**协程也叫“轻量级线程”,是一种用户态中来回切换代码块执行的技术,目的是减少阻塞,提高程序的运行速度。**协程不是计算机提供的功能,而是需要程序员自己实现的,是单个线程内的任务调度技巧。
假设,现在要执行2个函数(不用管谁先完成),这2个函数在运行中各需要3秒阻塞时间去等待网络 IO 的完成:
事件循环可以理解为一个不断检测并执行代码的死循环,是 python 协程系统的核心。它维护着一个任务队列,在整个程序运行过程中,不断循环执行队列中的任务,一旦发生阻塞就切换任务。
import asyncio # python 自带
# 获取一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将任务放到
loop.run_until_complete(任务)
import asyncio
async def main(): # 定义协程函数
print('hello')
await asyncio.sleep(1)
print('world')
asyncio.run(main()) # 运行协程函数
"""
输出:
hello
world
"""
注意!执行协程函数只会得到协程对象,不会立刻执行函数内的代码。
main()
<coroutine object main at 0x1053bb7c8>
要真正运行一个协程,asyncio 提供了三种主要机制:
第一种:用asyncio.run()
函数用来运行最高层级的入口点main()
函数。 (参见上面的示例)
第二种:使用await
关键字”等待“一个协程对象(await
后面会详解)。以下代码段会在等待 1 秒后打印 “hello”,然后再次等待 2 秒后打印 “world”:
import asyncio
import time
async def say_after(delay, what):
await asyncio.sleep(delay) # 这样才会真正执行 sleep 协程函数
print(what)
async def main():
print(f"开始:{time.strftime('%X')}")
await say_after(1, 'hello')
await say_after(2, 'world')
print(f"结束:{time.strftime('%X')}")
asyncio.run(main())
预期的输出:
开始:17:13:52
hello
world
结束:17:13:55
第三种:asyncio.create_task()
函数用来并发运行作为 asyncio 任务的多个协程。
让我们修改以上示例,并发运行两个 say_after
协程:
async def main():
task1 = asyncio.create_task(
say_after(1, 'hello'))
task2 = asyncio.create_task(
say_after(2, 'world'))
print(f"开始:{time.strftime('%X')}")
# 等带两个任务都完成,大约需要2秒
await task1
await task2
print(f"结束:{time.strftime('%X')}")
注意,预期的输出显示代码段的运行时间比之前快了 1 秒:
started at 17:14:32
hello
world
finished at 17:14:34
await 可等待对象
:表示遇到阻塞后,先挂起当前协程(任务),让事件循环去执行其他任务(如果有其他任务的话),等待“可等待对象”执行完成后,再继续执行下面的代码。
import asyncio
async def main():
print('hello')
# 会挂起 main 一秒钟,然后打印 world
# 一般用于后续步骤需要可等待对象完成后才能执行的情况
await asyncio.sleep(1)
print('world')
如果可等待对象有返回值,可以直接保存:result = await 可等待对象
。
可等待对象是指可以在await
语句中使用的对象,它主要有三种类型:协程、任务和 Future。
在本文中,“协程”可用来表示两个紧密关联的概念:
协程函数:使用async def 函数名
定义的函数。
协程对象:调用协程函数得到的对象。
asyncio 也支持旧式的基于生成器(yield 关键字)的协程对象。
当一个协程被asyncio.create_task()
等函数封装成一个任务,该协程就会被自动调度执行:
import asyncio
async def nested():
return 42
async def main():
# 创建任务,并将 nested 函数添加到事件循环
task1 = asyncio.create_task(nested())
task2 = asyncio.create_task(nested())
# 可以给任务起一个名称
# task = asyncio.create_task(nested(), name="t1")
# 等待 task 结束
await task1
await task2
asyncio.run(main())
上面的方法不常用,更加常用的方法是:
import asyncio
async def nested():
return 42
async def main():
# 创建任务,并将 nested 函数添加到事件循环
task_list = [
asyncio.create_task(nested(),name="t1"),
asyncio.create_task(nested(),name="t2")
]
# 等待 task 结束
done, pending = await asyncio.wait(task_list, timeout=3) # 超时时间是可选的
asyncio.run(main())
说明:
