[Python 多线程] asyncio (十六)

asyncio

该模块是3.4版本加入的新功能。

先来看一个例子：

def a():
    for x in range(3):
        print('a.x', x)

def b():
    for x in 'abc':
        print('b.x', x)

a()
b()

#运行结果：
a.x 0
a.x 1
a.x 2
b.x a
b.x b
b.x c

　　这个例子是一个典型的串行程序，两个函数调用是在主线程中顺序执行。

有以下几种方法可以让这段程序改为并行：

1. 生成器

2. 多线程

3. 多进程

4. 协程

1）生成器方法：

def a():
    for x in range(3):
        yield x

def b():
    for x in 'abc':
        yield x

m = a()
n = b()

for _ in range(3):
    print(next(m))
    print(next(n))

#运行结果：
0
a
1
b
2
c

　　使用生成器来实现交替执行。这两个函数都有机会执行，这样的调度不是操作系统的进程、线程完成的，而是用户自己设计的。

2）多线程方法：

import threading,time

def a():
    for x in range(3):
        time.sleep(0.0001)
        print('a.x',x)

def b():
    for x in 'abc':
        time.sleep(0.0001)
        print('b.x',x)

threading.Thread(target=a).start()
threading.Thread(target=b).start()

#运行结果：
a.x 0
b.x a
a.x 1
b.x b
a.x 2
b.x c

　　主要使用sleep函数强制切换来实现伪并行。

3）多进程方式：

import multiprocessing

def a():
    for x in range(3):
        print('a.x',x)

def b():
    for x in 'abc':
        print('b.x',x)

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.Process(target=a).start()
    multiprocessing.Process(target=b).start()

#运行结果：
a.x 0
a.x 1
a.x 2
b.x a
b.x b
b.x c

　　多进程方式才是真正的并行。

4）协程方法：

协程，需要使用到 asyncio 标准库，是Python3.4版本加入的新功能，底层基于selectors实现，包括异步IO、事件循环、协程等内容。

事件循环：

事件循环是asyncio提供的核心运行机制。

程序开启一个无限的循环，使用者会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数。

4.1 事件循环基类

asyncio.BaseEventLoop　　这个类是一个实现细节，它是asyncio.AbstractEventLoop的子类，不可以直接使用

asyncio.AbstractEventLoop　　事件循环的抽象基类，这个类是是线程不安全的

4.2 运行事件循环

asyncio.get_event_loop()　　返回一个事件循环对象，是asyncio.BaseEventLoop的实例

asyncio.AbstractEventLoop.stop()　　停止运行事件循环

asyncio.AbstractEventLoop.run_forever()　　一直运行，直到调用stop()

asyncio.AbstractEventLoop.run_until_complete(future)　　运行直到future对象运行完成，返回结果

asyncio.AbstractEventLoop.close()　　关闭事件循环

asyncio.AbstractEventLoop.is_running()　　返回事件循环的运行状态

asyncio.AbstractEventLoop.is_closed()　　如果事件循环已关闭，返回True

4.3 协程

协程不是进程、也不是线程，它是用户空间调度完成并发处理的方式。(同一线程内交替执行其实也是伪并发)

并发指的是在一段时间内做了多少、并行指的是同一时刻有多少同时执行。

进程、线程由操作系统完成调度，而协程是线程内完成调度。它不需要更多的线程，也就没有多线程切换带来的开销。

协程是非抢占式调度，只有一个协程主动让出控制权，另一个协程才会被调度。

协程也不需要锁机制，因为是在同一线程中执行。

多CPU下，可以使用多线程和协程配合，既能进程并发又能发挥协程在单线程中的优势。

Python中协程是基于生成器的。

4.4 协程的使用

4.4.1 Python3.4中使用@asyncio.coroutine 、 yield from

#asyncio Python3.4

import asyncio

@asyncio.coroutine
def foo(x): #生成器函数上面加了协程装饰器之后就转化成协程函数
	for i in range(3):
		print('foo {}'.format(i))
		yield from asyncio.sleep(x) #调用另一个生成器对象

loop = asyncio.get_event_loop() #获得一个时间循环
loop.run_until_complete(foo(1)) #传入一个生成器对象的调用
loop.close()

#运行结果：
foo 0
foo 1
foo 2
[Finished in 3.3s]

　　此例子在一个生成器函数加了协程装饰器之后，该生成器函数就转化成了协程函数。

4.4.2 Python3.5中使用关键字 async def 、 await ，在语法上原生支持协程

#asyncio Python3.5

import asyncio

async def foo(x):  #异步定义,协程定义
	for i in range(3):
		print('foo {}'.format(i))
		await asyncio.sleep(x) #不可以出现yield,使用await替换

print(asyncio.iscoroutinefunction(foo))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(foo(1)) #传入一个协程对象的调用
loop.close()

#运行结果：
True
foo 0
foo 1
foo 2
[Finished in 3.3s]

　　async def 用来定义协程函数，iscoroutinefunction(func)判断func函数是否是一个协程函数。协程函数中可以不包含await、async关键字，但不能使用yield关键字。

其它语法：async with，支持上下文的协程

4.4.3 coroutine asyncio.wait(futures, *, loop=None, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

等待futures序列中的协程对象执行完成，futures序列不可以为空。

timeout可以用于控制返回前等待的最大秒数，秒数可以是int或浮点数，如果未指定timeout，则无限制。

#wait多个协程对象
import asyncio

@asyncio.coroutine
def a():
	for i in range(3):
		print('a.x',i)
		yield

@asyncio.coroutine
def b():
	for i in range(3):
		print('b.x',i)
		yield

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [a(),b()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) #传入一个协程对象序列

loop.close()

#运行结果：
b.x 0
a.x 0
b.x 1
a.x 1
b.x 2
a.x 2
[Finished in 0.3s]

　　

总结：

传统的多线程、多进程都是系统完成调度，而协程是在进程中的线程内由用户空间调度完成并发处理，主要依靠生成器来实现交替调度。

Python3.4中使用@asyncio.coroutine、yield from调用另一个生成器对象

Python3.5中使用关键字 async def 和 await，且不可以出现yield关键字。