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python學習之異步程式設計————asyncio(百萬并發)

最近開始整理python的資料,部落客建立了一個qq群,希望給大家提供一個交流的平台 78486745 。

前言:python由于

GIL

(全局鎖)的存在,不能發揮多核的優勢,其性能一直飽受诟病。然而在IO密集型的網絡程式設計裡,異步處理比同步處理能提升成百上千倍的效率,彌補了python性能方面的短闆,如微服務架構

japronto

,每秒請求數可達百萬級。

python還有一個優勢是庫(第三方庫)極為豐富,運用十分友善。

asyncio

是python3.4版本引入到标準庫,python2x沒有加這個庫,到了python3.5又加入了async/await特性。

在學習

asyncio

之前,我們先來理清楚同步/異步的概念:

  • 同步是指完成事務的邏輯,先執行第一個事務,如果阻塞了,會一直等待,直到這個事務完成,再執行第二個事務,順序執行。
  • 異步是和同步相對的,異步是指在處理調用這個事務的之後,不會等待這個事務的處理結果,直接處理第二個事務去了,通過狀态、通知、回調來通知調用者處理結果。

一、asyncio

下面通過舉例來對比同步代碼和異步代碼編寫方面的差異,其次看下兩者性能上的差距,我們使用

sleep(1)

模拟耗時1秒的io操作。

同步代碼:

import time

def hello():
    time.sleep(1)

def run():
    for i in range(5):
        hello()
        print('Hello World:%s' % time.time())  # 任何偉大的代碼都是從Hello World 開始的!
if __name__ == '__main__':
    run()
           

輸出:(間隔約是1s)

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

異步代碼:

import time
import asyncio

# 定義異步函數
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()
           

輸出:

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

async def

用來定義異步函數,其内部有異步操作。每個線程有一個事件循環,主線程調用

asyncio.get_event_loop()

時會建立事件循環,你需要把異步的任務丢給這個循環的

run_until_complete()

方法,事件循環會安排協同程式的執行。

二、aiohttp

如果需要并發http請求怎麼辦呢,通常是用

requests

,但

requests

是同步的庫,如果想異步的話需要引入

aiohttp

。這裡引入一個類,

from aiohttp import ClientSession

,首先要建立一個

session

對象,然後用

session

對象去打開網頁。

session

可以進行多項操作,比如

post

,

get

,

put

,

head

等。

基本用法:

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

aiohttp異步實作的例子:

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

關鍵字定義了這是個異步函數,

await

關鍵字加在需要等待的操作前面,

response.read()

等待

request

響應,是個耗IO操作。然後使用

ClientSession

類發起http請求。

多連結異步通路

如果我們需要請求多個URL該怎麼辦呢,同步的做法通路多個URL隻需要加個for循環就可以了。但異步的實作方式并沒那麼容易,在之前的基礎上需要将

hello()

包裝在

asyncio

Future

對象中,然後将

Future

對象清單作為任務傳遞給事件循環。

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))
           

輸出:

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

收集http響應

好了,上面介紹了通路不同連結的異步實作方式,但是我們隻是發出了請求,如果要把響應一一收集到一個清單中,最後儲存到本地或者列印出來要怎麼實作呢,可通過

asyncio.gather(*tasks)

将響應全部收集起來,具體通過下面執行個體來示範。

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()
           

輸出:

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......
           

異常解決

假如你的并發達到2000個,程式會報錯:

ValueError: too many file descriptors in select()

。報錯的原因字面上看是 Python 調取的 select 對打開的檔案有最大數量的限制,這個其實是作業系統的限制,linux打開檔案的最大數預設是1024,windows預設是509,超過了這個值,程式就開始報錯。這裡我們有三種方法解決這個問題:

  1. 限制并發數量。(一次不要塞那麼多任務,或者限制最大并發數量)
  2. 使用回調的方式。
  3. 修改作業系統打開檔案數的最大限制,在系統裡有個配置檔案可以修改預設值,具體步驟不再說明了。

不修改系統預設配置的話,個人推薦限制并發數的方法,設定并發數為500,處理速度更快。

#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) # 限制并發量為500
    to_get = [hello(url.format(),semaphore) for _ in range(1000)] #總共1000任務
    await asyncio.wait(to_get)


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

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