[python異步編程之asyncio(百萬并發)]

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__':

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))

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\r\n

\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()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pythonasyncio并发编程实战_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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