python协程(yield、asyncio标准库、gevent第三方)、异步的实现
引言
同步：不同程序单元为了完成某个任务，在执行过程中需靠某种通信方式以协调一致，称这些程序单元是同步执行的。
例如购物系统中更新商品库存，需要用“行锁”作为通信信号，让不同的更新请求强制排队顺序执行，那更新库存的操作是同步的。
简言之，同步意味着有序。
阻塞：程序未得到所需计算资源时被挂起的状态。
程序在等待某个操作完成期间，自身无法继续干别的事情，则称该程序在该操作上是阻塞的。
常见的阻塞形式有：网络I/O阻塞、磁盘I/O阻塞、用户输入阻塞等。
阻塞状态下的性能提升
引入多进程：
在一个程序内，依次执行10次太耗时，那开10个一样的程序同时执行不就行了。于是我们想到了多进程编程。为什么会先想到多进程呢？发展脉络如此。在更早的操作系统（Linux 2.4）及其以前，进程是 OS 调度任务的实体，是面向进程设计的OS.
改善效果立竿见影。但仍然有问题。总体耗时并没有缩减到原来的十分之一，而是九分之一左右，还有一些时间耗到哪里去了？进程切换开销。
进程切换开销不止像“CPU的时间观”所列的“上下文切换”那么低。CPU从一个进程切换到另一个进程，需要把旧进程运行时的寄存器状态、内存状态全部保存好，再将另一个进程之前保存的数据恢复。对CPU来讲，几个小时就干等着。当进程数量大于CPU核心数量时，进程切换是必然需要的。
除了切换开销，多进程还有另外的缺点。一般的服务器在能够稳定运行的前提下，可以同时处理的进程数在数十个到数百个规模。如果进程数量规模更大，系统运行将不稳定，而且可用内存资源往往也会不足。
多进程解决方案在面临每天需要成百上千万次下载任务的爬虫系统，或者需要同时搞定数万并发的电商系统来说，并不适合。
除了切换开销大，以及可支持的任务规模小之外，多进程还有其他缺点，如状态共享等问题，后文会有提及，此处不再细究。
多线程(改进(多进程带来多问题))
由于线程的数据结构比进程更轻量级，同一个进程可以容纳多个线程，从进程到线程的优化由此展开。后来的OS也把调度单位由进程转为线程，进程只作为线程的容器，用于管理进程所需的资源。而且OS级别的线程是可以被分配到不同的CPU核心同时运行的。
结果符合预期，比多进程耗时要少些。从运行时间上看，多线程似乎已经解决了切换开销大的问题。而且可支持的任务数量规模，也变成了数百个到数千个。
但是，多线程仍有问题，特别是Python里的多线程。首先，Python中的多线程因为GIL的存在，它们并不能利用CPU多核优势，一个Python进程中，只允许有一个线程处于运行状态。那为什么结果还是如预期，耗时缩减到了十分之一？
因为在做阻塞的系统调用时，例如sock.connect(),sock.recv()时，当前线程会释放GIL，让别的线程有执行机会。但是单个线程内，在阻塞调用上还是阻塞的。
小提示：Python中 time.sleep 是阻塞的，都知道使用它要谨慎，但在多线程编程中，time.sleep 并不会阻塞其他线程。
除了GIL之外，所有的多线程还有通病。它们是被OS调度，调度策略是抢占式的，以保证同等优先级的线程都有均等的执行机会，那带来的问题是：并不知道下一时刻是哪个线程被运行，也不知道它正要执行的代码是什么。所以就可能存在竞态条件。
例如爬虫工作线程从任务队列拿待抓取URL的时候，如果多个爬虫线程同时来取，那这个任务到底该给谁？那就需要用到“锁”或“同步队列”来保证下载任务不会被重复执行。
而且线程支持的多任务规模，在数百到数千的数量规模。在大规模的高频网络交互系统中，仍然有些吃力。当然，多线程最主要的问题还是竞态条件。
非阻塞(阻塞状态下的性能提升)
原非阻方案
def nonblocking_way():
sock = socket.socket()
sock.setblocking(False)
try:
sock.connect(('example.com', 80))
except BlockingIOError:
# 非阻塞连接过程中也会抛出异常
pass
request = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: example.com\r\n\r\n'
data = request.encode('ascii')
# 不知道socket何时就绪，所以不断尝试发送
while True:
try:
sock.send(data)
# 直到send不抛异常，则发送完成
break
except OSError:
pass
response = b''
while True:
try:
chunk = sock.recv(4096)
while chunk:
response += chunk
chunk = sock.recv(4096)
break
except OSError:
pass
return response
首先注意到两点，就感觉被骗了。一是耗时与同步阻塞相当，二是代码更复杂。要非阻塞何用？且慢。
上第9行代码sock.setblocking(False)告诉OS，让socket上阻塞调用都改为非阻塞的方式。之前我们说到，非阻塞就是在做一件事的时候，不阻碍调用它的程序做别的事情。上述代码在执行完 sock.connect() 和 sock.recv() 后的确不再阻塞，可以继续往下执行请求准备的代码或者是执行下一次读取。
代码变得更复杂也是上述原因所致。第11行要放在try语句内，是因为socket在发送非阻塞连接请求过程中，系统底层也会抛出异常。connect()被调用之后，立即可以往下执行第15和16行的代码。
需要while循环不断尝试 send()，是因为connect()已经非阻塞，在send()之时并不知道 socket 的连接是否就绪，只有不断尝试，尝试成功为止，即发送数据成功了。recv()调用也是同理。
虽然 connect() 和 recv() 不再阻塞主程序，空出来的时间段CPU没有空闲着，但并没有利用好这空闲去做其他有意义的事情，而是在循环尝试读写 socket （不停判断非阻塞调用的状态是否就绪）。还得处理来自底层的可忽略的异常。也不能同时处理多个 socket 。
非阻塞改进
- epoll
判断非阻塞调用是否就绪如果 OS 能做，是不是应用程序就可以不用自己去等待和判断了，就可以利用这个空闲去做其他事情以提高效率。
所以OS将I/O状态的变化都封装成了事件，如可读事件、可写事件。并且提供了专门的系统模块让应用程序可以接收事件通知。这个模块就是select。让应用程序可以通过select注册文件描述符和回调函数。当文件描述符的状态发生变化时，select 就调用事先注册的回调函数。
