python異步編程之asyncio（百萬併發）

時間 2019-11-18

標籤 python 異步編程 asyncio 百萬併發欄目 Python 简体版

原文原文鏈接

前言：python因爲GIL（全局鎖）的存在，不能發揮多核的優點，其性能一直飽受詬病。然而在IO密集型的網絡編程裏，異步處理比同步處理能提高成百上千倍的效率，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。html

python還有一個優點是庫（第三方庫）極爲豐富，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纔是將來啊，哈哈！python3.5又加入了async/await特性。python

在學習asyncio以前，咱們先來理清楚同步/異步的概念：linux

·同步是指完成事務的邏輯，先執行第一個事務，若是阻塞了，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。。。編程

·異步是和同步相對的，異步是指在處理調用這個事務的以後，不會等待這個事務的處理結果，直接處理第二個事務去了，經過狀態、通知、回調來通知調用者處理結果。windows

1、asyncio

下面經過舉例來對比同步代碼和異步代碼編寫方面的差別，其次看下二者性能上的差距，咱們使用sleep(1)模擬耗時1秒的io操做。網絡

·同步代碼：session

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）併發

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

·異步代碼：app

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：框架

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，其內部有異步操做。每一個線程有一個事件循環，主線程調用asyncio.get_event_loop()時會建立事件循環，你須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。

2、aiohttp

　　若是須要併發http請求怎麼辦呢，一般是用requests，但requests是同步的庫，若是想異步的話須要引入aiohttp。這裏引入一個類，from aiohttp import ClientSession，首先要創建一個session對象，而後用session對象去打開網頁。session能夠進行多項操做，好比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 關鍵字加在須要等待的操做前面，response.read()等待request響應，是個耗IO操做。而後使用ClientSession類發起http請求。

多連接異步訪問

若是咱們須要請求多個URL該怎麼辦呢，同步的作法訪問多個URL只須要加個for循環就能夠了。但異步的實現方式並沒那麼容易，在以前的基礎上須要將hello()包裝在asyncio的Future對象中，而後將Future對象列表做爲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，上面介紹了訪問不一樣連接的異步實現方式，可是咱們只是發出了請求，若是要把響應一一收集到一個列表中，最後保存到本地或者打印出來要怎麼實現呢，可經過asyncio.gather(*tasks)將響應所有收集起來，具體經過下面實例來演示。

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'<!DOCTYPE html>\r\n<!--STATUS OK-->\r\n<html>\r\n<head>\r\n......

異常解決

假如你的併發達到2000個，程序會報錯：ValueError: too many file descriptors in select()。報錯的緣由字面上看是 Python 調取的 select 對打開的文件有最大數量的限制，這個實際上是操做系統的限制，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。這裏咱們有三種方法解決這個問題：

1.限制併發數量。（一次不要塞那麼多任務，或者限制最大併發數量）

2.使用回調的方式。

3.修改操做系統打開文件數的最大限制，在系統裏有個配置文件能夠修改默認值，具體步驟再也不說明了。

不修改系統默認配置的話，我的推薦限制併發數的方法，設置併發數爲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) # 限制併發量爲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()

相關標籤/搜索

每日一句

每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。