Python協程及asyncio基礎知識有哪些

小編給大家分享一下Python協程及asyncio基礎知識有哪些，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

Python協程及asyncio基礎知識

協程(coroutine)也叫微線程，是實現多任務的另一種方式，是比線程更小的執行單元，一般運行在單進程和單線程上。因為它自帶CPU的上下文，它可以通過簡單的事件循環切換任務，比進程和線程的切換效率更高，這是因為進程和線程的切換由操作系統進行。

Python實現協程的主要借助于兩個庫：asyncio和gevent。由于asyncio已經成為python的標準庫了無需pip安裝即可使用，這意味著asyncio作為Python原生的協程實現方式會更加流行。本文僅會介紹asyncio模塊。如果大家對gevent也有需求，請留言，我會單獨寫篇文章介紹這個庫的使用。

asyncio 是從Python3.4引入的標準庫，直接內置了對協程異步IO的支持。asyncio 的編程模型本質是一個消息循環，我們一般先定義一個協程函數(或任務), 從 asyncio 模塊中獲取事件循環loop，然后把需要執行的協程任務(或任務列表)扔到 loop中執行，就實現了異步IO。

定義協程函數及執行方法的演變

在最早的Python 3.4中，協程函數是通過@asyncio.coroutine 和 yeild from 實現的, 如下所示。

 import asyncio
 
 @asyncio.coroutine
 def func1(i):
     print("協程函數{}馬上開始執行。".format(i))
     yield from asyncio.sleep(2)
     print("協程函數{}執行完畢!".format(i))
 
 if __name__ == '__main__':
     # 獲取事件循環
     loop = asyncio.get_event_loop()
 
     # 執行協程任務
     loop.run_until_complete(func1(1))
 
     # 關閉事件循環
     loop.close()

這里我們定義了一個func1的協程函數，我們可以使用asyncio.iscoroutinefunction來驗證。定義好協程函數后，我們首先獲取事件循環loop，使用它的run_until_complete方法執行協程任務，然后關閉loop。

 print(asyncio.iscoroutinefunction(func1(1))) # True

Python 3.5以后引入了async/await 語法定義協程函數，代碼如下所示。每個協程函數都以async聲明，以區別于普通函數，對于耗時的代碼或函數我們使用await聲明，表示碰到等待時掛起，以切換到其它任務。

 import asyncio
 
 # 這是一個協程函數
 async def func1(i):
     print("協程函數{}馬上開始執行。".format(i))
     await asyncio.sleep(2)
     print("協程函數{}執行完畢!".format(i))
 
 if __name__ == '__main__':
     # 獲取事件循環
     loop = asyncio.get_event_loop()
 
     # 執行協程任務
     loop.run_until_complete(func1(1))
 
     # 關閉事件循環
     loop.close()

Python 3.7之前執行協程任務都是分三步進行的，代碼有點冗余。Python 3.7提供了一個更簡便的asyncio.run方法，上面代碼可以簡化為：

 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"協程函數{i}馬上開始執行。")
     await asyncio.sleep(2)
     print(f"協程函數{i}執行完畢!")
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(func1(1))

注：Python自3.6版本起可以使用f-string來對字符串進行格式化了，相當于format函數的簡化版。

創建協程任務的演變

前面的演示案例中，我們只執行了單個協程任務(函數)。實際應用中，我們先由協程函數創建協程任務，然后把它們加入協程任務列表，最后一起交由事件循環執行。

根據協程函數創建協程任務有多種方法，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代表一個對象，未執行的任務。
 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))

創建多個協程任務列表后，我們還要使用asyncio.wait方法收集協程任務，并交由事件循環處理執行。

 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"協程函數{i}馬上開始執行。")
     await asyncio.sleep(2)
     print(f"協程函數{i}執行完畢!")
 
 
 async def main():
     tasks = []
     # 創建包含4個協程任務的列表
     for i in range(1, 5):
         tasks.append(asyncio.create_task(func1(i)))
         
     await asyncio.wait(tasks)
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

執行效果如下所示，你會發現4個協程任務并不是按順序執行的。

對于收集多個協程任務，Python還提供了新的asyncio.gather方法，它的作用asyncio.wait方法類似，但更強大。如果列表中傳入的不是create_task方法創建的協程任務，它會自動將函數封裝成協程任務，如下所示：

