Python中的asyncio代码详解
asyncio介绍
熟悉c#的同学可能知道，在c#中可以很方便的使用 async 和 await 来实现异步编程，那么在python中应该怎么做呢，其实python也支持异步编程，一般使用 asyncio 这个库，下面介绍下什么是 asyncio :
asyncio 是用来编写 并发 代码的库，使用 async/await 语法。 asyncio 被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。 asyncio 往往是构建 io 密集型和高层级 结构化 网络代码的最佳选择。
asyncio中的基本概念
可以看见，使用asyncio库我们也可以在python代码中使用 async 和 await 。在 asyncio 中，有四个基本概念，分别是：
eventloop
eventloop 可以说是 asyncio 应用的核心，*总控， eventloop 实例提供了注册、取消、执行任务和回调 的方法。 简单来说，就是我们可以把一些异步函数注册到这个事件循环上，事件循环回循环执行这些函数（每次只能执行一个），如果当前正在执行的函数在等待i/o返回，那么事件循环就会暂停它的执行去执行其他函数。当某个函数完成i/o后会恢复，等到下次循环到它的时候就会继续执行。
coroutine
协程本质就是一个函数，
import asyncio
import time
async def a():
print('suspending a')
await asyncio.sleep(3)
print('resuming a')
async def b():
print('suspending b')
await asyncio.sleep(1)
print('resuming b')
async def main():
start = time.perf_counter()
await asyncio.gather(a(), b())
print(f'{main.__name__} cost: {time.perf_counter() - start}')
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
执行上述代码，可以看到类似这样的输出:
suspending a
suspending b
resuming b
resuming a
main cost: 3.0023356619999997
关于协程的具体介绍，可以参考我以前的文章python中的协程 不过以前的那种写法，需要使用装饰器，已经过时了。
future
future 是表示一个“未来”对象，类似于 javascript 中的 promise ，当异步操作结束后会把最终结果设置到这个 future 对象上， future 是对协程的封装。
>>> import asyncio
>>> def fun():
... print("inner fun")
... return 111
...
>>> loop = asyncio.get_event_loop()
>>> future = loop.run_in_executor(none, fun) #这里没有使用await
inner fun
>>> future #可以看到，fun方法状态是pending
<future pending cb=[_chain_future.<locals>._call_check_cancel() at /usr/local/cellar/python/3.7.3/frameworks/python.framework/versions/3.7/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]>
>>> future.done() # 还没有完成
false
>>> [m for m in dir(future) if not m.startswith('_')]
['add_done_callback', 'cancel', 'cancelled', 'done', 'exception', 'get_loop', 'remove_done_callback', 'result', 'set_exception', 'set_result']
>>> future.result() #这个时候如果直接调用result()方法会报错
traceback (most recent call last):
file "<input>", line 1, in <module>
asyncio.base_futures.invalidstateerror: result is not set.
>>> async def runfun():
... result=await future
... print(result)
...
>>>loop.run_until_complete(runfun()) #也可以通过 loop.run_until_complete(future) 来执行，这里只是为了演示await
111
>>> future
<future finished result=111>
>>> future.done()
true
>>> future.result()
111
task
eventloop 除了支持协程，还支持注册 future 和 task 2种类型的对象，而 future 是协程的封装， future 对象提供了很多任务方法（如完成后的回调，取消，设置任务结果等等），但是一般情况下开发者不需要操作 future 这种底层对象，而是直接用 future 的子类 task 协同的调度协程来实现并发。那么什么是 task 呢？下面介绍下：
一个与 future 类似的对象，可运行 python 协程。非线程安全。 task 对象被用来在事件循环中运行协程。如果一个协程在等待一个 future 对象， task 对象会挂起该协程的执行并等待该 future 对象完成。当该 future 对象完成被打包的协程将恢复执行。 事件循环使用协同日程调度: 一个事件循环每次运行一个 task 对象。而一个 task 对象会等待一个 future 对象完成，该事件循环会运行其他 task 、回调或执行io操作。
下面看看用法：
>>> async def a():
... print('suspending a')
... await asyncio.sleep(3)
... print('resuming a')
...
>>> task = asyncio.ensure_future(a())
>>> loop.run_until_complete(task)
suspending a
resuming a
asyncio中一些常见用法的区别
asyncio.gather和asyncio.wait
我们在上面的代码中用到过 asyncio.gather ，其实还有另外一种用法是 asyncio.wait ，他们都可以让多个协程并发执行，那么他们有什么区别呢？下面介绍下。
>>> import asyncio
>>> async def a():
... print('suspending a')
... await asyncio.sleep(3)
... print('resuming a')
... return 'a'
...
