标签：异步协程 await print async Asyncio def asyncio

协程 & asyncio & 异步

1. 协程 (coroutine)

协程不是计算机提供，而是程序员人为创造。

协程（coroutine），也可以被称为微线程，是一种用户态内的上下文切换技术。简而言之，其实就是通过一个线程实现代码块互相切换运行。例如：

def func1():
    print(1)
    ...
    print(2)
    
def func2():
    print(3)
    ...
    print(4)
    
func1()
func2()

实现协程有这么几种方法：

greenlet，早期模块。
yield 关键字。
asyncio 装饰器（python 3.4）
async、await 关键字（python 3.5）

1.1 `greenlet` 实现协程

pip3 install greenlet

from greenlet import greenlet

def func1():
    print(1)  # 第 1 步：输出 1
    gr2.switch()  # 第 3 步：切换到 func2 函数
    print(2)  # 第 6 步：输出 2
    gr2.switch()  # 第 7 步 切换到 func2 函数，从上一次执行的位置继续向后执行
    
def func2():
    print(3)  # 第 4 步：输出 3
    gr1.switch()  # 第 5 步：切换到 func1 函数，从上一次执行的位置继续向后执行
    print(4)  # 第 8 步：输出 4
    
gr1 = greenlet(func1)
gr2 = greenlet(func2)
gr1.switch()  # 第 1 步：去执行 func1 函数

1.2 `yield` 关键字

def func1():
    yield 1
    yield from func2()
    yield 2
    
def func2():
    yield 3
    yield 4
    
f1 = func1()
for item in f1:
    print(item)

伪实现，仅能实现协程的功能。

1.3 `asyncio`

在 python 3.4 及之后的版本。

import asyncio

@asyncio.coroutine
def func1():
    print(1)
    yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到 IO 耗时操作，自动化切换到 tasks 中其它任务
    print(2)
    
@asyncio.coroutine
def func2():
    print(3)
    yield from asyncio.sleep(2)  # 遇到 IO 耗时操作，自动化切换到 tasks 中其它任务
    print(4)
    
tasks = [
    asyncio.ensure_future(func1())
    asyncio.ensure_future(func2())
]

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

注意：遇到 IO 阻塞自动切换。

1.4 `aynsc` & `await` 关键字

在 python 3.5 及之后的版本。

import asyncio

async def func1():
    print(1)
    # 网络 IO 请求：下载一张图片
    await asyncio.sleep(2)  # 遇到 IO 耗时操作，自动化切换到 tasks 中的其它任务。
    print(2)
    
async def func2():
    print(3)
        # 网络 IO 请求：下载一张图片
    await asyncio.sleep(2)  # 遇到 IO 耗时操作，自动化切换到 tasks 中的其它任务。
    print(4)
    
tasks = [
    asyncio.ensure_future(func1())
    asyncio.ensure_future(func2())
]

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

2. 协程的意义

在一个线程中如果遇到 IO 等待时间，线程不会傻等，而是利用空闲时间再去干点其它事情。

案例：下载三张图片（网络 IO）：

普通方式（同步）

pip3 install requests

import requests

def download_image(url):
    print("开始下载:", url)
    response = requests.get(url)
    print("下载完成")

    file_name = url.rsplit("_")[-1]
    with open(file_name, mode="wb") as file_object:
        file_object.write(response.content)

url_list = [ "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg",
            "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg",
            "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vk0sGY913.jpg", 
]

for item in url_list:
    download_image(item)

协程方式（异步）

pip3 install aiohttp

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    print("发送请求:", url)
    async with session.get(url, verify_ssl=False) as response:
        content = await response.content.read()
        file_name = url.rsplit("_")[-1]
        with open(file_name, mode="wb") as file_object:
            file_object.write(content)
            
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        url_list = [ "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg",
            "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg",
            "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vk0sGY913.jpg", 
]
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in url_list]
        await asyncio.wait(tasks)
        
        
if __name__ == "__main__":
    aynscio.run(main())

3. 异步编程

3.1 事件循环（Event Loop）

理解成一个死循环，去检测并执行某些代码。

task_list = [task1, task2, task3, ...]

while True:
	executables, completes = [...], [...]  # 在 task_list 中检查所有任务，将可执行和已完成返回
	
	for executable in executables:
		execute executable
		
	for complete in completes:
		remove complete from task_list
		
	if task_list == []:  # 如果 task_list 中的任务都已完成，则终止循环
		break

import asyncio

# 去生成或获取一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 将任务放到任务列表
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

3.2 快速上手

协程函数（coroutine function）：定义函数时 async def （加上 async 关键字）。

协程对象（coroutine object）：执行协程函数得到的协程对象。

async def func():
    pass

result = func()

