Python Async Await 教程
在过去的几年里,由于很好的原因,异步编程获得了大量的关注。虽然它比传统的线性编程更难,但是也比其有效得多。
例如,不是在继续执行前等待一个 HTTP 请求结束,而是在 Python 异步协程的帮助下,你可以提交请求,然后在等待 HTTP 请求完成的同时,执行其他等待在队列中的工作。为了保证逻辑正确,你可能需要多想一点,但是你也将可以使用更少的资源处理更多的工作。
即便如此,在一些语言中,例如 Python,异步函数的语法和执行其实并不难。现在,JavaScript 另一说,但是 Python 似乎执行得相当好。
异步性似乎是 Node.js 之所以如此受服务器端编程的一大原因。我们所编写的很多代码,特别是在有大量 IO 的应用(例如网站)中,依赖于外部资源。这可能是从一个远端数据库调用,到提交到一个 REST 服务的任何一项。一旦你请求这些资源,你的代码会等待,不做任何其他的操作。
使用异步编程,则允许你的代码在等待资源响应的时候处理其他任务。
协程(Coroutines)
Python 中的异步函数通常被称为“协程”,它仅仅是一个使用 async
关键字,或者被 @asyncio.coroutine
装饰的函数。下面任一函数将作为一个协程进行工作,并在类型上实际上等价:
import asyncio
async def ping_server(ip):
pass
@asyncio.coroutine
def load_file(path):
pass
这些特殊函数在调用时返回协程对象。如果你熟悉 JavaScript Promise,那么你可以认为这个返回对象几乎像一个 Promise。调用它们中任意一个实际上并不运行它们,而是返回一个 coroutine 对象,这个对象会被传给事件循环,然后稍后执行。
如果你需要确定一个函数是否为一个协程, asyncio
提供 asyncio.iscoroutine(obj) 方法可以用来确定。
Yield from
有一些方法可以用来实际调用一个协程,其中一个是 yield from
方法。这个方法在 Python 3.3 引进,并在 Python 3.5 通过 async/await
的方式(稍后我们将提到)进一步改进。
yield from
表达式可以像下面一样使用:
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json(client, url):
file_content = yield from load_file('/Users/scott/data.txt')
你可以看到, yield from
在一个被 @asyncio.coroutine
装饰的函数中使用。如果你试图在这个函数外使用 yield from
,那么你会从 Python 那里得到如下的错误:
File "main.py", line 1
file_content = yield from load_file('/Users/scott/data.txt')
^
SyntaxError: 'yield' outside function
为了使用这种语法,它必须在另一个函数(通常使用协程装饰器)中。
Async/await
更新更简洁的语法是使用 async/await
关键字。在 Python 3.5 中引入, async
被用来声明一个函数是协程,就像 @asyncio.coroutine
装饰器所做的一样。可以通过将它放置在函数定义的前面来应用它:
async def ping_server(ip):
# ping code here...
实际调用此函数,我们使用 await,而不是 yield from,但都是大致相同的:
async def ping_local():
return await ping_server('192.168.1.1')
再次说明,正如 yield from
,你不能在其他协程之外使用它,否则,你将得到一个语法错误。
在 Python 3.5 中,调用协程的这两种方式都支持,但 async/await
方式是主要的语法。
运行事件循环
如果你不知道如何启动和运行一个 事件循环(event loop) 的话,我上面描述的关于协程的东西将没有用(或工作)。时间循环是执行异步函数的中心,所以当你要实际执行协程时,这就是你将要使用的东西。
时间循环为你提供了相当多的功能:
- 注册,执行和取消延迟调用(异步函数)
- 创建用于通信的客户端和服务器传输
- 创建子进程和传输,用于与另一个程序进行通信
- 委托线程池进行函数调用
虽然实际上你可以使用许多配置和时间循环类型,你所写的大部分程序将只需要使用如下的方法来调度一个函数:
import asyncio
async def speak_async():
print('OMG asynchronicity!')