done
:所有任务完成后的返回结果的集合。pending
:不常用,任务超时后返回的结果集合。Future 是一个比较底层的可等待对象,任务(Task)是基于 Future 的。Future 一般不会直接用,它表示一个异步操作的最终结果。当一个 Future 对象被等待,这意味着协程将保持等待直到该 Future 对象在其他地方操作完毕。
async def main():
await function_that_returns_a_future_object()
# 下面的写法也是有效的
await asyncio.gather(
function_that_returns_a_future_object(),
some_python_coroutine()
)
该 Future 对象用于线程池、进程池实现异步操作时用,与 asyncio.Future 没有任何关系,仅仅是名称相同而已。
import time
from concurrent.futures import Future
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor
def func(val):
time.sleep(1)
print(val)
return "abc"
# 创建线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
# 创建进程池
# pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5)
for i in range(10):
fut = pool.submit(func, i)
# fut 就是 concurrent.futures.Future 对象
print(fut)
在实际开发中,可能会出现多进程、多线程和协程交叉实现的情况。比如:基于协程的异步编程 + MySQL(不支持异步)。但我们可以这么做:
import time
import asyncio
import concurrent.futures
def func1():
"""某个耗时操作"""
time.sleep(2)
return "abc"
async def main():
# 获取事件循环
loop = async.get_running_loop()
# 1. 在默认的循环执行器中运行
result = await loop.run_in_executor(
None, func1) # 第一个
print('default thread pool', result)
# 2. 在自定义线程池中运行
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
result = await loop.run_in_executor(
pool, func1)
print('custom thread pool', result)
# 3. 在自定义进程池中运行
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
result = await loop.run_in_executor(
pool, func1)
print('custom process pool', result)
asyncio.run(main())
说明:
run_in_executor
的参数:
concurrent.futures.Executor
实例,如果为None
,则使用默认的执行器。run_in_executor
内部做了两件事情:
import asyncio
import requests
async def download_image(url):
# 发送网络请求,下载图片(遇到网络下载图片的IO请求,自动化切换到其他任务)
print("开始下载:", url)
loop = asyncio.get_event_loop()
# requests模块默认不支持异步操作,所以就使用线程池来配合实现了。
future = loop.run_in_executor(None, requests.get, url)
response = await future
print('下载完成')
# 图片保存到本地文件
file_name = url.rsplit('_')[-1]
with open(file_name, mode='wb') as file_object:
file_object.write(response.content)
if __name__ == '__main__':
url_list = [
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg',
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg'
]
tasks = [download_image(url) for url in url_list]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete( asyncio.wait(tasks) )
异步迭代器:
异步迭代器与普通的迭代器是基本一致的,只不过内部实现的是__aiter__()
和__anext__()
方法。__anext__()
必须返回一个awaitable
对象。async for
会处理异步迭代器的__anext__()
方法所返回的可等待对象,知道引发一个StopAsyncIteration
异常。
异步可迭代对象:
可以在async for
语句中使用的对象,必须通过它的__aiter__()
方法返回一个异步迭代器。
举例:
import asyncio
class Reader(object):
""" 自定义异步迭代器(同时也是异步可迭代对象) """
