Python从使用线程到使用async/await的深入讲解
前言
为了简化并更好地标识异步IO，从Python 3.5开始引入了新的语法async和await，可以让coroutine的代码更简洁易读。
请注意，async和await是针对coroutine的新语法，要使用新的语法，只需要做两步简单的替换：
- 把@asyncio.rotoutine替换为async；
- 把yield from替换为await。
async/await 是一种异步变成方法，还有两种你可能听过，
1. 回调
2. Promise
（写过 JavaScript 的肯定很熟悉了）
异步意味着任务不会阻塞，比如，如果我要下载一个比较忙的网络资源，我的程序不需要一直等待下载完成，它可以在等待下载时继续做其他事情。这与并行执行多个操作不同。以下伪代码比较容易理解：
# 慢方法
page = get_page_sync('some_page')
# 会阻塞整个程序的运行
print(page)
有两种方法可以改善上述的情况
（一）首先，让我们试试使用线程。通过使用线程，我们可以将 get_page_sync 调用放到单独的线程去执行，这样主线程 就可以继续执行其他操作。
# 将慢方法放到单独的线程执行
t = threading.thread(
target = get_page_sync('some_page'，args=('some_page',))
)
t.run()
# 在线程运行时执行其他操作
do_something_else()
# 等待线程完执行成
t.join()
线程有几个优缺点，主要的缺点是：
1. 必须在改变共享数据前锁定共享数据
2. 只能通过传递给主线程消息来处理线程内的异常
（二）现在我们试试第二种中的 async/await，Python3.5 开始支持的 async/await 方式，与第一种（线程）之间的主要区别在于，后者是操作系统内核执行上下文切换，而前者中我们自己控制。（上下文切换即，当多个线程正在运行时，内核可能停止当前进程，使其进入休眠状态，并选择不同的线程继续执行。这被称作抢占式多任务处理【Preemption】）
当我们自己控制时，它被称作非抢占式或合作型多任务式，因为是我们自己处理上下文切换，所以我们需要一个调度程序，也叫做『事件循环』。此事件循环只循环遍历等待中的调度，并运行它的所有事件。每当我们产生操作时，当前任务会被添加到队列中，且第一个任务（优先级而非顺序）从队列中弹出并开始执行。例如，可以通过以下方式更改上述伪代码：
async def print_page():
page = await get_page_sync('some_page')
print(page)
当我们触发上面的语句时，get_page_async 方法将非阻塞的获取 some_page 还有 yield 句柄，这意味着我们的 print_page 函数将控制时间循环 ，并且时间循环可以继续执行其他曹组，知道我们得到返回的响应。
我们先将我们的线程代码改造成这种语法。我们将使用 asyncio（Python 自带的时间循环库），并使用 aiohttp 包来执行异步 http 请求。
我们将会创建一个名为 main 函数，它将成为我们异步代码的入口。然后我们创建一个时间循环和一个「未来对象」。这个未来对象是对异步函数的抽象，它存储了一些基本的属性，比如它当前的状态（就像 Promise 一样） 。然后我们将告诉我们的时间循环继续运行，知道这个「未来」完成。
loop = asyncio.get_event_loop() future = asyncio.ensure_future(main()) loop.run_until_complete(future)
在我们的 main 方法中，我们将创建另一个未来任务列表，每个任务负责从某网站下载不同的桐乡。我们这样做是因为每次下载都会发起网络请求，在网络请求时，我们可以运行另一端代码。创建任务列表后，我们可以通过调用等待整个列表执行完成 asyncio.gather ，这就是它的实现：
async def main(): tasks = [] async with aiohttp.ClientSession() as session: for img in img_list: task = asyncio.ensure_future(download_img(img, session)) task.append(task) await asyncio.gather(*tasks)
（这段代码来的有点猛了）
最后一个我们要改的方法就是 download_img 了，我们仅仅需要替换 requests.get 调用为异步：
i = 1 async def download_img(img, session): global i, bar # 获取文件后缀 file_ext = get_extention(img.link) # 拼接文件名 file_name = img.id + file_ext resp = await session.get(img.link) with open(file_name, 'wb') as f: async for chunk in resp.content.iter_chunked(1024): f.write(chunk) bar.update(i) i += 1
要注意的一点是在更新 i 的时候不需要先锁住它，这是因为我们前面说过，没有代码是同时执行的，所以永远不可能出现竞态条件。
因为没有锁或者线程的开销，异步版本可能还会比多线程版本快一些。
这是完整代码：
#! /usr/bin/env python
import os
import re
import sys
import aiohttp
import asyncio
import async_timeout
import progressbar
from imgurpython import ImgurClient
regex = re.compile(r'\.(\w+)$')
def get_extension(link):
ext = regex.search(link).group()
return ext
i = 1
async def download_img(img, session):
global i, bar
# get the file extension
file_ext = get_extension(img.link)
# create unique name by combining file id with its extension
file_name = img.id + file_ext
resp = await session.get(img.link)
with open(file_name, 'wb') as f:
async for chunk in resp.content.iter_chunked(1024):
f.write(chunk)
bar.update(i)
i += 1
try:
album_id = sys.argv[1]
except IndexError:
raise Exception('Please specify an album id')
client_id = os.getenv('IMGUR_CLIENT_ID')
client_secret = os.getenv('IMGUR_CLIENT_SECRET')
client = ImgurClient(client_id, client_secret)
img_lst = client.get_album_images(album_id)
bar = progressbar.ProgressBar(max_value=len(img_lst))
async def main():
tasks = []
async with aiohttp.ClientSession() as session:
for img in img_lst:
task = asyncio.ensure_future(download_img(img, session))
tasks.append(task)
await asyncio.gather(*tasks)
loop = asyncio.get_event_loop()
future = asyncio.ensure_future(main())
loop.run_until_complete(future)
原文：https://medium.com/@exqu17/python-bits-moving-from-threads-to-async-await-741ec5124cdc
作者：https://medium.com/@exqu17?source=post_header_lockup
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。