48异步编程_asyncio_aiohttp

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目录

asyncio.1

事件循环：...1

协程：...2

aiohttp：...4

asyncio

异步io，3.4version加入标准库；

asyncio底层基于selectors实现，看似库，其实是个框架，包含异步IO、事件循环、协程、任务等内容；

例：

def a():

    for x in range(3):

        time.sleep(0.001)   #生产上不能加此句，仅在多线程下做实验用

        print('a.x', x)

def b():

    for x in 'abc':

        time.sleep(0.001)

        print('b.x', x)

# a()   #串行，两件事如果有因果关系才需要串行，否则并行要好

# b()

# threading.Thread(target=a).start()   #多线程下，由OS控制；输出会乱

# threading.Thread(target=b).start()

if __name__ == '__main__':

    multiprocessing.Process(target=a).start()   #真正的同时进行，由OS控制

    multiprocessing.Process(target=b).start()

事件循环：

是asyncio提供的核心运行机制；

loop = asyncio.get_event_loop()   #返回一个事件循环对象，是asyncio.BaseEventLoop的实例；

loop.stop()、asyncio.AbstractEventLoop.stop()   #停止运行事件循环

loop.run_forever()、asyncio.AbstractEventLoop.run_forever()   #一直运行，直到stop

loop.run_until_complete(future)、asyncio.AbstractEventLoop.run_until_complete(future)   #运行直至Future对象运行完

loop.close()、asyncio.AbstractEventLoop.close()   #关闭事件循环

loop.is_running()、asyncio.AbstractEventLoop.is_running()   #返回事件循环是否运行

协程：

例：

协程，有返回值None，但没有用；

由自己控制（类似于并发的控制），与多线程、多进程没关系；

在线程内通过生成器完成了调度，让两个函数几乎都有在执行，这样的调度不是OS的进程、线程完成的，而是用户自己设计的；

编写此程序，要使用yield来让出控制权，要用循环帮助执行；

def a():

    for x in range(3):

        time.sleep(0.001)

        print('a.x', x)

        yield

def b():

    for x in 'abc':

        time.sleep(0.001)

        print('b.x', x)

        yield

m = a()

n = b()

for _ in range(3):

    next(m)

    next(n)

不是进程，也不是线程，它是用户空间调度完成并发处理的方式；

进程、线程由OS完成调度，而协程是线程内完成调度，它不需要更多的线程，自然也没有多线程切换带来的开销；

协程是非抢占式调度（串行），只有一个协程主动让出控制权，另一个协程才会被调度；

协程也需要使用锁机制，因为是在同一个线程中执行；

多cpu下，可使用多进程+协程配合，既能进程并发又能发挥协程在单线程中的优势；

py中协程是基于生成器的；

3.5version开始，py提供关键字async、await，在语言上原生支持协程，支持async def、async with、async for；

async def用来定义协程函数，调用后即是协程对象（同生成器函数、生成器对象），协程函数中可以不包含await、async关键字，不能使用yield关键字；

asyncio.iscoroutinefunction(sleep)   #判断是否是协程函数

asyncio.iscoroutine(thread)   #判断是否是协程对象

例：

@asyncio.coroutine   #使用装饰器，3.4ver用法

def sleep(x):   #生成器+函数（函数中有yield语句即为生成器函数）

    for i in range(3):   #有循环

        print('sleep {}'.format(i))

        yield from asyncio.sleep(x)   #asyncio.sleep(x)，另一个生成器对象

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(sleep(10))   #sleep(3)必须要有括号，sleep为生成器函数，可理解为拿到生成器对象，用返回的对象循环

loop.close()

例：

asyncdef sleep(x):   #3.5ver用法

    for i in range(3):

        print('sleep {}'.format(i))

        await asyncio.sleep(x)

async def showthread(x):

    for i in range(3):

        print(threading.enumerate())

        await asyncio.sleep(x)

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [sleep(3), showthread(3)]   #放协程对象

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

loop.close()

print(asyncio.iscoroutinefunction(sleep))

print(asyncio.iscoroutine(showthread))

输出：

[<_MainThread(MainThread, started 19172)>]

sleep 0

[<_MainThread(MainThread, started 19172)>]

sleep 1

[<_MainThread(MainThread, started 19172)>]

sleep 2

True

False

例：

TcpEchoServer

aiohttp：

>pip install aiohttp

对于socket，在accept()后，关键是recv()和send()；

对于http，关键是request和response；

异步的好处：

没有多线程，并发用多进程；

多进程 + 协程，可完成很高的并发；

简单函数-->多线程-->IO复用-->异步io；

例，服务端：

from aiohttp import web

async def indexhandle(request: web.Request):

    return web.Response(text=request.path, status=201)

async def handle(request: web.Request):

    print(request.match_info)

    print(request.query_string)

    return web.Response(status=200,text=request.match_info.get('id', '0000'))

app = web.Application()

app.router.add_get('/', indexhandle)

app.router.add_get('/{id}', handle)

web.run_app(app, host='0.0.0.0', port=9999)

输出：

======== Running on http://0.0.0.0:9999 ========

(Press CTRL+C to quit)

-> >

例，客户端：

from aiohttp import ClientSession

import asyncio

async def get_html(url: str):

    async with ClientSession() as session:   #client与server建立会话

        async with session.get(url) as res:   #response

            print(res.status)

            print(await res.text())

url = 'http://127.0.0.1:9999/555'   #服务端

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(get_html(url))   #爬虫的第一步，拿到html页面数据后，用第三方库解析html变成dom树，拿到想要的东西

loop.close()

输出：

200

555