Python使用asyncio包实现异步编程方式

 更新时间:2024年06月29日 11:48:05   作者:Sun_Sherry  
这篇文章主要介绍了Python使用asyncio包实现异步编程方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

1. 异步编程

异步编程是一种编程范式,用于处理程序中需要等待异步操作完成后才能继续执行的情况。

异步编程允许程序在执行耗时的操作时不被阻塞,而是在等待操作完成时继续执行其他任务。

这对于处理诸如文件 I/O、网络请求、定时器等需要等待的操作非常有用。

使用异步编程通常可以带来以下好处:

  • 提高程序效率和性能:异步编程使得程序在执行耗时的 I/O 操作(如网络请求、文件读写、数据库查询等)时不会被阻塞,减少了等待时间,充分利用了系统资源。
  • 改善用户体验:在 Web 开发中,异步编程可以确保服务器在处理大量并发请求时能够快速地响应用户,从而提高了 Web 应用的响应速度和用户体验。

2 async/await和asyncio包

2.1 异步函数的定义

在Python中实现异步函数的定义需要两个关键字(asyncawait)。

  • asyncasync关键字声明一个异步函数。它可以在执行过程中暂停并允许其他代码执行。当你调用一个异步函数时,它会立即返回一个协程对象而不是实际的结果。异步函数适用于执行耗时的I/O操作,例如网络请求、文件读写、数据库查询等。这些操作通常涉及到等待外部资源的响应或者数据的传输,而在等待的过程中,CPU可以执行其他任务,从而提高程序的效率。
  • awaitawait关键字在Python中用于等待一个异步操作完成。当调用异步函数时,使用await关键字可以暂时挂起当前的异步函数的执行,将CPU控制权还给事件循环(Event Loop)。接着事件循环可以将执行权转移到其他任务上,而不是一直等待当前的异步函数完成。当被await的异步操作完成后,事件循环会通知原来的异步函数,使得它可以继续执行后续的操作。

在Python中异步函数的定义需要同时满足以下两个条件:

  • 使用async def关键字声明函数。
  • 函数内部包含异步操作,并且使用了await关键字等待异步操作完成。如果一个函数中只使用了async def声明,但其中任何异步操作,也没有使用await关键字,那么它实际上就是一个普通的同步函数,而不是一个异步函数。

2.2 事件循环

事件循环(Event Loop)是异步编程中负责管理和调度异步任务执行的机制。

事件循环的工作原理类似于一个持续运行的循环,它在每一轮循环中都会执行以下几个步骤:

  • 等待任务就绪: 事件循环会等待所有注册的异步任务就绪,包括等待 I/O 操作完成、等待计时器超时等。
  • 选择就绪任务:一旦有任务就绪,事件循环会选择其中一个任务进行执行。
  • 执行任务:事件循环会执行所选择的就绪任务,直到任务完成或者遇到await关键字,需要暂时挂起任务的执行。
  • 挂起任务:如果任务遇到await关键字,它会将控制权交还给事件循环,并等待 await后面的异步操作完成。
  • 继续执行其他任务:在等待await的异步操作完成的过程中,事件循环会继续执行其他就绪的任务,从而实现了并发执行的效果。
  • 异步操作完成: 当一个 await 后面的异步操作完成后,事件循环会通知原来的任务,使得它可以继续执行后续的操作。

2.2 asyncio包

asyncio包python中常用的异步编程框架,这里使用该框架完成一个简单的异步编程案例,具体如下:

import time
import datetime
import asyncio
async def async_read_file():
    print("async读文件开始:",datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()))
    await asyncio.sleep(20)
    print("async读文件完成:",datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()))

def computer():
    print("普通计算密集型任务:",datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()))
    sum=0
    for i in range(1000000):
        if i%250000==0 and i!=0:
            print("普通计算密集型任务正在执行:",datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()))
        for j in range(500):
            sum+=i+j-2*j
    print("普通计算密集型任务完成:",datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()))

def computer2():
    print("普通CPU密集型任务:",datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()))
    sum=0
    for i in range(1000000):
        if i%250000==0 and i!=0:
            print("普通CPU密集型任务正在执行:",datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()))
        for j in range(5000):
            sum+=i+j-2*j
    print("普通CPU密集型任务完成:",datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()))

async def asy_main():
    task=loop.create_task(async_read_file()) # 创建一个任务,并添加到事件循环,等待执行
    task2=loop.run_in_executor(None,computer)# 将普通函数read_file添加到事件循环中,等待执行
    task3=loop.run_in_executor(None,computer2)# 将普通函数read_file2添加到事件循环中,等待执行
    await task3
    await task2
    await task

loop=asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环
loop.run_until_complete(asy_main())

