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目錄

[python 異步編程之 asyncio(百萬并發)]

• 一、asyncio

• 二、aiohttp

前言：python 由于 GIL(全局鎖)的存在，不能發揮多核的優勢，其性能一直飽受詬病。然而在 IO 密集型的網絡編程里，異步處理比同步處理能提升成百上千倍的效率，彌補了 python 性能方面的短板，如最新的微服務框架 japronto，resquests per second 可達百萬級。python 還有一個優勢是庫(第三方庫)極為豐富，運用十分方便。asyncio 是python3.4 版本引入到標準庫，python2x 沒有加這個庫，畢竟 python3x 才是未來啊，哈哈！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后，不會等待這個事務的處理結果，直接處理第二個事務去了，通過狀態、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) 模擬耗時 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__':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:1527595104.8338501async def ?用來定義異步函數，其內部有異步操作。每個線程有一個事件循環，主線程調用 asyncio.get_event_loop() 時會創建事件循環，你需要把異步的任務丟給這個循環的 run_until_complete() 方法，事件循環會安排協同程序的執行。二、aiohttp

如果需要并發 http 請求怎么辦呢，通常是用 requests，但 requests 是同步的庫，如果想異步的話需要引入 aiohttp。這里引入一個類，from aiohttp import ClientSession，首先要建立一個 session 對象，然后用 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 異步實現的例子：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))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。然后使用ClientSession 類發起 http 請求。多鏈接異步訪問如果我們需要請求多個 URL 該怎么辦呢，同步的做法訪問多個 URL 只需要加個 ?for 循環就可以了。但異步的實現方式并沒那么容易，在之前的基礎上需要將 hello() 包裝在 asyncio 的 Future 對象中，然后將 Future 對象列表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，上面介紹了訪問不同鏈接的異步實現方式，但是我們只是發出了請求，如果要把響應一一收集到一個列表中，最后保存到本地或者打印出來要怎么實現呢，可通過 asyncio.gather(*tasks) 將響應全部收集起來，具體通過下面實例來演示。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()輸出：Hello World:1527765369.0785167
Hello World:1527765369.0845182
Hello World:1527765369.0910277
Hello World:1527765369.0920424
Hello World:1527765369.097017
[b'\r\n\r\n<html>\r\n<head>\r\n......異常解決假如你的并發達到2000個，程序會報錯：ValueError: too many file descriptors in select()。報錯的原因字面上看是 Python 調取的 select 對打開的文件有最大數量的限制，這個其實是操作系統的限制，linux 打開文件的最大數默認是1024，windows 默認是509，超過了這個值，程序就開始報錯。這里我們有三種方法解決這個問題：1.限制并發數量。(一次不要塞那么多任務，或者限制最大并發數量)2.使用回調的方式。3.修改操作系統打開文件數的最大限制，在系統里有個配置文件可以修改默認值，具體步驟不再說明了。不修改系統默認配置的話，個人推薦限制并發數的方法，設置并發數為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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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python3 sleep 并发_python异步编程之asyncio（百万并发）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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