python异步有哪些方式
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发布时间：2022-04-22 10:05
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时间：2022-04-18 10:33
yield相当于return，他将相应的值返回给调用next()或者send()的调用者，从而交出了CPU使用权，而当调用者再次调用next()或者send()的时候，又会返回到yield中断的地方，如果send有参数，还会将参数返回给yield赋值的变量,如果没有就和next（）一样赋值为None。但是这里会遇到一个问题，就是嵌套使用generator时外层的generator需要写大量代码，看如下示例：
注意以下代码均在Python3.6上运行调试
#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before yield")
from_inner = 0
from_outer = 1
g = inner_generator()
g.send(None) while 1: try:
from_inner = g.send(from_outer)
from_outer = yield from_inner except StopIteration: breakdef main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()12345671011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041
为了简化，在Python3.3中引入了yield from
yield from
使用yield from有两个好处，
1、可以将main中send的参数一直返回给最里层的generator，
2、同时我们也不需要再使用while循环和send (), next()来进行迭代。
我们可以将上边的代码修改如下：
def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before coroutine start") yield from inner_generator()def main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()12345671011121314151617181920212223242526
执行结果如下：
do something before coroutine start12345671012345671011
这里inner_generator()中执行的代码片段我们实际就可以认为是协程，所以总的来说逻辑图如下：
接下来我们就看下究竟协程是啥样子
协程coroutine
协程的概念应该是从进程和线程演变而来的，他们都是的执行一段代码，但是不同是线程比进程要轻量级，协程比线程还要轻量级。多线程在同一个进程中执行，而协程通常也是在一个线程当中执行。它们的关系图如下：
我们都知道Python由于GIL(Global Interpreter Lock)原因，其线程效率并不高，并且在*nix系统中，创建线程的开销并不比进程小，因此在并发操作时，多线程的效率还是受到了很大制约的。所以后来人们发现通过yield来中断代码片段的执行，同时交出了cpu的使用权，于是协程的概念产生了。在Python3.4正式引入了协程的概念，代码示例如下：
import asyncio# Borrowed from http://curio.readthedocs.org/en/latest/tutorial.html.@asyncio.coroutinedef countdown(number, n):
while n > 0:
print('T-minus', n, '({})'.format(number)) yield from asyncio.sleep(1)
n -= 1loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
asyncio.ensure_future(countdown("A", 2)),
asyncio.ensure_future(countdown("B", 3))]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()123456710111213141516
示例显示了在Python3.4引入两个重要概念协程和事件循环，
通过修饰符@asyncio.coroutine定义了一个协程，而通过event loop来执行tasks中所有的协程任务。之后在Python3.5引入了新的async & await语法，从而有了原生协程的概念。
async & await
在Python3.5中，引入了aync&await 语法结构，通过”aync def”可以定义一个协程代码片段，作用类似于Python3.4中的@asyncio.coroutine修饰符，而await则相当于”yield from”。
先来看一段代码，这个是我刚开始使用async&await语法时，写的一段小程序。
#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time
async def wait_download(url):
response = await requets.get(url)
print("get {} response complete.".format(url))
async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())123456710111213141516171819202122232425
这里会收到这样的报错：
Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<wait_download() done, defined at asynctest.py:9> exception=TypeError("object Response can't be used in 'await' expression",)>
Traceback (most recent call last):
File "asynctest.py", line 10, in wait_download
data = await requests.get(url)
TypeError: object Response can't be used in 'await' expression123456
这是由于requests.get()函数返回的Response对象不能用于await表达式，可是如果不能用于await，还怎么样来实现异步呢？
原来Python的await表达式是类似于”yield from”的东西，但是await会去做参数检查，它要求await表达式中的对象必须是awaitable的，那啥是awaitable呢？ awaitable对象必须满足如下条件中其中之一：
1、A native coroutine object returned from a native coroutine function .
原生协程对象
2、A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine() .
types.coroutine()修饰的基于生成器的协程对象，注意不是Python3.4中asyncio.coroutine
3、An object with an await method returning an iterator.
实现了await method，并在其中返回了iterator的对象
根据这些条件定义，我们可以修改代码如下：
#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time
async def download(url): # 通过async def定义的函数是原生的协程对象
response = requests.get(url)
print(response.text)
async def wait_download(url):
await download(url) # 这里download(url)就是一个原生的协程对象
print("get {} data complete.".format(url))
async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())1234567101112131415161718192021222324252627282930
好了现在一个真正的实现了异步编程的小程序终于诞生了。
而目前更牛*的异步是使用uvloop或者pyuv，这两个最新的Python库都是libuv实现的，可以提供更加高效的event loop。
uvloop和pyuv
pyuv实现了Python2.x和3.x，但是该项目在github上已经许久没有更新了，不知道是否还有人在维护。
uvloop只实现了3.x, 但是该项目在github上始终活跃。
它们的使用也非常简单，以uvloop为例，只需要添加以下代码就可以了
import asyncioimport uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())123
热心网友
时间：2022-04-18 11:51
Python异步框架常见的有Twisted、Tornado、Gevent 和 tulip等。