select因其算法效率比较低，后来改进成了poll，再后来又有进一步改进，BSD内核改进成了kqueue模块，而Linux内核改进成了epoll模块。这四个模块的作用都相同，暴露给程序员使用的API也几乎一致，区别在于kqueue 和 epoll 在处理大量文件描述符时效率更高。
鉴于 Linux 服务器的普遍性，以及为了追求更高效率，所以我们常常听闻被探讨的模块都是 epoll
2 . 回调((Callback))
把I/O事件的等待和监听任务交给了 OS，那 OS 在知道I/O状态发生改变后（例如socket连接已建立成功可发送数据），它又怎么知道接下来该干嘛呢？只能回调。
需要我们将发送数据与读取数据封装成独立的函数，让epoll代替应用程序监听socket状态时，得告诉epoll：“如果socket状态变为可以往里写数据（连接建立成功了），请调用HTTP请求发送函数。如果socket 变为可以读数据了（客户端已收到响应），请调用响应处理函数。”
首先，不断尝试send() 和 recv() 的两个循环被消灭掉了。
其次，导入了selectors模块，并创建了一个DefaultSelector 实例。Python标准库提供的selectors模块是对底层select/poll/epoll/kqueue的封装。DefaultSelector类会根据 OS 环境自动选择最佳的模块，那在 Linux 2.5.44 及更新的版本上都是epoll了。
然后，在第25行和第31行分别注册了socket可写事件(EVENT_WRITE)和可读事件(EVENT_READ)发生后应该采取的回调函数。
虽然代码结构清晰了，阻塞操作也交给OS去等待和通知了，但是，我们要抓取10个不同页面，就得创建10个Crawler实例，就有20个事件将要发生，那如何从selector里获取当前正发生的事件，并且得到对应的回调函数去执行呢？
- 事件循环（Event Loop）
为了解决上述问题，那我们只得采用老办法，写一个循环，去访问selector模块，等待它告诉我们当前是哪个事件发生了，应该对应哪个回调。这个等待事件通知的循环，称之为事件循环。
重要的是第49行代码，selector.select() 是一个阻塞调用，因为如果事件不发生，那应用程序就没事件可处理，所以就干脆阻塞在这里等待事件发生。那可以推断，如果只下载一篇网页，一定要connect()之后才能send()继而recv()，那它的效率和阻塞的方式是一样的。因为不在connect()/recv()上阻塞，也得在select()上阻塞。
'
python3 asyncio封装上述非阻塞的改进方法，用时4年打造异步标准库
协程引入
yield
def consumer():
r = ''
while True:
n = yield r
if not n:
return
print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
r = '200 OK'
def produce(c):
c.send(None)
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
r = c.send(n)
print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
c.close()
c = consumer()
produce(c)
demo解析：
注意到consumer函数是一个generator，把一个consumer传入produce后：
首先调用c.send(None)启动生成器；
然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；
consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；
produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；
produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束
在 Python 中调用协程对象1的 send() 方法时，第一次调用必须使用参数 None, 这使得协程的使用变得十分麻烦
解决此问题：
借助 Python 自身的特性来避免这一问题，比如，创建一个装饰器
def routine(func):
def start(*args, **kwargs):
cr = func(*args, **kwargs)
cr.send(None)
return cr
return start
@routine
def product():
pass
yield from
yield from 是Python 3.3 新引入的语法（PEP 380）。它主要解决的就是在生成器里玩生成器不方便的问题。它有两大主要功能。
第一个功能是：让嵌套生成器不必通过循环迭代yield，而是直接yield from。以下两种在生成器里玩子生成器的方式是等价的。
def gen_one():
subgen = range(10) yield from subgendef gen_two():
subgen = range(10) for item in subgen: yield item
第二个功能就是在子生成器和原生成器的调用者之间打开双向通道，两者可以直接通信。
def gen():
yield from subgen()def subgen():
while True:
x = yield
yield x+1def main():
g = gen()
next(g) # 驱动生成器g开始执行到第一个 yield
retval = g.send(1) # 看似向生成器 gen() 发送数据
print(retval) # 返回2
g.throw(StopIteration) # 看似向gen()抛入异常
用yield from改进基于生成器的协程，代码抽象程度更高。使业务逻辑相关的代码更精简。由于其双向通道功能可以让协程之间随心所欲传递数据，使Python异步编程的协程解决方案大大向前迈进了一步。
于是Python语言开发者们充分利用yield from，使 Guido 主导的Python异步编程框架Tulip迅速脱胎换骨，并迫不及待得让它在 Python 3.4 中换了个名字asyncio以“实习生”角色出现在标准库中。
asyncio