其执行结果如下:

普通计算密集型任务: 2024-05-15 18:29:19.702689
普通CPU密集型任务: 2024-05-15 18:29:19.708280
async读文件开始: 2024-05-15 18:29:19.738654
普通计算密集型任务正在执行: 2024-05-15 18:29:21.441072
普通计算密集型任务正在执行: 2024-05-15 18:29:23.192585
普通计算密集型任务正在执行: 2024-05-15 18:29:24.936979
普通计算密集型任务完成: 2024-05-15 18:29:26.712930
普通CPU密集型任务正在执行: 2024-05-15 18:29:32.539679
async读文件完成: 2024-05-15 18:29:39.752731
普通CPU密集型任务正在执行: 2024-05-15 18:29:41.813872
普通CPU密集型任务正在执行: 2024-05-15 18:29:51.103737
普通CPU密集型任务完成: 2024-05-15 18:30:00.433402

从代码运行结果中可以看到,两个计算密集型的任务task2、task3和异步函数task添加到事件循环上之后,在等待异步操作task完成的过程中,CPU并没有闲着,而是在执行task2和task3的任务。

Tips:虽然当下的执行结果中写完成了computer()的计算,后完成了computer2()的计算,但多次执行上述程序的时候也出现了两个函数交替执行的结果。

为了与上述代码形成对比,执行下述代码:

import asyncio
import datetime

async def async_task(name, delay):
    print(f"Task {name} started:",datetime.datetime.now())
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"Task {name} finished:",datetime.datetime.now())

async def main():
    await async_task("A", 2)
    await async_task("B", 1)
    await async_task("C", 3)

asyncio.run(main())

其代码执行结果如下:

Task A started: 2024-05-21 17:45:24.324535
Task A finished: 2024-05-21 17:45:26.326109
Task B started: 2024-05-21 17:45:26.326250
Task B finished: 2024-05-21 17:45:27.327795
Task C started: 2024-05-21 17:45:27.327923
Task C finished: 2024-05-21 17:45:30.329475

从执行结果上可以看到这三个异步操作是顺序执行的,并没有同时执行。

这是因为在执行await后面的异步操作时事件循环中只有一个任务。

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • Python小知识之几种推导式用法示例

    Python小知识之几种推导式用法示例

    Python推导式是一种独特的数据处理方式,可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python小知识之几种推导式用法的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2023-01-01
  • Python中的 any() 函数和 all() 函数

    Python中的 any() 函数和 all() 函数

    这篇文章主要介绍了Python中的 any() 函数和 all() 函数,文章基于Python的相关资料展开对 any 和 all() 函数的语法详细内容,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下
    2022-04-04
  • pytorch 模型可视化的例子

    pytorch 模型可视化的例子

    今天小编就为大家分享一篇pytorch 模型可视化的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-08-08
  • Django rest framework如何自定义用户表

    Django rest framework如何自定义用户表

    Django 默认的用户表很多时候这些基本字段不够用,本文介绍在 DRF上使用自定义用户表进行接口访问控制的功能设计。感兴趣的可以了解一下
    2021-06-06
  • 一文带你了解Python中的输入与输出

    一文带你了解Python中的输入与输出

    Python经常需要将一些东西运行出来,这时候就需要用到输入和输出这两个东西了,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python中输入与输出的相关资料,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2023-04-04
  • 使用Python打造一个专业的PDF文本提取工具

    使用Python打造一个专业的PDF文本提取工具

    这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python开发一个专业的PDF文本提取工具,帮助大家从PDF文档中高效提取结构化文本数据,适用于数据分析,内容归档和知识管理等场景
    2025-07-07
  • 浅谈django 重载str 方法

    浅谈django 重载str 方法

    这篇文章主要介绍了浅谈django 重载str 方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-05-05
  • Python+Selenium实现短视频自动上传与发布的实践

    Python+Selenium实现短视频自动上传与发布的实践

    本文主要介绍了Python+Selenium实现短视频自动上传与发布的实践,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2022-04-04
  • python格式化输出保留2位小数的实现方法

    python格式化输出保留2位小数的实现方法

    这篇文章主要介绍了python格式化输出保留2位小数的实现方法,需要的朋友可以参考下
    2019-07-07
  • Python运行的17个时新手常见错误小结

    Python运行的17个时新手常见错误小结

    当初学 Python 时,想要弄懂 Python 的错误信息的含义可能有点复杂。这里列出了常见的的一些让你程序 crash 的运行时错误
    2012-08-08

最新评论