Python中的并发处理之asyncio包使用的详解
导语：本文章记录了本人在学习Python基础之控制流程篇的重点知识及个人心得，打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。
本文重点：
1、了解asyncio包的功能和使用方法；
2、了解如何避免阻塞型调用；
3、学会使用协程避免回调地狱。
一、使用asyncio包做并发编程
1、并发与并行
并发：一次处理多件事。
并行：一次做多件事。
并发用于制定方案，用来解决可能（但未必）并行的问题。并发更好。
2、asyncio概述
了解asyncio的4个特点：
- asyncio包使用事件循环驱动的协程实现并发。
- 适合asyncio API的协程在定义体中必须使用yield from，而不能使用yield。
- 使用asyncio处理的协程，需在定义体上使用@asyncio.coroutine装饰。装饰的功能在于凸显协程，同时当协程不产出值，协程会被垃圾回收。
- Python3.4起，asyncio包只直接支持TCP和UDP协议。如果想使用asyncio实现HTTP客户端和服务器时，常使用aiohttp包。
在协程中使用yield from需要注意两点：
- 使用yield froml链接的多个协程最终必须由不是协程的调用方驱动，调用方显式或隐式在最外层委派生成器上调用next()函数或 .send()方法。
- 链条中最内层的子生成器必须是简单的生成器（只使用yield）或可迭代的对象。
但在asyncio包的API中使用yield from还需注意两个细节：
- asyncio包中编写的协程链条始终通过把最外层委派生成器传给asyncio包API中的某个函数驱动，例如loop.run_until_complete()。即不通过调用next()函数或 .send()方法驱动协程。
- 编写的协程链条最终通过yield from把职责委托给asyncio包中的某个协程函数或协程方法。即最内层的子生成器是库中真正执行I/O操作的函数，而不是我们自己编写的函数。
实例——通过asyncio包和协程以动画形式显示文本式旋转指针：
import asyncio
import itertools
import sys
@asyncio.coroutine # 交给 asyncio 处理的协程要使用 @asyncio.coroutine 装饰
def spin(msg):
for char in itertools.cycle('|/-\\'):
status = char + ' ' + msg
print(status)
try:
yield from asyncio.sleep(.1) # 使用 yield from asyncio.sleep(.1) 代替 time.sleep(.1)，这样的休眠不会阻塞事件循环。
except asyncio.CancelledError: # 如果 spin 函数苏醒后抛出 asyncio.CancelledError 异常，其原因是发出了取消请求，因此退出循环。
break
@asyncio.coroutine
def slow_function(): # slow_function 函数是协程，在用休眠假装进行 I/O 操作时，使用 yield from 继续执行事件循环。
# 假装等待I/O一段时间
yield from asyncio.sleep(3) # yield from asyncio.sleep(3) 表达式把控制权交给主循环，在休眠结束后恢复这个协程。
return 42
@asyncio.coroutine
def supervisor(): # supervisor 函数也是协程
spinner = asyncio.async(spin('thinking!')) # asyncio.async(...) 函数排定 spin 协程的运行时间，使用一个 Task 对象包装spin 协程，并立即返回。
print('spinner object:', spinner)
result = yield from slow_function() # 驱动 slow_function() 函数。结束后，获取返回值。
# 同时，事件循环继续运行，因为slow_function 函数最后使用 yield from asyncio.sleep(3) 表达式把控制权交回给了主循环。
spinner.cancel() # Task 对象可以取消；取消后会在协程当前暂停的 yield 处抛出 asyncio.CancelledError 异常。协程可以捕获这个异常，也可以延迟取消，甚至拒绝取消。
return result
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop() # 获取事件循环的引用
result = loop.run_until_complete(supervisor()) # 驱动 supervisor 协程，让它运行完毕；这个协程的返回值是这次调用的返回值。
loop.close()
print('Answer:', result)
3、线程与协程对比
线程：调度程序在任何时候都能中断线程。必须记住保留锁。去保护程序中的重要部分，防止多步操作在执行的过程中中断，防止数据处于无效状态。
协程：默认会做好全方位保护，以防止中断。对协程来说无需保留锁，在多个线程之间同步操作，协程自身就会同步，因为在任意时刻只有一个协程运行。
4、从期物、任务和协程中产出
在asyncio包中，期物和协程关系紧密，因为可以使用yield from从asyncio.Future对象中产出结果。这意味着，如果foo是协程函数，抑或是返回Future或Task实例的普通函数，那么可以这样写：res=yield from foo()。这是asyncio包中很多地方可以互换协程与期物的原因之一。
二、避免阻塞型调用
1、有两种方法能避免阻塞型调用中止整个应用程序的进程：
- 在单独的线程中运行各个阻塞型操作。
- 把每个阻塞型操作转换成非阻塞的异步调用。
使用多线程处理大量连接时将耗费过多的内存，故此通常使用回调来实现异步调用。
2、使用Executor对象防止阻塞事件循环：
使用loop.run_in_executor把阻塞的作业（例如保存文件）委托给线程池做。
@asyncio.coroutine
def download_one(cc, base_url, semaphore, verbose):
try:
with (yield from semaphore):
image = yield from get_flag(base_url, cc)
except web.HTTPNotFound:
status = HTTPStatus.not_found
msg = 'not found'
except Exception as exc:
raise FetchError(cc) from exc
else:
loop = asyncio.get_event_loop() # 获取事件循环对象的引用
loop.run_in_executor(None, # None 使用默认的 TrreadPoolExecutor 实例
save_flag, image, cc.lower() + '.gif') # 传入可调用对象
status = HTTPStatus.ok
msg = 'OK'
if verbose and msg:
print(cc, msg)
return Result(status, cc)
asyncio 的事件循环背后维护一个 ThreadPoolExecutor 对象，我们可以调用 run_in_executor 方法， 把可调用的对象发给它执行。
三、从回调到期物和协程
回调地狱：如果一个操作需要依赖之前操作的结果，那就得嵌套回调。
Python 中的回调地狱：
def stage1(response1): request2 = step1(response1) api_call2(request2, stage2) def stage2(response2): request3 = step2(response2) api_call3(request3, stage3) def stage3(response3): step3(response3) api_call1(request1, step1)
使用 协程 和 yield from 结构做异步编程，无需用回调：
@asyncio.coroutine def three_stages(request1): response1 = yield from api_call1() request2 = step1(response1) response2 = yield from api_call2(request2) request3 = step2(response2) response3 = yield from api_call3(request3) step3(response3) loop.create_task(three_stages(request1)) # 协程不能直接调用，必须用事件循环显示指定协程的执行时间，或者在其他排定了执行时间的协程中使用 yield from 表达式把它激活
四、使用asyncio包编写服务器
- 使用asyncio包能实现TCP和HTTP服务器
- Web服务将成为asyncio包的重要使用场景。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