asyncio是Python 3.4 试验性引入的异步I/O框架（PEP 3156），提供了基于协程做异步I/O编写单线程并发代码的基础设施。其核心组件有事件循环（Event Loop）、协程(Coroutine）、任务(Task)、未来对象(Future)以及其他一些扩充和辅助性质的模块。
在引入asyncio的时候，还提供了一个装饰器@asyncio.coroutine用于装饰使用了yield from的函数，以标记其为协程。但并不强制使用这个装饰器。
- 协程的隐式创建方式
import threading
import asyncio
@asyncio.coroutine
def hello():
print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())
yield from asyncio.sleep(1)
print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello(), hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
@asyncio.coroutine把一个generator标记为coroutine类型，然后，我们就把这个coroutine扔到EventLoop中执行。
hello()会首先打印出Hello world!，然后，yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时，线程就可以从yield from拿到返回值（此处是None），然后接着执行下一行语句。
把asyncio.sleep(1)看成是一个耗时1秒的IO操作，在此期间，主线程并未等待，而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了，因此可以实现并发执行。
- 协程显示的创建方式(便于理解隐式创建)
创建任务task(2种)
import asyncio
import time
now = lambda : time.time()
async def do_some_work(x):
print('Waiting: ', x)
start = now()
coroutine = do_some_work(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
# task = asyncio.ensure_future(coroutine) # 方式一
task = loop.create_task(coroutine) # 方式二
print(task)
loop.run_until_complete(task)
print(task)
print('TIME: ', now() - start)
创建task后，task在加入事件循环之前是pending状态，加入loop后运行中是running状态，loop调用完是Done，运行完是finished状态，虽说本质上协程函数和task指的东西都一样，但是task有了协程函数的状态。
其中loop.run_until_complete()接受一个future参数，futurn具体指代一个协程函数，而task是future的子类，所以我们不声明一个task直接传入协程函数也能执行。
- 协程绑定绑定回调函数
通过task的task.add_done_callback(callback)方法绑定回调函数，回调函数接收一个future对象参数如task，在内部通过future.result()获得协程函数的返回值。
import asyncio
async def test(x):
return x+3
def callback(y):
print(y.result())
coroutine = test(5)
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(coroutine)
task
<Task pending coro=<test() running at <ipython-input-4-61142fef17d8>:1>>
task.add_done_callback(callback)
loop.run_until_complete(task)
- 协程耗时任务挂起
多任务声明了协程函数，也同时在loop中注册了，他的执行也是顺序执行的，因为在异步函数中没有声明那些操作是耗时操作，所以会顺序执行。await的作用就是告诉控制器这个步骤是耗时的，async可以定义协程对象，使用await可以针对耗时的操作进行挂起
import asyncio
import time
async def test(1):
time.sleep(1)
print(time.time())
tasks = [asyncio.ensure_future(test()) for _ in range(3)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
1547187398.7611663
1547187399.7611988
1547187400.7632194
上面执行并不是异步执行，而是顺序执行，但是改成下面形式那就是异步执行：
import asyncio
import time
async def test(t):
await asyncio.sleep(1)
print(time.time())
tasks = [asyncio.ensure_future(test()) for _ in range(3)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
1547187398.7611663
1547187399.7611988
1547187400.7632194
async、await(将耗时函数挂起)
用asyncio提供的@asyncio.coroutine可以把一个generator标记为coroutine类型，然后在coroutine内部用yield from调用另一个coroutine实现异步操作。
为了简化并更好地标识异步IO，从Python 3.5开始引入了新的语法async和await，可以让coroutine的代码更简洁易读。
请注意，async和await是针对coroutine的新语法，要使用新的语法，只需要做两步简单的替换：
把@asyncio.coroutine替换为async；
把yield from替换为await。
async def hello():
print("Hello world!")
