Python 异步编程: asyncio模块

一 协程的定义与Python 的实现

1.1 协程是什么

协程 是一种轻量级的并发单元，它允许在等待异步操作（如 I/O 操作）时挂起，从而让出控制权给事件循环，以便执行其他任务。简单来说可以认为协程是线程里不同的函数，这些函数之间可以相互快速切换。协程的主要特点包括：

1. 非阻塞：协程在等待异步操作时不会阻塞事件循环，从而实现非阻塞的并发执行。
2. 协作式多任务：协程通过 await 表达式主动让出控制权，实现协作式多任务处理。
3. 易于编写：使用 async/await 语法，协程的编写和理解都相对简单直观。

在 Python 中，asyncio
是一个用于编写并发代码的库，它使用 async
/await
语法。async
定义了一个协程，而 await
用于等待异步操作完成。协程是一种轻量级的线程，它允许在等待异步操作完成时挂起，从而让出控制权给其他协程。

asyncio 函数的源代码地址：https://github.com/python/cpython/tree/3.8/Lib/asyncio

1.2  特点

• 非阻塞：协程是非阻塞的，它们在等待异步操作时不会阻塞整个程序的执行。
• 轻量级：相比传统的线程，协程不需要操作系统级别的上下文切换，其开销更小。
• 易于编写：asyncio
  使用 async/await 语法，协程的编写和理解都相对简单直观。
• 单线程：尽管协程可以并发执行，但它们通常在单个线程内运行，由事件循环来调度。

1.3 适用场景

1. I/O 密集型任务：如网络请求、文件读写等，这些操作通常需要等待外部资源，协程可以在等待时释放控制权。
2. 高并发：需要同时处理大量并发连接或任务，但每个任务的执行时间较短。
3. 异步 API：与异步 API 交互，如异步数据库访问、异步 HTTP 客户端等。

1.4 限制

1. 需要编译器提供语义支持，比如C# yield return语法糖。

2. 只能在这个生成器内挂起此协程，无法在嵌套函数中挂起此协程。

3. 关键字有一定传染性，异步代码必须都有对应的关键字。

二 asyncio 协程相关函数的使用

创建协程

使用 async def
定义一个协程函数：

async def my_coroutine():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

运行协程

使用 asyncio.run()
来运行协程：

asyncio.run(my_coroutine())

等待协程

使用 await
等待协程完成：

async def main():
    print("Start")
    await my_coroutine()
    print("Finished")

asyncio.run(main())

并发运行多个协程

使用 asyncio.gather()
并发运行多个协程：

async def coroutine1():
    print("Coroutine 1 started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Coroutine 1 finished")

async def coroutine2():
    print("Coroutine 2 started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Coroutine 2 finished")

async def main():
    await asyncio.gather(coroutine1(), coroutine2())

asyncio.run(main())

三 使用场景代码示例

3.1 网络请求

使用 aiohttp
库进行异步 HTTP 请求：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://python.org')
        print(html)

asyncio.run(main())

3.2 模拟处理请求

假设我们模拟一个简单的Web服务器，该服务器能够同时处理多个客户端的HTTP GET请求，每个请求需要从数据库或其他服务获取数据，这是一个典型的I/O密集型任务。

import asyncio

async def handle_client(client_id, delay):
    print(f"客户端{client_id} 连接，开始处理请求...")
    await asyncio.sleep(delay)  # 模拟数据处理或I/O操作
    print(f"客户端{client_id} 请求处理完毕")

async def main():
    clients = [handle_client(i, i % 3 + 1) for i in range(1, 6)]  # 创建不同延时的客户端请求
    await asyncio.gather(*clients)  # 同时处理所有客户端请求

asyncio.run(main())

四 小结

asyncIO 及其协程模型为 Python 开发者提供一种高效处理并发I/O操作的方法。通过合理的运用  async/await 语法、事件循环以及任务管理，开发者便能够轻松构建高性能的异步应用程序。