时间:2021-07-13 python教程 查看: 1232
协程(coroutine)也叫微线程,是实现多任务的另一种方式,是比线程更小的执行单元,一般运行在单进程和单线程上。因为它自带CPU的上下文,它可以通过简单的事件循环切换任务,比进程和线程的切换效率更高,这是因为进程和线程的切换由操作系统进行。
Python实现协程的主要借助于两个库:asyncio和gevent。由于asyncio已经成为python的标准库了无需pip安装即可使用,这意味着asyncio作为Python原生的协程实现方式会更加流行。本文仅会介绍asyncio模块。如果大家对gevent也有需求,请留言,我会单独写篇文章介绍这个库的使用。
asyncio 是从Python3.4引入的标准库,直接内置了对协程异步IO的支持。asyncio 的编程模型本质是一个消息循环,我们一般先定义一个协程函数(或任务), 从 asyncio 模块中获取事件循环loop,然后把需要执行的协程任务(或任务列表)扔到 loop中执行,就实现了异步IO。
在最早的Python 3.4中,协程函数是通过@asyncio.coroutine 和 yeild from 实现的, 如下所示。
import asyncio
@asyncio.coroutine
def func1(i):
print("协程函数{}马上开始执行。".format(i))
yield from asyncio.sleep(2)
print("协程函数{}执行完毕!".format(i))
if __name__ == '__main__':
# 获取事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行协程任务
loop.run_until_complete(func1(1))
# 关闭事件循环
loop.close()
这里我们定义了一个func1的协程函数,我们可以使用asyncio.iscoroutinefunction来验证。定义好协程函数后,我们首先获取事件循环loop,使用它的run_until_complete方法执行协程任务,然后关闭loop。
print(asyncio.iscoroutinefunction(func1(1))) # True
Python 3.5以后引入了async/await 语法定义协程函数,代码如下所示。每个协程函数都以async声明,以区别于普通函数,对于耗时的代码或函数我们使用await声明,表示碰到等待时挂起,以切换到其它任务。
import asyncio
# 这是一个协程函数
async def func1(i):
print("协程函数{}马上开始执行。".format(i))
await asyncio.sleep(2)
print("协程函数{}执行完毕!".format(i))
if __name__ == '__main__':
# 获取事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行协程任务
loop.run_until_complete(func1(1))
# 关闭事件循环
loop.close()
Python 3.7之前执行协程任务都是分三步进行的,代码有点冗余。Python 3.7提供了一个更简便的asyncio.run方法,上面代码可以简化为:
import asyncio
async def func1(i):
print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
await asyncio.sleep(2)
print(f"协程函数{i}执行完毕!")
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(func1(1))
注:Python自3.6版本起可以使用f-string来对字符串进行格式化了,相当于format函数的简化版。
前面的演示案例中,我们只执行了单个协程任务(函数)。实际应用中,我们先由协程函数创建协程任务,然后把它们加入协程任务列表,最后一起交由事件循环执行。
根据协程函数创建协程任务有多种方法,其中最新的是Python 3.7版本提供的asyncio.create_task方法,如下所示:
# 方法1:使用ensure_future方法。future代表一个对象,未执行的任务。
task1 = asyncio.ensure_future(func1(1))
task2 = asyncio.ensure_future(func1(2))
# 方法2:使用loop.create_task方法
task1 = loop.create_task(func1(1))
task2 = loop.create_task(func1(2))
# 方法3:使用Python 3.7提供的asyncio.create_task方法
task1 = asyncio.create_task(func1(1))
task2 = asyncio.create_task(func1(2))
创建多个协程任务列表后,我们还要使用asyncio.wait方法收集协程任务,并交由事件循环处理执行。
import asyncio
async def func1(i):
print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
await asyncio.sleep(2)
print(f"协程函数{i}执行完毕!")
async def main():
tasks = []
# 创建包含4个协程任务的列表
for i in range(1, 5):
tasks.append(asyncio.create_task(func1(i)))
await asyncio.wait(tasks)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
执行效果如下所示,你会发现4个协程任务并不是按顺序执行的。
对于收集多个协程任务,Python还提供了新的asyncio.gather方法,它的作用asyncio.wait方法类似,但更强大。如果列表中传入的不是create_task方法创建的协程任务,它会自动将函数封装成协程任务,如下所示:
import asyncio
async def func1(i):
print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
await asyncio.sleep(2)
print(f"协程函数{i}执行完毕!")
async def main():
tasks = []
for i in range(1, 5):
# 这里未由协程函数创建协程任务
tasks.append(func1(i))
# 注意这里*号。gather自动将函数列表封装成了协程任务。
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
是的,gather方法有将函数封装成协程任务的能力,但这还并不是两者最主要的区别作用。两者更大的区别在协程任务执行完毕后对于返回结果的处理上。通常获取任务执行结果通常对于一个程序至关重要,因此我们有必要花更多时间详细了解这两个方法的使用。
asyncio.wait 会返回两个值:done 和 pending,done 为已完成的协程任务列表,pending 为超时未完成的协程任务类别,需通过task.result()方法可以获取每个协程任务返回的结果;而asyncio.gather 返回的是所有已完成协程任务的 result,不需要再进行调用或其他操作,就可以得到全部结果。
我们来看两个示例。现在修改我们的协程函数,通过return给它增加一个返回值。
通过asyncio.wait获取协程任务执行结果
import asyncio
async def func1(i):
print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
await asyncio.sleep(2)
return i
async def main():
tasks = []
for i in range(1, 5):
tasks.append(asyncio.create_task(func1(i)))
# 获取任务执行结果。
done, pending = await asyncio.wait(tasks)
for task in done:
print(f"执行结果: {task.result()}")
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
执行结果如下所示。你可以看到协程任务执行结果并不是按任务添加的顺序返回的。
继续修改我们的代码:
#-*- coding:utf-8 -*-
import asyncio
async def func1(i):
print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
await asyncio.sleep(2)
return i
async def main():
tasks = []
for i in range(1, 5):
tasks.append(func1(i))
results = await asyncio.gather(*tasks)
for result in results:
print(f"执行结果: {result}")
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
执行结果如下所示。协程任务执行结果与任务添加顺序完全一致。
现在你知道gather和wait方法的真正区别了吗?
我们还可以给每个协程任务通过add_done_callback的方法给单个协程任务添加回调函数,如下所示:
#-*- coding:utf-8 -*-
import asyncio
async def func1(i):
print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
await asyncio.sleep(2)
return i
# 回调函数
def callback(future):
print(f"执行结果:{future.result()}")
async def main():
tasks = []
for i in range(1, 5):
task = asyncio.create_task(func1(i))
# 注意这里,增加回调函数
task.add_done_callback(callback)
tasks.append(task)
await asyncio.wait(tasks)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main()
很多协程任务都是很耗时的,当你使用wait方法收集协程任务时,可通过timeout选项设置任务切换前单个任务最大等待时间长度,如下所示:
# 获取任务执行结果,如下所示:
done,pending = await asyncio.wait(tasks, timeout=10)
以上就是Python协程asyncio模块的演变及高级用法的详细内容,更多关于Python协程asyncio模块的资料请关注python博客其它相关文章!