r = await asyncio.sleep(1)
print("Hello again!")
aiohttp
asyncio可以实现单线程并发IO操作。如果仅用在客户端，发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用单线程+coroutine实现多用户的高并发支持。
asyncio实现了TCP、UDP、SSL等协议，aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架。
import asyncio
from aiohttp import web
async def index(request):
await asyncio.sleep(0.5)
return web.Response(body=b'<h1>Index</h1>')
async def hello(request):
await asyncio.sleep(0.5)
text = '<h1>hello, %s!</h1>' % request.match_info['name']
return web.Response(body=text.encode('utf-8'))
async def init(loop):
app = web.Application(loop=loop)
app.router.add_route('GET', '/', index)
app.router.add_route('GET', '/hello/{name}', hello)
srv = await loop.create_server(app.make_handler(), '127.0.0.1', 8000)
print('Server started at http://127.0.0.1:8000...')
return srv
loop = asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环（池）
loop.run_until_complete(init(loop)) # 将协程对象包装并注册协程对象
loop.run_forever()
多进程配合使用 + 协程
方法1:
asyncio、aiohttp需要配合aiomultiprocess
方法2:
gevent.pool import Pool
multiprocessing import Process
核心代码
def main():
file_list = ["7001", "7002", "7003"]
p_lst = [] # 线程列表
for i in file_list:
# self.run(i)
p = Process(target=read_file, args=(i,)) # 子进程调用函数
p.start() # 启动子进程
p_lst.append(p) # 将所有进程写入列表中
def read_file(self, number):
"""
读取文件
:param number: 文件标记
:return:
"""
file_name = os.path.join(self.BASE_DIR, "data", "%s.txt" % number)
# print(file_name)
self.write_log(number, "开始读取文件 {}".format(file_name),"green")
with open(file_name, encoding='utf-8') as f:
# 使用协程池，执行任务。语法: pool.map(func,iterator)
# partial使用偏函数传递参数
# 注意：has_null第一个参数,必须是迭代器遍历的值
pool.map(partial(self.has_null, number=number), f)
多协程
使用loop.run_until_complete(syncio.wait(tasks)) 也可以使用 loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks)） ,前者传入task列表，会对task进行解包操作。
多协程嵌套
async def get(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
print(response)
print(time.time())
import time
async def request():
url = "http://www.baidu.com"
resulit = await get(url)
tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in range(10000)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
- 返回方式(3种)
async def get(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
print(response)
print(time.time())
async def request():
url = "http://www.baidu.com"
tasks = [asyncio.ensure_future(url) for _ in range（1000）]
方式一：
dones, pendings = await asyncio.wait(tasks) # 返回future对象，不返回直接结果
for task in dones:
print('Task ret: ', task.result())
方式二：
results = await asyncio.gather(*tasks) # 直接返回结果
方式三：
for task in asyncio.as_completed(tasks):
result = await task
print('Task ret: {}'.format(result)) # 迭代方式返回结果
tasks = asyncio.ensure_future(request())
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
停止协程任务
实现结束task有两种方式：关闭单个task、关闭loop，涉及主要函数：
asyncio.Task.all_tasks()获取事件循环任务列表
KeyboardInterrupt捕获停止异常（Ctrl+C）
loop.stop()停止任务循环
task.cancel()取消单个任务
loop.run_forever()
loop.close()关闭事件循环，不然会重启
gevent(第三方包实现协程方式)
python程序实现的一种单线程下的多任务执行调度器，简单来说在一个线程里，先后执行AB两个任务，但是当A遇到耗时操作（网络等待、文件读写等），这个时候gevent会让A继续执行，但是同时也会开始执行B任务，如果B在遇到耗时操作同时A又执行完了耗时操作，gevent又继续执行A。
import gevent
def test(time):
print(1)
gevent.sleep(time)
print(2)
def test2(time):
print(3)
gevent.sleep(time)
print(4)
if __name__ == '__main__':
gevent.joinall([
gevent.spawn(test, 2),
gevent.spawn(test2, 3)
])
借鉴文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/GgamzHPyZuSg45LoJKsofA
https://rgb-24bit.github.io/blog/2019/python-coroutine-event-loop.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/54657754
https://cloud.tencent.com/developer/article/1590280
