(url.format(),semaphore) for _ in range(1000)] #总共1000任务
  await asyncio.wait(to_get)


if __name__ == '__main__':
#  now=lambda :time.time()
  loop = asyncio.get_event_loop()
  loop.run_until_complete(run())
  loop.close()

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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