【Python】【异步IO】

# 【【异步IO】】

# 【协程】

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协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。

协程的概念很早就提出来了，但直到最近几年才在某些语言（如Lua）中得到广泛应用。

子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。

所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。

子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。

协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

注意，在一个子程序中中断，去执行其他子程序，不是函数调用，有点类似CPU的中断。比如子程序A、B：

def A():
    print('1')
    print('2')
    print('3')

def B():
    print('x')
    print('y')
    print('z')
假设由协程执行，在执行A的过程中，可以随时中断，去执行B，B也可能在执行过程中中断再去执行A，结果可能是：

1
2
x
y
3
z
但是在A中是没有调用B的，所以协程的调用比函数调用理解起来要难一些。

看起来A、B的执行有点像多线程，但协程的特点在于是一个线程执行，那和多线程比，协程有何优势？

最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。

第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。

Python对协程的支持是通过generator实现的。

在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。

但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。

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# 例子
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传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。
如果改用协程，生产者生产消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产，效率极高：
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def consumer():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print ('[Consumer] consuming %s...' % n)
        r = '200 ok'
def produce(c):
    c.send(None)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print ('[Producer] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n)
        print ('[Producer] Consumer return %s...' % r)
    c.close()
c = consumer()
produce(c)
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[PRODUCER] Producing 1...
[CONSUMER] Consuming 1...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 2...
[CONSUMER] Consuming 2...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 3...
[CONSUMER] Consuming 3...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 4...
[CONSUMER] Consuming 4...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 5...
[CONSUMER] Consuming 5...
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
'''

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注意到consumer函数是一个generator，把一个consumer传入produce后：

首先调用c.send(None)启动生成器；

然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；

consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；

produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；

produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。

整个流程无锁，由一个线程执行，produce和consumer协作完成任务，所以称为“协程”，而非线程的抢占式多任务。

最后套用Donald Knuth的一句话总结协程的特点：

“子程序就是协程的一种特例。”
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#【asyncio】

#  例子

import asyncio

@asyncio.coroutine

def wget(host):

print ('wget %s....' % host)

connect = asyncio.open_connection(host,80)

reader,writer = yield from connect

# header = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % host

header = 'GET / HTTP/1.1\r\nHost: %s\r\nConnection: close\r\n\r\n' % host

writer.write(header.encode('utf-8'))

yield from writer.drain()

while True:

line = yield from reader.readline()

if line == b'\r\n':

break

print ('%s header > %s ' % (host,line.decode('utf-8').rstrip()))

writer.close()

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [wget(host) for host in ['www.sina.com.cn','www.sohu.com','www.163.com']]

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

loop.close()

''' wget www.163.com...

wget www.sohu.com...

wget www.sina.com.cn...

www.sohu.com header > HTTP/1.1 200 OK

www.sohu.com header > Content-Type: text/html;charset=UTF-8

www.sohu.com header > Connection: close

www.sohu.com header > Server: nginx

www.sohu.com header > Date: Tue, 31 Jul 2018 07:44:25 GMT www.sohu.com header > Cache-Control: max-age=60 www.sohu.com header > X-From-Sohu: X-SRC-Cached www.sohu.com header > Content-Encoding: gzip www.sohu.com header > FSS-Cache: HIT from 10983758.13343064.18921842 www.sohu.com header > FSS-Proxy: Powered by 9541944.10459458.17480006 www.sina.com.cn header > HTTP/1.1 302 Moved Temporarily www.sina.com.cn header > Server: nginx www.sina.com.cn header > Date: Tue, 31 Jul 2018 07:45:18 GMT www.sina.com.cn header > Content-Type: text/html www.sina.com.cn header > Content-Length: 154 www.sina.com.cn header > Connection: close www.sina.com.cn header > Location: https://www.sina.com.cn/ www.sina.com.cn header > X-Via-CDN: f=edge,s=ctc.nanjing.ha2ts4.118.nb.sinaedge.com,c=180.168.212.46; www.sina.com.cn header > X-Via-Edge: 15330231186532ed4a8b47c5e66ca7c92596e www.163.com header > HTTP/1.1 200 OK www.163.com header > Expires: Tue, 31 Jul 2018 07:46:38 GMT www.163.com header > Date: Tue, 31 Jul 2018 07:45:18 GMT www.163.com header > Server: nginx www.163.com header > Content-Type: text/html; charset=GBK www.163.com header > Vary: Accept-Encoding,User-Agent,Accept www.163.com header > Cache-Control: max-age=80 www.163.com header > X-Via: 1.1 PSzjwzdx11jb78:2 (Cdn Cache Server V2.0), 1.1 zhoudianxin177:0 (Cdn Cache Server V2.0) www.163.com header > Connection: close

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【解析】

asyncio.open_connection接受host参数和port参数以及一些可选的关键字参数.返回一个reader和一个writer，redaer is a StreamReader instance; the writer is a StreamWriter instance. writer.write就和socket.send差不多… drain的官方解释： drain() gives the opportunity for the loop to schedule the write operation and flush the buffer. It should especially be used when a possibly large amount of data is written to the transport, and the coroutine does not yield-from between calls to write()． 在事件循环中刷新缓冲区，特别是在数据量很大的情况下，保证数据完整性

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# 【aiohttp】
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asyncio可以实现单线程并发IO操作。如果仅在客户端，发挥的威力不大。如果用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用单线程
+coroutine实现多用户的高并发支持。
asyncio实现了TCP、UDP、SSL等协议，aiohttp是基于asyncio实现的HTTP框架。
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import  asyncio
from aiohttp import web

async def index(request):
    await asyncio.sleep(0.5)
    return web.Response(body=b'<h1>Index</h1>',content_type='text/html')

async def hello(request):
    await asyncio.sleep(0.5)
    text = '<h1>hello,%s!</h1>' % request.match_info['name']
    return web.Response(body=text.encode('utf-8'),content_type='text/html')

async def init(loop):
    app = web.Application(loop=loop)
    app.router.add_route('GET','/',index)
    app.router.add_route('GET','/hello/{name}',hello)
    srv = await loop.create_server(app.make_handler(),'127.0.0.1',8002)
    print ('Server started at http://127.0.0.1:8002.....')
    return srv

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(init(loop))
loop.run_forever()