注意到 result = func() 中 call 了 func()，但并不会执行 func() 内部代码，只是得到了 func() 的协程对象。

若要执行协程函数内部代码，需要事件循环去处理协程函数得到的协程对象。

async def func():
    print("come here.")
    
result = func()

loop = async.get_event_loop()
loop.run_until_complete(result)

到了 python 3.7 之后，还有更简便的写法：

async def func():
    print("come here.")
    
result = func()

# loop = async.get_event_loop()
# loop.run_until_complete(result)
async.run(result)  # python 3.7

3.3 `await` 关键字

await 一般要加上可等待的对象（协程对象、Future 对象、Task 对象），可以简单理解为 IO 等待（但实际上并没有这么简单）。

示例 1：

import asyncio

async def func():
    print("come here.")
    response = await asyncio.sleep(2)  # 没有什么意义，假设这是一个 IO 等待（例如网络请求）
    print("terminate", response)
    
asyncio.run(func())

在事件循环内部，执行协程对象 func() 时会先执行 print("come here.")，接下来会进入 IO 等待，此时事件循环会跳出 func() 函数去执行其它任务，一旦 response 得到返回值（即结束 IO 等待），事件循环会在下一次循环中检测到 IO 等待已经结束，此刻才会继续执行 func() 后面的代码（即 print("terminate", response)）。

示例 2（协程对象之间可以嵌套）：

async def others():
    print("start")
    await asyncio.sleep(2)
    print("end")
    return "返回值"

async def func():
    print("执行协程函数内部代码")
    
    # 遇到 IO 操作挂起当前协程（任务），等 IO 操作完成之后再继续往下执行。当前协程挂起时，事件循环可以去执行其它协程（任务）。
    response = await others()
    print("IO 请求结束，结果为：", response)
    

asyncio.run(func())

示例 3：

async def others():
    print("start")
    await asyncio.sleep(2)
    print("end")
    return "返回值"

async def func():
    print("执行协程函数内部代码")
    
    # 遇到 IO 操作挂起当前协程（任务），等 IO 操作完成之后再继续往下执行。当前协程挂起时，事件循环可以去执行其它协程（任务）。
    response_1 = await others()
    print("IO 请求结束，结果为：", response_1)
    
    response_2 = await others()
    print("IO 请求结束，结果为：", response_2)
    

asyncio.run(func())

await 关键字的含义就是，等待对象的值得到返回结果之后再继续向下运行。

3.4 `Task` 对象

Tasks are used to schedule coroutines concurrently.

When a coroutine is wrapped into a Task with functions like asyncio.create_task() the coroutine is automatically scheduled to run soon.

简单来说，它可以在事件循环中添加多个任务。

Tasks 用于并发调度协程，通过 asyncio.create_task(协程对象) 的方式创建 Task 对象，这样可以让协程加入事件循环中等待被调度执行。除了使用 asyncio.create_task() 函数以外的，还可以用低层级的 loop.create_task() 或 ensure_future() 函数。不建议手动实例化 Task 对象。

示例 1（这种代码写得比较少）：

import asyncio

async def func():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值"

async def main():
    print("main 开始")
    
    # 创建协程，将协程封装到一个 Task 对象中并立即添加到事件循环的任务列表中，等待事件循环去执行（默认是就绪状态）。
    task1 = asyncio.create_task(func())
    task2 = asyncio.create_task(fucn())
    
    # 当执行某协程遇到 IO 操作时，会自动化切换执行其它任务。
    # 此处的 await 时等待相对应的协程全都执行完毕并获取结果。
    result_1 = await task1
    result_2 = await task2
    print(result_1, result_2)
    

asyncio.run(main())

示例 2（这种代码应用得比较多）：

import asyncio

async def func():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值"

async def main():
    print("main 开始")
    
    # 创建协程任务列表
	task_list = [
        asyncio.create_task(func(), name="n1"),  # 给 task 命名，会在返回集中显示
        asyncio.create_task(func(), name="n2")
    ]
    
	# 不能直接把 task_list 以列表的形式加在 await 之后
    # 注意 await 关键字只接受 coroutine object, task object, future object
    # 此处 done 是一个集合，为 task_list 的返回值
    # pending 在 timeout 不为 None 时有意义，timeout 规定了最长等待时间，
    # 如果超过 timeout，那么还未完成的任务将添加到 pending 中。
	done, _ = await asyncio.wait(task_list, timeout=1)
    print(done)
    

asyncio.run(main())

示例 3：

import asyncio

async def func():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值"

