【Python】协程是旅行吗

python 一直在进行并发编程的优化, 比较熟知的是使用 thread 模块多线程和 multiprocessing 多进程,后来慢慢引入基于 yield 关键字的协程。而近几个版本,python 对于协程的写法进行了大幅的优化,很多之前的协程写法不被官方推荐了。

协程发展历程

Python中的协程大概经历了如下三个阶段:

  1. 最初的生成器变形yield/send
  2. yield from
  3. 在Python3.5版本中引入async/await关键字

本文就直接从Python3.5版本开始讲起,如果大家有兴趣可以讲讲在没有出现async/await关键字之前,Python是如何完成协程的

同步和异步

同步是指代码调用IO操作时,必须等待IO操作完成才返回的调用方式,多个任务之间执行的时候要求有先后顺序,必须一个先执行完成之后,另一个才能继续执行, 只有一个主线

异步是指代码调用IO操作时,不必等IO操作完成就返回的调用方式,多个任务之间执行没有先后顺序,可以同时运行,执行的先后顺序不会有什么影响,存在的多条运行主线

并行和并发

我拿单核CPU来说,单核意味着同一时刻只做一件事情,那么电脑上同时运行的软件是如何做到的呢?

【Python】协程是旅行吗

QQ到CPU中执行很短的时间,然后微信在到CPU中执行很短的时间,最终大家看起来就像是一起来运行,CPU的这种轮转策略就叫做时间片轮转

并行:cpu大于当前执行的任务

并发:cpu小于当前执行的任务

协程,线程和进程的对比

  1. 假如有一条生产线,在这条生产线上多招些工人,一起来做剪子,这样效率是成倍増长,即单进程多线程方式
  2. 老板发现这条生产线上的工人不是越多越好,因为一条生产线的资源以及材料毕竟有限,所以老板又花了些财力物力购置了另外一条生产线,然后再招些工人这样效率又再一步提高了,即多进程多线程方式

3.老板发现,现在已经有了很多条生产线,并且每条生产线上已经有很多工人了(即程序是多进程的,每个进程中又有多个线程),为了再次提高效率,老板想了个损招,规定:如果某个员工在上班时临时没事或者再等待某些条件(比如等待另一个工人生产完谋道工序 之后他才能再次工作) ,那么这个员工就利用这个时间去做其它的事情,那么也就是说:如果一个线程等待某些条件,可以充分利用这个时间去做其它事情,其实这就是:协程方式

协程的基础使用

这是 python 3.7 里面的基础协程用法,现在这种用法已经基本稳定,不太建议使用之前的语法了。

import asyncio

import time

async def visit_url(url, response_time):

"""访问 url"""

await asyncio.sleep(response_time)

return f"访问{url}, 已得到返回结果"

start_time = time.perf_counter()

task = visit_url('http://wangzhen.com', 2)

asyncio.run(task)

print(f"消耗时间:{time.perf_counter() - start_time}")

  • 在普通的函数前面加 async 关键字;
  • await 表示在这个地方等待子函数执行完成,再往下执行。(在并发操作中,把程序控制权教给主程序,让他分配其他协程执行。) await 只能在带有 async 关键字的函数中运行。
  • asynico.run() 运行程序
  • 这个程序消耗时间 2s 左右。

增加协程

再添加一个任务

task2 = visit_url('http://another.com', 3)

asynicio.run(task2)

这 2 个程序一共消耗 5s 左右的时间。并没有发挥并发编程的优势

import asyncio

import time

async def visit_url(url, response_time):

"""访问 url"""

await asyncio.sleep(response_time)

return f"访问{url}, 已得到返回结果"

async def run_task():

"""收集子任务"""

task = visit_url('http://wangzhen.com', 2)

task_2 = visit_url('http://another', 3)

await asyncio.run(task)

await asyncio.run(task_2)

asyncio.run(run_task())

print(f"消耗时间:{time.perf_counter() - start_time}")

如果是并发编程,这个程序只需要消耗 3s,也就是task2的等待时间。要想使用并发编程形式,需要把上面的代码改一下。asyncio.gather 会创建 2 个子任务,当出现 await 的时候,程序会在这 2 个子任务之间进行调度。

async def run_task():

"""收集子任务"""

task = visit_url('http://wangzhen.com', 2)

task_2 = visit_url('http://another', 3)

await asynicio.gather(task1, task2)

create_task

创建子任务除了可以用 gather 方法之外,还可以使用 asyncio.create_task 进行创建。

async def run_task():

coro = visit_url('http://wangzhen.com', 2)

coro_2 = visit_url('http://another.com', 3)

task1 = asyncio.create_task(coro)

task2 = asyncio.create_task(coro_2)

await task1

await task2

协程的主要使用场景

协程的主要应用场景是 IO 密集型任务,总结几个常见的使用场景:

  • 网络请求,比如爬虫,大量使用 aiohttp
  • 文件读取, aiofile
  • web 框架, aiohttp, fastapi
  • 数据库查询, asyncpg, databases

【Python】协程是旅行吗

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