...
... async def b():
... print('suspending b')
... await asyncio.sleep(1)
... print('resuming b')
... return 'b'
...
>>> async def fun1():
... return_value_a, return_value_b = await asyncio.gather(a(), b())
... print(return_value_a,return_value_b)
...
>>> asyncio.run(fun1())
suspending a
suspending b
resuming b
resuming a
a b
>>> async def fun2():
... done,pending=await asyncio.wait([a(),b()])
... print(done)
... print(pending)
... task=list(done)[0]
... print(task)
... print(task.result())
...
>>> asyncio.run(fun2())
suspending b
suspending a
resuming b
resuming a
{<task finished coro=<a() done, defined at <input>:1> result='a'>, <task finished coro=<b() done, defined at <input>:8> result='b'>}
set()
<task finished coro=<a() done, defined at <input>:1> result='a'>
a
根据上述代码，我们可以看出两者的区别：
asyncio.gather 能收集协程的结果，而且会按照输入协程的顺序保存对应协程的执行结果，而 asyncio.wait 的返回值有两项，第一项是完成的任务列表，第二项表示等待完成的任务列表。
asyncio.wait 支持接受一个参数 return_when ，在默认情况下， asyncio.wait 会等待全部任务完成 (return_when='all_completed') ，它还支持 first_completed （第一个协程完成就返回）和 first_exception （出现第一个异常就返回）：
>>> async def fun2():
... done,pending=await asyncio.wait([a(),b()],return_when=asyncio.tasks.first_completed)
... print(done)
... print(pending)
... task=list(done)[0]
... print(task)
... print(task.result())
...
>>> asyncio.run(fun2())
suspending a
suspending b
resuming b
{<task finished coro=<b() done, defined at <input>:8> result='b'>}
{<task pending coro=<a() running at <input>:3> wait_for=<future pending cb=[<taskwakeupmethwrapper object at 0x10757bf18>()]>>}
<task finished coro=<b() done, defined at <input>:8> result='b'>
b
一般情况下，用 asyncio.gather 就足够了。
asyncio.create_task和loop.create_task以及asyncio.ensure_future
这三种方法都可以创建 task ,从python3.7开始可以统一的使用更高阶的 asyncio.create_task .其实 asyncio.create_task 就是用的 loop.create_task . loop.create_task 接受的参数需要是一个协程，但是 asyncio.ensure_future 除了接受协程，还可以是 future 对象或者 awaitable 对象：
- 如果参数是协程，其底层使用 loop.create_task ，返回 task 对象
- 如果是 future 对象会直接返回
- 如果是一个 awaitable 对象，会 await 这个对象的 __await__ 方法，再执行一次 ensure_future ，最后返回 task 或者 future 。
所以 ensure_future 方法主要就是确保这是一个 future 对象，一般情况下直接用 asyncio.create_task 就可以了。
注册回调和执行同步代码
可以使用 add_done_callback 来添加成功回调：
def callback(future):
print(f'result: {future.result()}')
def callback2(future, n):
print(f'result: {future.result()}, n: {n}')
async def funa():
await asyncio.sleep(1)
return "funa"
async def main():
task = asyncio.create_task(funa())
task.add_done_callback(callback)
await task
#这样可以为callback传递参数
task = asyncio.create_task(funa())
task.add_done_callback(functools.partial(callback2, n=1))
await task
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
执行同步代码
如果有同步逻辑，想要用 asyncio 来实现并发，那么需要怎么做呢？下面看看：
def a1():
time.sleep(1)
return "a"
async def b1():
await asyncio.sleep(1)
return "b"
async def main():
loop = asyncio.get_running_loop()
await asyncio.gather(loop.run_in_executor(none, a1), b1())
if __name__ == '__main__':
start = time.perf_counter()
asyncio.run(main())
print(f'main method cost: {time.perf_counter() - start}')
# 输出： main method cost: 1.0050589740000002
可以使用 run_into_executor 来将同步函数逻辑转化成一个协程，第一个参数是要传递 concurrent.futures.executor 实例的，传递 none 会选择默认的 executor 。
总结
以上所述是小编给大家介绍的python中的asyncio代码详解,希望对大家有所帮助