# 创建协程任务列表
task_list = [
    asyncio.create_task(func(), name="n1"),  # 给 task 命名，会在返回集中显示
    asyncio.create_task(func(), name="n2")
]

done, pending = asyncio.run(asyncio.wait(task_list))
print(done)

注意到以上代码会导致程序报错。原因是：asyncio.create_task() 会将协程对象立即添加到事件循环中，但是，事件循环是在 asyncio.run() 中被创造，因此此时并不存在事件循环。应该如此修改：

import asyncio

async def func():
    print(1)
    await asyncio.sleep(2)
    print(2)
    return "返回值"

# 创建协程对象列表
task_list = [
    func(), 
    func()
]

# 此时 asyncio 会在创建事件循环之后，在内部将 task_list 中的协程对象添加到事件循环中
done, pending = asyncio.run(asyncio.wait(task_list))
print(done)

3.5 `Future` 对象

Future 类是 Task 类的父类，即 Task 类继承自 Future 类，Task 对象内部 await 结果的处理基于 Future 对象而来。

A Future is a special low-level awaitable object that represents an eventual result of an asynchronous operation.

示例 1：

import asyncio

async def main():
    # 获取当前事件循环
    loop = asyncio.get_running_loop()
    
    # 创建一个任务（Future 对象），这个任务什么都不干。
    future = loop.create_future()
    
    # 等待任务最终结果（Future 对象），没有结果则会一直等下去。
    await future
    
asyncio.run(main())

在上述代码中，由于创建的 Future 对象什么也不干，因此 await future 将一直卡住，无法获得返回结果，所以上述代码是没有实际意义的。但注意，如果某一个时刻突然给 future 赋值，那么 future 立刻可以获得返回结果，并且跳出 await。

示例 2（没什么意义，用于理解 Future 对象的作用，即帮助我们等待结果）：

async def set_after(future):
    await asyncio.sleep(2)
    future.set_result("666")
    
async def main():
    # 获取当前事件循环
    loop = asyncio.get_running_loop()
    
    # 创建一个任务（Future 对象），没有绑定任何行为，则这个任务永远不知道什么时候结束。
    future = loop.create_future()
    
    # 创建一个任务（Task 对象），绑定了 set_after 函数，函数内部在 2s 之后会给 future 赋值。
    # 即手动设置 future 任务的最终结果，那么 future 就可以结束了。
    await loop.create_task(set_after(future))
    
    # 等待 Future 对象获取最终结果，否则一直等待下去。
    data = await future
    print(data)
    
asyncio.run(main())

3.6 `concurrent` 中的 `Future` 对象

首先注意到，concurrent 中的 Future 对象（concurrent.futures.Future）和 asyncio 中的 Future 对象没有关系。concurrent 中的 Future 对象是当使用线程池、进程池实现异步操作时使用到的对象。

import time
from concurrent.futures import Future
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor

def func(value):
    time.sleep(1)
   	return value
    
# 创建线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)

# 或创建进程池
# pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5)

for i in range(10):
    # 让 pool 拿出一个线程去执行 func 函数
    future = pool.submit(func, i)
    print(future)

实际中可能会存在两种 Future 对象交叉使用。例如：crm 项目中 80% 都基于协程异步编程 + MySQL，但 MySQL 不支持异步，因此在 MySQL 中使用进程池、线程池做异步编程。

示例 1：

import time
import asyncio
import concurrent.futures

def func1():
    # 某个耗时操作
    time.sleep(2)
    return "complete"

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    
    # 1. Run in the default loop's executor (default to ThreadPoolExecutor)
    # 第一步：内部会先调用 ThreadPoolExecutor 的 submit 方法去线程池中申请一个线程去
    # 执行 func1 函数，并返回一个 concurrent.futures.Future 对象
    # 第二步：调用 asyncio.wrap_future 将 concurrent.future.Future 对象
    # 包装为 asyncio.Future 对象。
    # 因为 concurrent.futures.Future 对象不支持 await 语法，所以需要包装为 
    # asyncio.Future 对象才能使用。
   	future = loop.run_in_executor(None, func1)  # 返回一个 Future
    # 上面这一步内部会调用 asyncio.wrap_future 将返回的 concurrent.futures.Future 
    # 对象转换为 asyncio.Future 对象
    # 默认 None 意味着创建线程池，若想使用进程池请参考以下注释代码
    result = await future
    print("default thread pool", result)
    
    # 2. Run in a custom thread pool:
    # with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
        # result = await loop.run_in_executor(pool, func1)
        # print("custom thread pool", result)
    
    # 3. Run in a custom process pool:
    # with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
        # result = await loop.run_in_executor(pool, func1)
        # print("custom process pool", result)

asyncio.run(main())

