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Python并发编程之初识异步IO框架:asyncio 上篇(九)

2018.05.27 15:11 651浏览

大家好,并发编程 进入第九篇。

通过前两节的铺垫(关于协程的使用),今天我们终于可以来介绍我们整个系列的重点 -- asyncio

asyncio是Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持。

有些同学,可能很疑惑,既然有了以生成器为基础的协程,我们直接使用yieldyield from 不就可以手动实现对IO的调度了吗? 为何Python吃饱了没事干,老重复造轮子。

这个问题很好回答,就跟为什么会有Django,为什么会有Scrapy,是一个道理。

他们都是框架,将很多很重复性高,复杂度高的工作,提前给你做好,这样你就可以专注于业务代码的研发。

跟着小明学完了协程的那些个难点,你是不是也发现了,协程的知识点我已经掌握了,但是我还是不知道怎么用,如何使用,都说它可以实现并发,但是我还是不知道如何入手?

那是因为,我们现在还缺少一个成熟的框架,帮助你完成那些复杂的动作。这个时候,ayncio就这么应运而生了。

. 本文目录

  • 如何定义/创建协程

  • asyncio的几个概念

  • 学习协程是如何工作的

  • await与yield对比

  • 绑定回调函数

. 如何定义/创建协程

还记得在前两章节的时候,我们创建了生成器,是如何去检验我们创建的是不是生成器对象吗?

我们是借助了isinstance()函数,来判断是否是collections.abc 里的Generator类的子类实现的。

同样的方法,我们也可以用在这里。

只要在一个函数前面加上 async 关键字,这个函数对象是一个协程,通过isinstance函数,它确实是Coroutine类型。

from collections.abc import Coroutine

async def hello(name):
   print('Hello,', name)

if __name__ == '__main__':
   # 生成协程对象,并不会运行函数内的代码
   coroutine = hello("World")

   # 检查是否是协程 Coroutine 类型
   print(isinstance(coroutine, Coroutine))  # True

前两节,我们说,生成器是协程的基础,那我们是不是有办法,将一个生成器,直接变成协程使用呢。答案是有的。

import asyncio
from collections.abc import Generator, Coroutine

'''
只要在一个生成器函数头部用上 @asyncio.coroutine 装饰器
就能将这个函数对象,【标记】为协程对象。注意这里是【标记】,划重点。
实际上,它的本质还是一个生成器。
标记后,它实际上已经可以当成协程使用。后面会介绍。
'''


@asyncio.coroutine
def hello():
   # 异步调用asyncio.sleep(1):
   yield from asyncio.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
   coroutine = hello()
   print(isinstance(coroutine, Generator))  # True
   print(isinstance(coroutine, Coroutine))  # False

. asyncio的几个概念

在了解asyncio的使用方法前,首先有必要先介绍一下,这几个贯穿始终的概念。

  • event_loop 事件循环:程序开启一个无限的循环,程序员会把一些函数(协程)注册到事件循环上。当满足事件发生的时候,调用相应的协程函数。

  • coroutine 协程:协程对象,指一个使用async关键字定义的函数,它的调用不会立即执行函数,而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环,由事件循环调用。

  • future 对象: 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质的区别

  • task 任务:一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数,任务则是对协程进一步封装,其中包含任务的各种状态。Task 对象是 Future 的子类,它将 coroutine 和 Future 联系在一起,将 coroutine 封装成一个 Future 对象。

  • async/await 关键字:python3.5 用于定义协程的关键字,async定义一个协程,await用于挂起阻塞的异步调用接口。其作用在一定程度上类似于yield。

这几个概念,干看可能很难以理解,没事,往下看实例,然后再回来,我相信你一定能够理解。

. 学习协程是如何工作的

协程完整的工作流程是这样的

  • 定义/创建协程对象

  • 将协程转为task任务

  • 定义事件循环对象容器

  • 将task任务扔进事件循环对象中触发

光说不练假把戏,一起来看下

import asyncio

async def hello(name):
   print('Hello,', name)

# 定义协程对象
coroutine = hello("World")

# 定义事件循环对象容器
loop = asyncio.get_event_loop()
# task = asyncio.ensure_future(coroutine)

# 将协程转为task任务
task = loop.create_task(coroutine)

# 将task任务扔进事件循环对象中并触发
loop.run_until_complete(task)

输出结果,当然显而易见

Hello, World

. await与yield对比

前面我们说,await用于挂起阻塞的异步调用接口。其作用在一定程度上类似于yield。

注意这里是,一定程度上,意思是效果上一样(都能实现暂停的效果),但是功能上却不兼容。就是你不能在生成器中使用await,也不能在async 定义的协程中使用yield

小明不是胡说八道的。有实锤。

https://img1.mukewang.com/5b0a59fc00016a4e04800093.jpg
普通函数中 不能使用 await

再来一锤。
https://img3.mukewang.com/5b0a5a040001d11004950147.jpg
async 中 不能使用yield

除此之外呢,还有一点很重要的。

  • yield from 后面可接 可迭代对象,也可接future对象/协程对象;

  • await 后面必须要接 future对象/协程对象

如何验证呢?

yield from 后面可接 可迭代对象,这个前两章已经说过了,这里不再赘述。
接下来,就只要验证,yield fromawait都可以接future对象/协程对象就可以了。

验证之前呢,要先介绍一下这个函数:
asyncio.sleep(n),这货是asyncio自带的工具函数,他可以模拟IO阻塞,他返回的是一个协程对象。

func = asyncio.sleep(2)
print(isinstance(func, Future))      # False
print(isinstance(func, Coroutine))   # True

还有,要学习如何创建Future对象,不然怎么验证。
前面概念里说过,Task是Future的子类,这么说,我们只要创建一个task对象即可。

import asyncio
from asyncio.futures import Future

async def hello(name):
   await asyncio.sleep(2)
   print('Hello, ', name)

coroutine = hello("World")

# 将协程转为task对象
task = asyncio.ensure_future(coroutine)

print(isinstance(task, Future))   # True

好了,接下来,开始验证。

https://img3.mukewang.com/5b0a5a0d0001414f06780432.jpg
验证通过

. 绑定回调函数

异步IO的实现原理,就是在IO高的地方挂起,等IO结束后,再继续执行。在绝大部分时候,我们后续的代码的执行是需要依赖IO的返回值的,这就要用到回调了。

回调的实现,有两种,一种是绝大部分程序员喜欢的,利用的同步编程实现的回调。
这就要求我们要能够有办法取得协程的await的返回值。

import asyncio
import time

async def _sleep(x):
   time.sleep(2)
   return '暂停了{}秒!'.format(x)


coroutine = _sleep(2)
loop = asyncio.get_event_loop()

task = asyncio.ensure_future(coroutine)
loop.run_until_complete(task)

# task.result() 可以取得返回结果
print('返回结果:{}'.format(task.result()))

输出

返回结果:暂停了2秒!

还有一种是通过asyncio自带的添加回调函数功能来实现。

import time
import asyncio


async def _sleep(x):
   time.sleep(2)
   return '暂停了{}秒!'.format(x)

def callback(future):
   print('这里是回调函数,获取返回结果是:', future.result())

coroutine = _sleep(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
task = asyncio.ensure_future(coroutine)

# 添加回调函数
task.add_done_callback(callback)

loop.run_until_complete(task)

输出

这里是回调函数,获取返回结果是: 暂停了2秒!

emmm,和上面的结果是一样的。nice


由于,asyncio的内容有点多,一下子写太多东西,大家难免产生抵制的心理。

所以我打算分三个篇节来讲解。循序渐进,一点一点地吃透它。

今天先讲到这里。

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