Python 异步编程

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以进程、线程、协程、函数/方法作为执行任务程序的基本单位，结合回调、事件循环、信号量等机制，以提高程序整体执行效率和并发能力的编程方式就是异步编程。

异步编程

除了顺序执行和并行执行的模型之外，还有第三种模型，叫做异步模型，这是事件驱动模型的基础。异步活动的执行模型可以只有一个单一的主控制流，能在单核心系统和多核心系统中运行。

在并发执行的异步模型中，许多任务被穿插在同一时间线上，所有的任务都由一个控制流执行（单一线程）。任务的执行可能被暂停或恢复，中间的这段时间线程将会去执行其他任务。

仅仅说异步的话，基本上不关底层什么事，实现思路很简单，就是在调用时不返回有效的值、而是返回一个称为“future”的用来存储结果的容器，在所请求的数据准备完成后自动写入future中。异步不仅仅可以基于协程，也可以基于线程、进程。

Python 每个函数调用都有自己的堆栈，当这个函数调用完后，这个堆栈就释放了，当遇到yield这样子的关键字的时候，便会暂停当前堆栈，然后退回到上一堆栈中，等待下一次进入，生成器是这样实现的。异步的话select和yield的组合形式，即每当select监听到一个事件的时候，便利用yield将程序的控制权释放，以便执行用户定义的程序，而每当用户yield的时候，程序会继续监听事件，如此循环async await 便是这种形式的语法糖，方便用户编写程序。

python协程的发展时间较长：

• python2.5 为生成器引用.send()、.throw()、.close()方法
• python3.3 为引入yield from，可以接收返回值，可以使用yield from定义协程
• Python3.4 加入了asyncio模块
• Python3.5 增加async、await关键字，在语法层面的提供支持
• python3.7 使用async def + await的方式定义协程
• 此后asyncio模块更加完善和稳定，对底层的API进行的封装和扩展
• python 3.10版本中移除 以yield from的方式定义协程

asyncio 解决的是异步 IO 编程中的所有问题，它提供了一整套解决方案，不仅仅是协程方面的问题。包括：

• 包含各种特定系统实现的模块化事件循环
• 传输和协议抽象
• 对TCP、UDP、SSL、子进程、延时调用以及其他的具体支持
• 模仿futures模块但适用于事件循环使用的Future类
• 基于yield from的协议和任务，可以让你用顺序的方式编写并发代码
• 必须使用一个将产生阻塞I0的调用时，有接口可以把这个事件转移到线程池
• 模仿threading模块中的同步原语、可以用在单线程内的协程之间

由于 asyncio 每个版本都会新增功能，对一些旧的底层的API进行封装，极大地方便的使用者，但正因为此，网上有很多教程使用的接口官方已经不建议直接使用，应该改而使用更加高级的 API，所以在这里记录一下如何使用这些API。

同步

同步是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行。

异步

异步是和同步相对的，异步是指在处理调用这个事务的之后，不会等待这个事务的处理结果，直接处理第二个事务去了，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果。

例如，爬虫下载网页。调度程序调用下载程序后，即可调度其他任务，而无需与该下载任务保持通信以协调行为。不同网页的下载、保存等操作都是无关的，也无需相互通知协调。这些异步操作的完成时刻并不确定。简言之，异步意味着无序。

阻塞

阻塞是指程序未得到所需计算资源时被挂起的状态。程序在等待某个操作完成期间，自身无法继续干别的事情，则称该程序在该操作上是阻塞的。常见的阻塞形式有：网络I/O阻塞、磁盘I/O阻塞、用户输入阻塞等。阻塞是无处不在的，包括CPU切换上下文时，所有的进程都无法真正干事情，它们也会被阻塞。（如果是多核CPU则正在执行上下文切换操作的核不可被利用。）

非阻塞

程序在等待某操作过程中，自身不被阻塞，可以继续运行干别的事情，则称该程序在该操作上是非阻塞的。非阻塞并不是在任何程序级别、任何情况下都可以存在的。仅当程序封装的级别可以囊括独立的子程序单元时，它才可能存在非阻塞状态。非阻塞的存在是因为阻塞存在，正因为某个操作阻塞导致的耗时与效率低下，我们才要把它变成非阻塞的。

场景

一般来说，长耗时，消耗大量资源，或者容易出错的逻辑，非常适合从请求主流程中剥离出来，异步执行。例如新用户注册，注册成功后，系统通常会发送一封欢迎邮件。发送欢迎邮件的动作就可以从注册流程中剥离出来。另一个例子是用户上传图片，图片上传后通常需要生成不同大小的缩略图。但图片处理的过程不必包含在图片上传处理流程中，用户上传图片成功后就可以结束流程，生成缩略图等处理逻辑可以作为异步任务执行。这样应用服务器避免被图片处理等计算密集型任务压垮，用户也能更快的得到响应。常见的异步执行任务包括：