def __init__(self):
self.count = 0
async def readline(self):
# await asyncio.sleep(1)
self.count += 1
if self.count == 100:
return None
return self.count
def __aiter__(self):
return self
async def __anext__(self):
val = await self.readline()
if val == None:
raise StopAsyncIteration
return val
async def func():
# 创建异步可迭代对象
async_iter = Reader()
# async for 必须要放在async def函数内,否则语法错误。
async for item in async_iter:
print(item)
asyncio.run(func())
异步迭代器其实没什么太大的作用,只是支持了async for
语法而已。
异步上下文管理需要实现的是__aenter__()
和__aexit__()
方法,以此实现对async with
语句中的环境进行控制。
import asyncio
class AsyncContextManager:
def __init__(self):
self.conn = None
async def do_something(self):
# 异步操作数据库
return 666
async def __aenter__(self):
# 异步链接数据库
self.conn = await asyncio.sleep(1)
return self
async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
# 异步关闭数据库链接
await asyncio.sleep(1)
async def func():
# 与异步迭代器一样,必须放在协程函数内
async with AsyncContextManager() as f:
result = await f.do_something()
print(result)
asyncio.run(func())
Python标准库中提供了asyncio
模块,用于支持基于协程的异步编程。
uvloop 是 asyncio 中的事件循环的替代方案,替换后可以使得asyncio性能提高。事实上,uvloop要比nodejs、gevent等其他python异步框架至少要快2倍,性能可以比肩Go语言。
安装uvloop:
pip install uvloop
在项目中想要使用uvloop替换asyncio的事件循环也非常简单,只要在代码中这么做就行。
import asyncioimport
uvloopasyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
# 编写asyncio的代码,与之前写的代码一致。
# 内部的事件循环自动化会变为
uvloopasyncio.run(...)
注意:知名的 asgi uvicorn 内部就是使用的uvloop的事件循环。
安装 aioredis 模块:
pip3 install aioredis
示例1:异步操作redis,在遇到 IO 等待的地方,使用 await 关键字。
import asyncio
import aioredis
async def execute(address, password):
print("开始执行", address)
# 网络IO操作:创建redis连接
redis = await aioredis.create_redis(address, password=password)
# 网络IO操作:在redis中设置哈希值car,内部在设三个键值对,即: redis = { car:{key1:1,key2:2,key3:3}}
await redis.hmset_dict('car', key1=1, key2=2, key3=3)
# 网络IO操作:去redis中获取值
result = await redis.hgetall('car', encoding='utf-8')
print(result)
redis.close()
# 网络IO操作:关闭redis连接
await redis.wait_closed()
print("结束", address)
asyncio.run(execute('redis://47.93.4.198:6379', "root12345"))
示例2:连接多个redis做操作(遇到IO会切换其他任务,提供了性能)。
import asyncio
import aioredis
async def execute(address, password):
print("开始执行", address)
# 网络IO操作:先去连接 47.93.4.197:6379,遇到IO则自动切换任务,去连接47.93.4.198:6379
redis = await aioredis.create_redis_pool(address, password=password)
# 网络IO操作:遇到IO会自动切换任务
await redis.hmset_dict('car', key1=1, key2=2, key3=3)
# 网络IO操作:遇到IO会自动切换任务
result = await redis.hgetall('car', encoding='utf-8')
print(result)
redis.close()
# 网络IO操作:遇到IO会自动切换任务
await redis.wait_closed()
print("结束", address)task_list = [
