前言

　　用阻塞 API 写同步代码最简单，但一个线程同一时间只能处理一个请求，有限的线程数导致无法实现万级别的并发连接，过多的线程切换也抢走了 CPU 的时间，从而降低了每秒能够处理的请求数量。为了达到高并发，你可能会选择一个异步框架，用非阻塞 API 把业务逻辑打乱到多个回调函数，通过多路复用与事件循环的方式实现高并发。

磁盘 IO 为例，描述了多线程中使用阻塞方法读磁盘，2 个线程间的切换方式。那么，怎么才能实现高并发呢？

把上图中本来由内核实现的请求切换工作，交由用户态的代码来完成就可以了，异步化编程通过应用层代码实现了请求切换，降低了切换成本和内存占用空间。异步化依赖于 IO 多路复用机制，比如 Linux 的 epoll 或者 Windows 上的 iocp，同时，必须把阻塞方法更改为非阻塞方法，才能避免内核切换带来的巨大消耗。Nginx、Redis 等高性能服务都依赖异步化实现了百万量级的并发。

下图描述了异步 IO 的非阻塞读和异步框架结合后，是如何切换请求的。

然而，写异步化代码很容易出错。因为所有阻塞函数，都需要通过非阻塞的系统调用拆分成两个函数。虽然这两个函数共同完成一个功能，但调用方式却不同。第一个函数由你显式调用，第二个函数则由多路复用机制调用。

这种方式违反了软件工程的内聚性原则，函数间同步数据也更复杂。特别是条件分支众多、涉及大量系统调用时，异步化的改造工作会非常困难。

Python如何实现异步调用

from flask import Flask
import time
app = Flask(__name__)


@app.route('/bar')
def bar():
  time.sleep(1)
  return '<h1>bar!</h1>'

@app.route('/foo')
def foo():
  time.sleep(1)
  return '<h1>foo!</h1>'
if __name__ == '__main__':
  app.run(host='127.0.0.1',port=5555,debug=True)

采用同步的方式调用

import requests
import time

starttime = time.time()
print(requests.get('http://127.0.0.1:5555/bar').content)
print(requests.get('http://127.0.0.1:5555/foo').content)
print("消耗时间: ",time.time() -starttime)

b'

bar!

'
b'

foo!

'
消耗时间:  2.015509605407715

采样异步的方式调用：

重点：

1.将阻塞io改为非阻塞io；

2.多路复用io监听内核事件，事件触发通过回调函数；

3.用户态代码采取事件循环的方式获取事件，执行事件的回调函数；

import selectors
import socket
import time
# from asynrequest import ParserHttp
class asynhttp:
  def __init__(self):
    self.selecter = selectors.DefaultSelector()

  def get(self,url,optiondict = None):
    global reqcount
    reqcount += 1
    s = socket.socket()
    s.setblocking(False)
    try:
      s.connect(('127.0.0.1',5555))
    except BlockingIOError:
      pass
    requset = 'GET %s HTTP/1.0\r\n\r\n' % url
    callback = lambda : self.send(s,requset)
    self.selecter.register(s.fileno(),selectors.EVENT_WRITE,callback)

  def send(self,s,requset):
    self.selecter.unregister(s.fileno())
    s.send(requset.encode())
    chunks = []
    callback = lambda: self.recv(s,chunks)
    self.selecter.register(s.fileno(),selectors.EVENT_READ,callback)

  def recv(self,s,chunks):
    self.selecter.unregister(s.fileno())
    chunk = s.recv(1024)
    if chunk:
      chunks.append(chunk)
      callback = lambda: self.recv(s,chunks)
      self.selecter.register(s.fileno(), selectors.EVENT_READ, callback)
    else:
      global reqcount
      reqcount -= 1
      request_first,request_headers,request_content,_ = ParserHttp.parser(b''.join(chunks))
      print("解析数据：",request_first,request_headers,request_content)
      print((b''.join(chunks)).decode())
      return (b''.join(chunks)).decode()

starttime = time.time()
reqcount = 0
asynhttper = asynhttp()
asynhttper.get('/bar')
asynhttper.get('/foo')
while reqcount:
  events = asynhttper.selecter.select()
  for event,mask in events:
    func = event.data
    func()
print("消耗时间：" ,time.time() - starttime)

HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: text/html; charset=utf-8
Content-Length: 13
Server: Werkzeug/1.0.1 Python/3.7.7
Date: Thu, 15 Oct 2020 03:28:16 GMT

bar!

HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: text/html; charset=utf-8
Content-Length: 13
Server: Werkzeug/1.0.1 Python/3.7.7
Date: Thu, 15 Oct 2020 03:28:16 GMT

foo!

消耗时间： 1.0127637386322021

以上就是Python实现异步IO的示例的详细内容，更多关于python 异步IO的资料请关注python博客其它相关文章！