• 发送电子邮件/即时消息
• 检查垃圾邮件
• 文档处理（转换格式，导出，……）
• 音视频，图片处理（生成缩略图，加水印，鉴黄，转码，……）
• 调用外部的三方服务
• 重建搜索索引
• 导入/导出大量数据
• 网页爬虫
• 数据清洗
• ……

在同步世界中，我们习惯于线性思考。如果我们有一系列需要不同时间的任务，它们将按照调用顺序执行。然而，在使用并发时，我们需要知道任务的完成顺序与计划的不同。

事件循环 Event loop

Event loop 是 asyncio 模块的的核心机制，用它来实现异步 (asynchronous) 的执行工作，事件循环运行异步任务和回调，执行网络IO操作，并运行子流程。否则所有的异步任务都在无法执行和收到执行结果。

实际上 event loop 是一个在背后执行的线程(thread)，它是一个循环，不断地循环进行调试和执行协程，以及回调(callbacks)，它十分适合将 I/O 类的工作以非同步方式交由 event loop 执行，例如网路通讯、档案读写等等，以利 event loop 进行工作切换。

原则上，我们不需针对 event loop 进行太多操作与干涉， Python 已经将 event loop 进行封装，如果有需要的话，可以使用 asyncio.get_event_loop() 即可取得 event loop 实例(instance) 以进行操作。

常用的事件循环方法有：

# 创建并返回一个新的事件循环对象
loop = asyncio.new_event_loop()
# 运行直到 future ( Future 的实例 ) 被完成，如果是 coroutine object
# 将被隐式调度为 asyncio.Task 来运行，返回 Future 的结果
loop.run_until_complete(main())

todo

可等待对象

如果一个对象可以在 await 语句中使用，那么它就是 可等待 对象。许多内置模块 asyncio API 都被设计为接受可等待对象。可等待 对象有三种主要类型:

• 可等待对象，awaitable
  • 协程， coroutine
  • Future， asyncio.Future（有称未来、期程的，无统一翻译）
    • 任务， Task，asyncio.Task（一种 Future，它的子类）

可等待对象（awaitable object）通常实现一个 __await__() 特殊方法，它必须返回一个迭代器。协程对象（Coroutine objects）通过 async def 定义的函数返回的是可等待对象。

但是，生成器对象通过 types.coroutine() 或者 asyncio.coroutine() 返回的迭代器也是可等待对象, 但它们并没有实现 __await__()。

协程

协程函数（coroutine function）是指返回一个 coroutine 对象的函数。协程函数可通过 async def 语句来定义，并可能包含 await、async for 和 async with 关键字。这些特性是由 PEP 492 引入的。协程是一种更通用的子程序形式。子程序在一点输入，在另一点退出。可以在许多不同的点进入、退出和恢复协程。

协程（coroutine）包括两个概念：

• 协程函数（async def）。注：@asyncio.coroutine 装饰器操作将 Python 3.10 后废弃不建议使用
• 协程函数所返回的协程对象

调用协程函数（async def）不会运行它，它返回一个协同程序对象，就像生成器函数返回生成器对象一样。await 关键字可以从协程中获取返回值，即调用协程。如，下例不会执行 main() 会抛出警告：

import asyncio

async def main():
    await asyncio.sleep(1)
    print('hello')

main()
'''
test.py:7: RuntimeWarning: coroutine 'main'
 was never awaited
  main()
RuntimeWarning: Enable tracemalloc to
 get the object allocation traceback
'''

它的类型是一个协程：

coro  = main()
print(type(coro))
# <class 'coroutine'>

要运行需要用 asyncio 内置模块的 asyncio.run() 方法，run() 使用将协程放入事件循环来执行并返回结果：

asyncio.run(coro)
# hello

当协程中的可等待对象不使用 await 关键字唤醒时，会抛出警告。如上例中的 asyncio.sleep(1) 前不加 await 时将报 RuntimeWarning: coroutine 'sleep' was never awaited 警告信息。

简而言之， coroutine 具有开始(enter)/暂停(exit)以及任意恢复(resume)执行的能力，譬如发出 HTTP GET 要求之后，就暂停执行，转而执行其他工作，等到该 HTTP GET 要求收到响应之后，再转回来恢复执行剩下的工作。

另外 await 语法则是被用来告知 Python 可以在此处暂停执行 coroutine 转而执行其他工作，而且该语法只能在 coroutine 数据内使用，因此 async def 与 await 通常会一起出现。

await 语法的另外重点是 await 之后只能接 awaitables 可等待对象，例如 coroutine 或者是之后会介绍到的 Task, Future 以及有实现 __await__() 方 的对象，所以不是所有的对象或操作都能够用 await 进行暂停。因此，我们在使用三方库时，要看它的相关方法是否实现了可等待特性。

