浅析Python中的asyncio
asyncio理解
最近突然想了解一下Python的异步编程,于是乎就去了解了下asyncio的使用。借用官网的话
asyncio 是用来编写并发代码的库,使用 async/await 语法。其用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础,包括网络和网站服务,数据库连接库,分布式任务队列等等。
要理解Python的异步编程方式这里我直接上例子
import asyncio
async def main():
print('Hello ...')
await asyncio.sleep(1)
print('... World!')
main()
运行结果
RuntimeWarning: coroutine 'main' was never awaited
可以看到对于加了async的方法直接调用是无法运行出结果的,这是因为async修饰的函数其运行的返回结果是一个coroutine对象,而coroutine对象需要放到Event Loop中才能执行。
所以我们把上述代码改成
async def main():
print('Hello ...')
await asyncio.sleep(1)
print('... World!')
asyncio.run(main())
运行结果
Hello ...
... World!
这样我们就解决了coroutine的运行问题。下面我们再来尝试实现一下异步程序,看代码
import asyncio
import time
async def say_after(delay, what):
await asyncio.sleep(delay)
print(what)
async def main():
print(f"started at {time.strftime('%X')}")
await say_after(1, 'hello')
await say_after(2, 'world')
print(f"finished at {time.strftime('%X')}")
asyncio.run(main())
运行结果按道理应该是间隔了3s,可是结果如下
started at 14:07:43
hello
world
finished at 14:07:46
这是为什么呢?查阅一番资料发现Python中的异步执行模式依赖于Event Loop,在等待的间隙中需要从Event Loop中找其它可以运行的程序,await关键字就是将coroutine转化成一个task加入到Event Loop中去,而执行第一个say_after的时候,第二个say_after并没有加入到Event Loop中去,所以在第一个say_after等待的时候无法去执行第二个say_after,最终导致的结果就是程序运行了3s,并没有达到异步的效果。
有两种方式解决这个问题
1、提前将两个say_after加入到eventloop中
async def main():
task1 = asyncio.create_task(say_after(1, 'hello'))
task2 = asyncio.create_task(say_after(2, 'world'))
print(f"started at {time.strftime('%X')}")
await task1
await task2
print(f"finished at {time.strftime('%X')}")
2、使用gather方法
async def main():
print(f"started at {time.strftime('%X')}")
await asyncio.gather(
say_after(1, 'hello'),
say_after(2, 'world')
)
print(f"finished at {time.strftime('%X')}")
最后二者的运行结果都是间隔了2s
started at 14:17:43
hello
world
finished at 14:17:45
最后,需要提醒的是,对于Python的asyncio来说,无论何时都只有1条语句运行在cpu上,所以如果我们的程序没有等待的时候,asyncio其实并没有什么帮助。