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python学习之异步编程————asyncio（百万并发）

最近开始整理python的资料，博主建立了一个qq群，希望给大家提供一个交流的平台 78486745 。

前言：python由于

GIL

（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板，如微服务框架

japronto

，每秒请求数可达百万级。

python还有一个优势是库（第三方库）极为丰富，运用十分方便。

asyncio

是python3.4版本引入到标准库，python2x没有加这个库，到了python3.5又加入了async/await特性。

在学习

asyncio

之前，我们先来理清楚同步/异步的概念：

  • 同步是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行。
  • 异步是和同步相对的，异步是指在处理调用这个事务的之后，不会等待这个事务的处理结果，直接处理第二个事务去了，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果。

一、asyncio

下面通过举例来对比同步代码和异步代码编写方面的差异，其次看下两者性能上的差距，我们使用

sleep(1)

模拟耗时1秒的io操作。

同步代码：

import time

def hello():
    time.sleep(1)

def run():
    for i in range(5):
        hello()
        print('Hello World:%s' % time.time())  # 任何伟大的代码都是从Hello World 开始的！
if __name__ == '__main__':
    run()

输出：（间隔约是1s）

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

异步代码：

import time
import asyncio

# 定义异步函数
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()

输出：

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

async def

用来定义异步函数，其内部有异步操作。每个线程有一个事件循环，主线程调用

asyncio.get_event_loop()

时会创建事件循环，你需要把异步的任务丢给这个循环的

run_until_complete()

方法，事件循环会安排协同程序的执行。

二、aiohttp

如果需要并发http请求怎么办呢，通常是用

requests

，但

requests

是同步的库，如果想异步的话需要引入

aiohttp

。这里引入一个类，

from aiohttp import ClientSession

，首先要建立一个

session

对象，然后用

session

对象去打开网页。

session

可以进行多项操作，比如

post

,

get

,

put

,

head

等。

基本用法：

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

aiohttp异步实现的例子：

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

关键字定义了这是个异步函数，

await

关键字加在需要等待的操作前面，

response.read()

等待

request

响应，是个耗IO操作。然后使用

ClientSession

类发起http请求。

多链接异步访问

如果我们需要请求多个URL该怎么办呢，同步的做法访问多个URL只需要加个for循环就可以了。但异步的实现方式并没那么容易，在之前的基础上需要将

hello()

包装在

asyncio

的

Future

对象中，然后将

Future

对象列表作为任务传递给事件循环。

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))

输出：

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

收集http响应

好了，上面介绍了访问不同链接的异步实现方式，但是我们只是发出了请求，如果要把响应一一收集到一个列表中，最后保存到本地或者打印出来要怎么实现呢，可通过

asyncio.gather(*tasks)

将响应全部收集起来，具体通过下面实例来演示。

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()

输出：

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......

异常解决

假如你的并发达到2000个，程序会报错：

ValueError: too many file descriptors in select()

。报错的原因字面上看是 Python 调取的 select 对打开的文件有最大数量的限制，这个其实是操作系统的限制，linux打开文件的最大数默认是1024，windows默认是509，超过了这个值，程序就开始报错。这里我们有三种方法解决这个问题：

  1. 限制并发数量。（一次不要塞那么多任务，或者限制最大并发数量）
  2. 使用回调的方式。
  3. 修改操作系统打开文件数的最大限制，在系统里有个配置文件可以修改默认值，具体步骤不再说明了。

不修改系统默认配置的话，个人推荐限制并发数的方法，设置并发数为500，处理速度更快。

#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) # 限制并发量为500
    to_get = [hello(url.format(),semaphore) for _ in range(1000)] #总共1000任务
    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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