案例：asyncio + 不支持异步的模块（爬虫）

import asyncio
import requests

async def download_image(url):
    # 发送网络请求，下载图片（遇到网络下载图片的 IO 请求，自动化切换到其它任务）
    print("开始下载:", url)
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    
    # requests 模块默认不支持异步操作，所以就用线程池配合实现了
    future = loop.run_in_executor(None, requests.get, url)
    
    response = await future
    print("下载完成")
    
    # 图片保存到本地文件
    file_name = url.rsplit("_")[-1]
    with open(file_name, mode="wb") as file_object:
        file_object.write(response.content)
        
if __name__ == "__main__":
    url_list = [ "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg",
            "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg",
            "https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vk0sGY913.jpg", 
]
    tasks = [download_image(url) for url in url_list]
   	loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

耗费资源更大，不得已而为之。

3.7 异步迭代器

什么是异步迭代器？

实现了 __aiter__() 和 __anext__() 方法的对象。__anext__() 必须返回一个 awaitable 对象。async for 会处理异步迭代器的 __anext__() 方法所返回的可等待对象，直到其引发一个 StopAsyncIteration 异常。由 PEP 492 引入。
什么是异步可迭代对象？

可在 async for 语句中被使用的对象。必须通过它的 __aiter__() 方法返回一个 asynchronous iterator。由 PEP 492 引入。

示例：

import asyncio

class Reader(object):
    """
    自定义异步迭代器（同时也是异步可迭代对象）
    """
    
    def __init__(self):
        self.count = 0
    
    async def readline(self):
        # await asyncio.sleep(1)
        self.count += 1
        if self.count == 100:
            return None
        return self.count
    
    def __aiter__(self):
        return self
    
    async def __anext__(self):
        val = await self.readline()
        if val is None:
            raise StopAsyncIteration
        return val
    
# 以下代码会报错，因为 async for 必须写在协程函数内。
# obj = Reader()
# async for item in obj:
    # print(item)
    
async def func():
    obj = Reader()
    async for item in obj:
        print(item)
        
asyncio.run(func())

3.8 异步上下文管理器

什么是异步上下文管理器？

此种对象通过定义 __aenter__() 和 __aexit__() 方法来对 async with 语句中的环境进行控制。由 PEP 492 引入。

示例：

import asyncio

class AsyncContextManager(object):
    def __init__(self):
        self.conn = conn
    
    async def do_something(self):
        # 异步操作数据库
        return 666
    
    async def __aenter__(self):
        # 异步连接数据库
        self.conn = await asyncio.sleep(1)  # 可以换成连接数据库代码
        return self
    
    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
        # 异步关闭数据库链接
        await asyncio.sleep(1)
        
        
# 以下代码会报错，因为 async with 必须写在协程函数内。
# obj = AsyncContextManager()
# async with obj:
    # result = await obj.do_something()
    # print(result)

# 或者
# async with AsyncContextManager() as f:
    # result = await f.do_something()
    # print(result)
    
async def func():
    async with AsyncContextManager() as f:
        result = await f.do_something()
        print(result)
        
asyncio.run(func())

4. `uvloop`

uvloop 是 asyncio 事件循环的替代方案，可以提高事件循环效率，性能接近于 go 语言。

pip3 install uvloop

import asyncio
import uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())

# Your asyncio code here.

# 内部的事件循环自动会变为 uvloop
asyncio.run()

注意：asgi 是支持异步的 wsgi 网关接口（e.g. uvicorn，内部使用的就是 uvloop）。

标签：异步,协程,await,print,async,Asyncio,def,asyncio
From： https://www.cnblogs.com/chetianjian/p/17715303.html

Asyncio 协程异步笔记

协程 & asyncio & 异步

1. 协程 (coroutine)

1.1 `greenlet` 实现协程

1.2 `yield` 关键字

1.3 `asyncio`

1.4 `aynsc` & `await` 关键字

2. 协程的意义

3. 异步编程

3.1 事件循环（Event Loop）

3.2 快速上手

3.3 `await` 关键字

3.4 `Task` 对象

3.5 `Future` 对象

3.6 `concurrent` 中的 `Future` 对象

3.7 异步迭代器

3.8 异步上下文管理器

4. `uvloop`

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3.1 事件循环（Event Loop）

3.2 快速上手

3.3 await 关键字

3.4 Task 对象

3.5 Future 对象

3.6 concurrent 中的 Future 对象

3.7 异步迭代器

3.8 异步上下文管理器

4. uvloop

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3.4 `Task` 对象

3.5 `Future` 对象

3.6 `concurrent` 中的 `Future` 对象

4. `uvloop`