execute('redis://47.93.4.197:6379', "root12345"),
execute('redis://47.93.4.198:6379', "root12345")
]
asyncio.run(asyncio.wait(task_list))
更多redis操作参考 aioredis 官网:传送门
当通过python去操作MySQL时,连接、执行SQL、关闭都涉及网络IO请求,使用asycio异步的方式可以在IO等待时去做一些其他任务,从而提升性能。
安装Python异步操作redis模块
pip3 install aiomysql
例子1:
import asyncio
import aiomysql
async def execute():
# 网络IO操作:连接MySQL
conn = await aiomysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123', db='mysql')
# 网络IO操作:创建CURSOR
cur = await conn.cursor()
# 网络IO操作:执行SQL
await cur.execute("SELECT Host,User FROM user")
# 网络IO操作:获取SQL结果
result = await cur.fetchall()
print(result)
# 网络IO操作:关闭链接
await cur.close()
conn.close()
asyncio.run(execute())
例子2:
import asyncio
import aiomysql
async def execute(host, password):
print("开始", host)
# 网络IO操作:先去连接 47.93.40.197,遇到IO则自动切换任务,去连接47.93.40.198:6379
conn = await aiomysql.connect(host=host, port=3306, user='root', password=password, db='mysql')
# 网络IO操作:遇到IO会自动切换任务
cur = await conn.cursor()
# 网络IO操作:遇到IO会自动切换任务
await cur.execute("SELECT Host,User FROM user")
# 网络IO操作:遇到IO会自动切换任务
result = await cur.fetchall()
print(result)
# 网络IO操作:遇到IO会自动切换任务
await cur.close()
conn.close()
print("结束", host)task_list = [
execute('47.93.40.197', "root!2345"),
execute('47.93.40.197', "root!2345")
]
asyncio.run(asyncio.wait(task_list))
FastAPI 是一款用于构建 API 的高性能 web 框架,框架基于 Python3.6+的 type hints
搭建。
接下来的异步示例以FastAPI
和uvicorn
来讲解(uvicorn是一个支持异步的asgi)。
安装 FastAPI:
pip3 install fastapi
安装 uvicorn:
pip3 install uvicorn
举例:
import asyncio
import uvicorn
import aioredis
from aioredis import Redis
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
REDIS_POOL = aioredis.ConnectionsPool('redis://47.193.14.198:6379',
password="root123",
minsize=1,
maxsize=10)
@app.get("/")
def index():
""" 普通操作接口"""
return {
"message": "Hello World"}
@app.get("/red")
async def red():
""" 异步操作接口"""
print("请求来了")
await asyncio.sleep(3)
# 连接池获取一个连接
conn = await REDIS_POOL.acquire()
redis = Redis(conn)
# 设置值
await redis.hmset_dict('car', key1=1, key2=2, key3=3)
# 读取值
result = await redis.hgetall('car', encoding='utf-8')
print(result)
# 连接归还连接池
REDIS_POOL.release(conn)
return result
if __name__ == '__main__':
uvicorn.run("luffy:app", host="127.0.0.1", port=5000, log_level="info")
在有多个用户并发请求的情况下,异步方式来编写的接口可以在 IO 等待过程中去处理其他的请求,提供性能。这就是 FastAPI 如此高性能的原因所在。
文章浏览阅读3.6k次。需求背景EasyDarwin开发团队维护EasyDarwin开源流媒体服务器也已经很多年了,之前也陆陆续续尝试过很多种服务端录像的方案,有:在EasyDarwin中直接解析收到的RTP包,重新组包录像;也有:在EasyDarwin中新增一个RecordModule,再以RTSPClient的方式请求127.0.0.1自己的直播流录像,但这些始终都没有成气候;我们的想法是能够让整套EasyDarwin_开源录播系统