 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"協程函數{i}馬上開始執行。")
     await asyncio.sleep(2)
     print(f"協程函數{i}執行完畢!")
 
 async def main():
     tasks = []
     for i in range(1, 5):
         # 這里未由協程函數創建協程任務
         tasks.append(func1(i))
         
     # 注意這里*號。gather自動將函數列表封裝成了協程任務。
     await asyncio.gather(*tasks)
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

獲取協程任務執行結果

是的，gather方法有將函數封裝成協程任務的能力，但這還并不是兩者最主要的區別作用。兩者更大的區別在協程任務執行完畢后對于返回結果的處理上。通常獲取任務執行結果通常對于一個程序至關重要，因此我們有必要花更多時間詳細了解這兩個方法的使用。

asyncio.wait 會返回兩個值：done 和 pending，done 為已完成的協程任務列表，pending 為超時未完成的協程任務類別，需通過task.result()方法可以獲取每個協程任務返回的結果；而asyncio.gather 返回的是所有已完成協程任務的 result，不需要再進行調用或其他操作，就可以得到全部結果。

我們來看兩個示例。現在修改我們的協程函數，通過return給它增加一個返回值。

通過asyncio.wait獲取協程任務執行結果

 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"協程函數{i}馬上開始執行。")
     await asyncio.sleep(2)
     return i
 
 async def main():
     tasks = []
     for i in range(1, 5):
         tasks.append(asyncio.create_task(func1(i)))
         
     # 獲取任務執行結果。
     done, pending = await asyncio.wait(tasks)
     for task in done:
         print(f"執行結果: {task.result()}")
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

執行結果如下所示。你可以看到協程任務執行結果并不是按任務添加的順序返回的。

通過asyncio.gather獲取協程任務執行結果

繼續修改我們的代碼：

 #-*- coding:utf-8 -*-
 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"協程函數{i}馬上開始執行。")
     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"執行結果: {result}")
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

執行結果如下所示。協程任務執行結果與任務添加順序完全一致。

現在你知道gather和wait方法的真正區別了嗎？

• gather具有把普通協程函數包裝成協程任務的能力，wait沒有。wait只能接收包裝后的協程任務列表做參數。

• 兩者返回值不一樣，wait返回的是已完成和未完成任務的列表，而gather直接返回協程任務執行結果。

• gather返回的任務執行結果是有序的，wait方法獲取的結果是無序的。

asyncio高級使用方法

給任務添加回調函數

我們還可以給每個協程任務通過add_done_callback的方法給單個協程任務添加回調函數，如下所示：

 #-*- coding:utf-8 -*-
 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"協程函數{i}馬上開始執行。")
     await asyncio.sleep(2)
     return i
 
 # 回調函數
 def callback(future):
     print(f"執行結果:{future.result()}")
 
 async def main():
     tasks = []
     for i in range(1, 5):
         task = asyncio.create_task(func1(i))
         
         # 注意這里，增加回調函數
         task.add_done_callback(callback)
         tasks.append(task)
 
     await asyncio.wait(tasks)
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

設置任務超時

很多協程任務都是很耗時的，當你使用wait方法收集協程任務時，可通過timeout選項設置任務切換前單個任務最大等待時間長度，如下所示：

  # 獲取任務執行結果，如下所示：
  done,pending = await asyncio.wait(tasks, timeout=10)

自省

• asyncio.current_task: 返回當前運行的Task實例，如果沒有正在運行的任務則返回 None。如果 loop 為 None 則會使用 get_running_loop()獲取當前事件循環。

• asyncio.all_tasks: 返回事件循環所運行的未完成的Task對象的集合。

python可以做什么

Python是一種編程語言，內置了許多有效的工具，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強大，在許多領域中都有廣泛的應用，例如最熱門的大數據分析，人工智能，Web開發等。

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