Tasks

在 event loop 中，工作的执行是以 Task 为单位， event loop 一次仅会执行 1 个 Task, 如果某个 Task 正在等待执行结果，也就是执行到 await 的地方，那么 event loop 将会暂停(suspend) 并将进行任务调度，切换执行其他 Task、回调函数(callback)或者执行其他 I/O 相关的操作。

我们可以将 Task 视为是 coroutine 的再包装，因此可以看到 asyncio.create_task() 函数接受的参数必须是 coroutine ，例如下范建立一个 Task 实例后，交由 event loop 执行：

import asyncio

async def coro():
    print('hello')
    await asyncio.sleep(1)
    print('world')


loop = asyncio.new_event_loop()
task = loop.create_task(coro())
loop.run_until_complete(task)
'''
hello
world
'''

Futures

future 是一个容器，或者占位符（placeholder），代表着一个将在未来成为现实的值。在等待网络 I/O 时，函数可以给我们一个容器，承诺在操作完成时，它将用值填充容器。我们保留未来的对象，当它实现时，我们可以调用它的方法来检索实际结果。

与 Task 不同的是， Future 对象并不是对 coroutine 进行再包装，而是作为代表非同步操作最终结果的对象（但并没有执行，是一个预期），因此它有一个 set_result() 方法，可以将结果写入，同时该 Future 也会被标为结束(done)的状态，所以 Future 通常会与 coroutines 或 Tasks 搭配使用，例如：

import asyncio

async def do_async_job(fut):
    await asyncio.sleep(2)
    fut.set_result('Hello future')

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()

    future = loop.create_future()
    loop.create_task(do_async_job(future))

    # 等到 future 有结果
    await future
    print(future.result())


asyncio.run(main())
# Hello future

这里指的是 asyncio.Future 而不是 coroutines.futures.Future。

asyncio 中的重要方法

asyncio.create_task()

创建异步任务。使用 asyncio.create_task(coro) 方法，返回一个 Task 对象，Task 类继承 Future，在 python3.7 以下版本中使用 asyncio.ensure_future(coro_or_future)。

见上例。

asyncio.gather()

同时运行可等待序列中的等待对象。如果所有可等待项都成功完成，则结果是返回值的聚合列表。结果值的顺序对应于aws中可等待项的顺序。其内部调用的是 asyncio.ensure_future() 方法。

import asyncio
import time
import atexit

start = time.time()
atexit.register(lambda: print('用时(秒):', time.time()-start))

async def foo(char: str, count: int):
    for i in range(count):
        print(f"{char}-{i}")
        await asyncio.sleep(.5)

async def main():
    await asyncio.gather(foo("A", 2), foo("B", 3), foo("C", 2))

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())
'''
A-0
B-0
C-0
A-1
B-1
C-1
B-2
用时(秒): 1.5046310424804688
'''

另外一个例子：

import asyncio
import time

# 模拟一个任务
async def task(id):
    # 任务第一步
    print(f'{time.strftime("%X")} Hello {id}!')
    await asyncio.sleep(4) # 模拟第一步为 IO 操作，耗时 4 秒
    # 任务第二步
    print(f'{time.strftime("%X")} end {id}!')


# 异步执行 100 个任务
async def main():
    await asyncio.gather(*(task(i) for i in range(100)))

# 执行，同步共用 4秒*100=400秒，异步总共 4 秒
asyncio.run(main())

asyncio.to_thread()

我们知道，协程本身就只有一个线程，假如这协程阻塞了，那么整个程序也就阻塞了。为此我们在执行一些必然会产生阻塞的代码时，可以把代码放入到其它线程/进程中，这样可以继续执行协程的其它代码了。

asyncio.to_thread() 可以将同步阻塞放入多线程异步执行（python 3.9的新方法，相当于旧版本的 loop.run_in_executor()）：

import asyncio
import threading
import time
import atexit

start = time.time()
atexit.register(lambda: print('用时(秒):', time.time()-start))

def hard_work():
    print('thread id:', threading.get_ident())
    time.sleep(10)


async def do_async_job():
    # hard_work()
    await asyncio.to_thread(hard_work)
    await asyncio.sleep(1)
    print('job done!')


async def main():
    task1 = asyncio.create_task(do_async_job())
    task2 = asyncio.create_task(do_async_job())
    task3 = asyncio.create_task(do_async_job())
    await asyncio.gather(task1, task2, task3)

asyncio.run(main())
'''
thread id: 123145559015424
thread id: 123145575804928
thread id: 123145592594432
job done!
job done!
job done!
用时(秒): 11.012189865112305
'''

