Python 异步协程函数原理及实例详解

更新时间：2020-08-07 03:18:01 作者：startmvc

这篇文章主要介绍了Python异步协程函数原理及实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细

这篇文章主要介绍了Python 异步协程函数原理及实例详解,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,需要的朋友可以参考下

一、 asyncio

1.python3.4开始引入标准库之中，内置对异步io的支持

2.asyncio本身是一个消息循环

3.步骤：

（1）创建消息循环

（2）把协程导入

（3）关闭

4.举例：


import threading
# 引入异步io包
import asyncio
# 使用协程
@ asyncio.coroutine
def hello():
	print("Hello World!(%s)" % threading.current_thread())
print("Start......(%s)" % threading.current_thread())
yield from asyncio.sleep(5)
print("Done.....(%s)" % threading.current_thread())
print("Hello again!(%s)" % threading.current_thread())
# 启动消息循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 定义任务
tasks = [hello(), hello()]
# asyncio使用wait等待task执行完毕
loop.run_until_complete(asyncio.wait(
	tasks))
# 关闭消息循环
loop.close()

二、asyncio and await

1.为了更好的表示异步io

2.python3.5引入

3.让协程代码更加简洁

4.使用上，可以简单的进行替换

（1）用async来替换@asyncio,coroutine

（2）用await来替换yield from

按照上面这个语法可以来改写前面的例子，运行结果是完全一致的

三、aiohttp

1.asyncio实现单线程的并发io，在客户端用处不大

2.在服务端可以asyncio+coroutine配合，因为http是io操作

3.asyncio实现了tcp,udp,ssl等协议

4.aiohttp是基于asyncio实现的http框架

5.例子：


import asyncio
from aiohttp
import web

async def index(request):
	await asyncio.sleep(0.5)
return web.Response(body = b "<h1>Index</h1>")

async def hello(request):
	await asyncio.sleep(0.5)
text = "<h1>hello,%s!</h1>" % request.match_info[
	"name"]
return web.Response(body = text.encode(
	"utf-8"))

async def init(loop):
	app = web.Application(loop = loop)
app.router.add_route("GET", "/", index)
app.router.add_route("GET",
	"/hellp/{name}", hello)
srv = await loop.create_server(app.make_handler(),
	"127.0.0.1", 8000)
print(
	"Server started at http://127.0.0.1:8000..."
)
return srv

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(init(loop))
loop.run_forever()

四、current,futures

1. python3新增的库

2.类似其它语言的线程池的概念

3.利用multiprocessing实现真正的并行计算（当然要求我们的CPU是多核的）

4.核心原理：以子进程的形式，实现多个python解释器

从而令python程序，可以利用多核CPU来提升执行速度。由于子进程于主解释器相分离，所以他们的全局解释器锁也是相互独立的，每个子进程都能完整的使用一个CPU内核

5.concurrent.futures.Executor

（1）ThreadPoolExecutor

（2）ProcessPoolExecutor

（3）执行的时候需要自行选择

（4）submit(fn,args,kwargs)

fn:异步执行的函数

args,kwargs参数


import time
from concurrent.futures
import ThreadPoolExecutor

def return_future(msg):
	time.sleep(3)
return msg

# 创建一个线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers =
	2)# 参数是2， 代表里面有两个线程干活
# 往线程池里面加入两个task
f1 = pool.submit(return_future, "hello")
f2 = pool.submit(return_future, "world")
time.sleep(1)
# 等待执行完毕
print(f1.done())
time.sleep(3)
print(f2.done())
# 结果
print(f1.result())
print(f2.result())