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(speak_async())
loop.close()
最后三行是我们这里需要关注的地方。它首先获取默认的时间循环( asyncio.get_event_loop()
),调度和运行异步任务,然后当循环结束运行的时候关闭循环。
loop.run_until_complete()
函数实际上是阻塞的,所以直到所有的一步方法完成后它才返回。由于我们只在一个线程中运行它,当循环正在运行的时候,是没有办法继续执行下去的。
现在,你可能会想,这也不是很有用呀,因为我们最终还是阻塞在事件循环(而不是只是 IO 调用),但是想象一下,将你的整个程序包含在一个异步函数中,这将允许你同时运行许多异步请求,就像在一个 web 服务器上一样。
你甚至可以在事件循环自己的线程中中断它,让它处理所有的长 IO 请求,而主线程处理程序逻辑或 UI。
一个例子
好了,让我们来看看一个可以实际运行的稍微大一点的例子。下面的代码是一个相当简单的异步程序,它从 Reddit 中获取 JSON,解析 JSON,并打印出/r/python, /r/programming, 和 /r/compsci 中的一天置顶帖。
所示的第一种方法, get_json()
,由 get_reddit_top()
调用,只是为适当的 Reddit URL 创建了一个 HTTP GET 请求。当它被 await
调用时,事件循环可以在等待返回 HTTP 响应时继续并服务于其他协程。一旦如此,返回 JSON 给 get_reddit_top()
,解析并打印。
import signal
import sys
import asyncio
import aiohttp
import json
loop = asyncio.get_event_loop()
client = aiohttp.ClientSession(loop=loop)
async def get_json(client, url):
async with client.get(url) as response:
assert response.status == 200
return await response.read()
async def get_reddit_top(subreddit, client):
data1 = await get_json(client, 'https://www.reddit.com/r/' + subreddit + '/top.json?sort=top&t=day&limit=5')
j = json.loads(data1.decode('utf-8'))
for i in j['data']['children']:
score = i['data']['score']
title = i['data']['title']
link = i['data']['url']
print(str(score) + ': ' + title + ' (' + link + ')')
print('DONE:', subreddit + '\n')
def signal_handler(signal, frame):
loop.stop()
client.close()
sys.exit(0)
signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
asyncio.ensure_future(get_reddit_top('python', client))
asyncio.ensure_future(get_reddit_top('programming', client))
asyncio.ensure_future(get_reddit_top('compsci', client))
loop.run_forever()
这与我们前面展示的例子有点不同。为了让事件循环运行多个协程,我们使用 asyncio.ensure_future()
,然后运行无限循环来处理一切。
要运行它,你需要先安装 aiohttp
,你可以使用 PIP:
$ pip install aiohttp
现在,只要确保你使用 Python 3.5 或更高的版本来运行它,你应该会得到像这样的输出:
$ python main.py
46: Python async/await Tutorial ( http://stackabuse.com/python-async-await-tutorial/)
16: Using game theory (and Python) to explain the dilemma of exchanging gifts. Turns out: giving a gift probably feels better than receiving one... ( http://vknight.org/unpeudemath/code/2015/12/15/The-Prisoners-Dilemma-of-Christmas-Gifts/)
56: Which version of Python do you use? (This is a poll to compare the popularity of Python 2 vs. Python 3) ( http://strawpoll.me/6299023)
DONE: python
71: The Semantics of Version Control - Wouter Swierstra ( http://www.staff.science.uu.nl/~swier004/Talks/vc-semantics-15.pdf)
25: Favorite non-textbook CS books ( https://www.reddit.com/r/compsci/comments/3xag9e/favorite_nontextbook_cs_books/)
13: CompSci Weekend SuperThread (December 18, 2015) ( https://www.reddit.com/r/compsci/comments/3xacch/compsci_weekend_superthread_december_18_2015/)
DONE: compsci
1752: 684.8 TB of data is up for grabs due to publicly exposed MongoDB databases ( https://blog.shodan.io/its-still-the-data-stupid/)
773: Instagram's Million Dollar Bug? ( http://exfiltrated.com/research-Instagram-RCE.php)
387: Amazingly simple explanation of Diffie-Hellman. His channel has tons of amazing videos and only a few views :( thought I would share! ( https://www.youtube.com/watch?v=Afyqwc96M1Y)
DONE: programming
注意,如果你运行了几次,打印的 subreddit 数据的顺序将会改变。这是因为每一个调用都会释放(yield)线程的控制权,允许处理另一个 HTTP 调用。哪一个最先返回则最先打印哪一个。
总结
虽然 Python 内置的一步功能并不如 JavaScript 一般平滑,但这不意味着你不能将其用于有趣且有效的应用。仅需 30 分钟,了解它的来龙去脉,你就会对于如何将其整合到你自己的应用程序有一个更好的感知。
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