回调和返回值

处理异步执行的结果和完成后执行一定的方法做收尾。要完成这些功能需要Task对象，即asyncio.create_task()的返回值。由于Task继承Future，实现了除Future.set_result() 和 Future.set_exception()外的全部API，而asyncio.Future模仿的是 concurrent.futures.Future类，所以Task很多方法和 在使用线/进程池时用到的方法类似（有细微差别）。

import asyncio
import time
import atexit

start = time.time()
atexit.register(lambda: print('用时(秒):', time.time()-start))

def callback(future):
    # 唯一参数是一个Task对象
    # print(type(future)) # <class '_asyncio.Task'>

    print(future)
    # <Task finished name='Task-2' coro=<foo() done,
    #  defined at E: ... xxx.py:11> result=123>

    print(future.result()) # 123 接收返回值
    print(future.get_name()) # foo

async def foo():
    print("running")
    return 123

async def main():
    # name 形参3.8及以上版本可用
    task = asyncio.create_task(foo(), name="foo")
    task.add_done_callback(callback)  # 添加回调函数
    await task

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

'''
<Task finished name='foo' coro=<foo() done,
 defined at /Users/hui/.../test2.py:20> result=123>
123
foo
用时(秒): 0.0008900165557861328
'''

asyncio.wait_for()

使用 asyncio.wait_for(do_async_job(), timeout=1) 设定超时时限：

import asyncio

async def do_async_job():
    await asyncio.sleep(2)
    print('never print')

async def main():
    try:
        await asyncio.wait_for(do_async_job(), timeout=1)
    except asyncio.TimeoutError:
        print('timeout!')

asyncio.run(main())
# timeout!

异步上下文管理器async with

async with 则是为了 async 版的 context manager 而新增的语句。async 版的 context manager 则是实现了 __aenter__() 与 __aexit__() 两个方法即可。

不过 __aenter__() 与 __aexit__() 限制开发者一定要回传 awaitable 对象，如果不回传 awaitable 对象，将会导致程式无法顺利执行。例如：

import asyncio


class AsyncContextManager:
    def __init__(self):
        self.loop = asyncio.get_event_loop()

    async def __aenter__(self):
        print('entering context')
        return self.loop.create_future()

    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
        print('exiting context')
        return self.loop.create_future()


async def main():
    async with AsyncContextManager() as acm:
        print('in context')


asyncio.run(main())
'''
entering context
in context
exiting context
'''

除了上述方法可以实现异步上下文管理器外，还可以使用 contextlib.asynccontextmanager 装饰器+yield实现，yield前面的代码对应 __aenter__，其后的代码对应 __aexit__。

import contextlib
import asyncio

# 加上装饰器
@contextlib.asynccontextmanager
async def foo():
    try:
        # 进行初始化
        yield "返回你要操作的对象"
    finally:
        # 处理释放资源等操作
        pass

async def main():
    async with foo() as f:
        print(f)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

异步迭代器 async for

Python 中的 iterator 指的是有实现 __iter__() 与 __next__() 两个方法的对象，因此 iterator 可以用 for 语句迭代。而 async for 则是为了 async 版的 iterator 而新增的语法， async 版的 iterator 则是需要实现 __aiter__() 与 __anext()__ 两个个方法。

以下是实作 async iterator 的范例，可以看到 __anext__() 已经被转为 coroutine, 因此可以在该 iterator 内通过 event loop 执行非同步的工作，使得我们在执行 for 迭代时不会阻塞 event loop。

import asyncio

class AsyncCounter(object):

    def __init__(self, stop=None):
        self.count = 0
        self.stop = stop

    def __aiter__(self):
        return self

    async def __anext__(self):
        await asyncio.sleep(1)
        self.count += 1
        if self.stop == self.count:
            raise StopAsyncIteration
        return self.count

async def main():
    async for i in AsyncCounter(11):
        print(i)

asyncio.run(main())
'''
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
'''

支持异步的三方库

常见的有：

• Tornado
• FastAPI
• aiohttp
• httpx
• asyncio-redis
• aiomysql
• asgiref
• ...
• 更多：https://github.com/timofurrer/awesome-asyncio

参考

• https://mp.weixin.qq.com/s/Bwj8V6kFWfXwGiKS-E2pHA
• https://www.jianshu.com/p/fe146f9781d2
• https://mp.weixin.qq.com/s/Bwj8V6kFWfXwGiKS-E2pHA
• https://myapollo.com.tw/zh-tw/begin-to-asyncio/
• https://www.cnblogs.com/lczmx/p/14364580.html
• https://yeray.dev/python/asyncio/asyncio-for-the-working-python-developer

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• Python 异步爬虫获取豆瓣TOP250电影 2022-12-27 09:14:55