文章浏览阅读1.1w次。今天碰到一个执行语句等了半天没有执行:delete table XXX where ......,但是在select 的时候没问题。后来发现是在执行select * from XXX for update 的时候没有commit,oracle将该记录锁住了。可以通过以下办法解决: 先查询锁定记录 Sql代码 SELECT s.sid, s.seri_oracle delete update 锁表问题
文章浏览阅读3.4k次。报错信息error:Undefined symbol: typeinfo for sdk::IConfigUndefined symbol: vtable for sdk::IConfig具体信息:Undefined symbols for architecture x86_64: "typeinfo for sdk::IConfig", referenced from: typeinfo for sdk::ConfigImpl in sdk.a(config_impl.o) _xcode undefined symbols:
文章浏览阅读249次。背景《承接上文,项目05(Mysql升级06Mysql5.6.51升级到Mysql5.7.32)》,写在前面需要(考虑)检查和测试的层面很多,不限于以下内容。参考文档https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/upgrade-prerequisites.htmllink推荐阅读以上链接,因为对应以下问题,有详细的建议。官方文档:不得存在以下问题:0.不得有使用过时数据类型或功能的表。不支持就地升级到MySQL 8.0,如果表包含在预5.6.4格_mysql8.0.26 升级32
文章浏览阅读3.7k次。一.安装基本环境工具:1.安装git工具sudo apt install wget g++ git2.检查并安装java等环境工具2.1、执行下面安装命令#!/bin/bashsudoapt-get-yinstall--upgraderarunrarsudoapt-get-yinstall--upgradepython-pippython3-pip#aliyunsudoapt-get-yinstall--upgradeopenjdk..._高通8155 qnx 源码
文章浏览阅读461次。firebase 与谷歌 大多数开发人员都听说过Google的Firebase产品。 这就是Google所说的“ 移动平台,可帮助您快速开发高质量的应用程序并发展业务。 ”。 它基本上是大多数开发人员在构建应用程序时所需的一组工具。 在本文中,我将介绍这些工具,并指出您选择使用Firebase时需要了解的所有内容。 在开始之前,我需要说的是,我不会详细介绍Firebase提供的所有工具。 我..._firsebase 与 google
文章浏览阅读1.2k次。在容器化应用中,每个环境都要独立的打一个镜像再给镜像一个特有的tag,这很麻烦,这就要用到k8s原生的配置中心configMap就是用解决这个问题的。使用configMap部署应用。这里使用nginx来做示例,简单粗暴。直接用vim常见nginx的配置文件,用命令导入进去kubectl create cm nginx.conf --from-file=/home/nginx.conf然后查看kub..._pod mount目录会自动创建吗
文章浏览阅读169次。随着互联网技术的发发展,计算机技术广泛应用在人们的生活中,逐渐成为日常工作、生活不可或缺的工具,高校各种管理系统层出不穷。高校作为学习知识和技术的高等学府,信息技术更加的成熟,为新生报到管理开发必要的系统,能够有效的提升管理效率。一直以来,新生报到一直没有进行系统化的管理,学生无法准确查询学院信息,高校也无法记录新生报名情况,由此提出开发基于微服务的分布式新生报到系统,管理报名信息,学生可以在线查询报名状态,节省时间,提高效率。_关于spring cloud的参考文献有啥
文章浏览阅读3.2k次。Public MustInherit Class Contact '只能作基类且不能实例化 Private mID As Guid = Guid.NewGuid Private mName As String Public Property ID() As Guid Get Return mID End Get_vb.net 继承多个接口
文章浏览阅读1.7k次。1.美图# 2.概述因为要上传我的所有仓库的包,希望nexus中已有的包,我不覆盖,没有的添加。所以想批量上传jar。3.方案1-脚本批量上传PS:nexus3.x版本只能通过脚本上传3.1 批量放入jar在mac目录下,新建一个文件夹repo,批量放入我们需要的本地库文件夹,并对文件夹授权(base) lcc@lcc nexus-3.22.0-02$ mkdir repo2..._nexus3 批量上传jar包 java代码
文章浏览阅读6.6k次,点赞6次,收藏30次。本文转自http://blog.csdn.net/charleslei/article/details/486519531、什么是场在介绍Deinterlacer去隔行处理的方法之前,我们有必要提一下关于交错场和去隔行处理的基本知识。那么什么是场呢,场存在于隔行扫描记录的视频中,隔行扫描视频的每帧画面均包含两个场,每一个场又分别含有该帧画面的奇数行扫描线或偶数行扫描线信息,_mipi去隔行
文章浏览阅读1.7k次。DATA L_ENDDA TYPE SY-DATUM. IF P_DATE IS INITIAL. CONCATENATE SY-DATUM(4) '1231' INTO L_ENDDA. ELSE. CONCATENATE P_DATE(4) '1231' INTO L_ENDDA. ENDIF. DATA: LV_RESET(1) TY_abap 自定义 search help