python异步asyncio模块的使用

本文首发于知乎异步是继多线程、多进程之后第三种实现并发的方式，主要用于IO密集型任务的运行效率提升。python中的异步基于yield生成器，在讲解这部分原理之前，我们先学会异步库asyncio的使用。

本文主要讲解asyncio模块的通用性问题，对一些函数细节的使用就简单略过。

本文分为如下部分

• 最简单的使用
• 另一种常见的使用方式
• 一个问题
• 一般函数下的异步
• 理解异步、协程
• 单个线程的的异步爬虫

最简单的使用

import asyncioasync def myfun(i):    print('start {}th'.format(i))    await asyncio.sleep(1)    print('finish {}th'.format(i))loop = asyncio.get_event_loop()myfun_list = (myfun(i) for i in range(10))loop.run_until_complete(asyncio.gather(*myfun_list))

这样运行，10次等待总共只等待了1秒。

上面代码一些约定俗成的用法记住就好，如

• 要想异步运行函数，需要在定义函数时前面加async
• 后三行都是记住就行，到时候把函数传入

另一种常见的使用方式

上面是第一种常见的用法，下面是另外一种

import asyncioasync def myfun(i):    print('start {}th'.format(i))    await asyncio.sleep(1)    print('finish {}th'.format(i))loop = asyncio.get_event_loop()myfun_list = [asyncio.ensure_future(myfun(i)) for i in range(10)]loop.run_until_complete(asyncio.wait(myfun_list))

这种用法和上面一种的不同在于后面调用的是asyncio.gather还是asyncio.wait，当前看成完全等价即可，所以平时使用用上面哪种都可以。

上面是最常看到的两种使用方式，这里列出来保证读者在看其他文章时不会发蒙。

另外，二者其实是有细微差别的

• gather更擅长于将函数聚合在一起
• wait更擅长筛选运行状况

细节可以参考这篇回答

一个问题

与之前学过的多线程、多进程相比，asyncio模块有一个非常大的不同：传入的函数不是随心所欲

• 比如我们把上面myfun函数中的sleep换成time.sleep(1)，运行时则不是异步的，而是同步，共等待了10秒
• 如果我换一个myfun，比如换成下面这个使用request抓取网页的函数

import asyncioimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupasync def get_title(a):    url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(a*25)    r = requests.get(url)    soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')    lis = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')    for li in lis:        title = li.find('span', class_="title").text        print(title)loop = asyncio.get_event_loop()fun_list = (get_title(i) for i in range(10))loop.run_until_complete(asyncio.gather(*fun_list))

依然不会异步执行。

到这里我们就会想，是不是异步只对它自己定义的sleep(await asyncio.sleep(1))才能触发异步？

一般函数下的异步

对于上述函数，asyncio库只能通过添加线程的方式实现异步，下面我们实现time.sleep时的异步

import asyncioimport timedef myfun(i):    print('start {}th'.format(i))    time.sleep(1)    print('finish {}th'.format(i))async def main():    loop = asyncio.get_event_loop()    futures = (        loop.run_in_executor(            None,            myfun,             i)        for i in range(10)        )    for result in await asyncio.gather(*futures):        passloop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())

上面run_in_executor其实开启了新的线程，再协调各个线程。调用过程比较复杂，只要当模板一样套用即可。

上面10次循环仍然不是一次性打印出来的，而是像分批次一样打印出来的。这是因为开启的线程不够多，如果想要实现一次打印，可以开启10个线程，代码如下

import concurrent.futures as cf # 多加一个模块import asyncioimport timedef myfun(i):    print('start {}th'.format(i))    time.sleep(1)    print('finish {}th'.format(i))async def main():    with cf.ThreadPoolExecutor(max_workers = 10) as executor: # 设置10个线程        loop = asyncio.get_event_loop()        futures = (            loop.run_in_executor(                executor, # 按照10个线程来执行                myfun,                 i)            for i in range(10)            )        for result in await asyncio.gather(*futures):            passloop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())

用这种方法实现requests异步爬虫代码如下

import concurrent.futures as cfimport asyncioimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef get_title(i):    url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(i*25)    r = requests.get(url)    soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')    lis = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')    for li in lis:        title = li.find('span', class_="title").text        print(title)async def main():    with cf.ThreadPoolExecutor(max_workers = 10) as executor:        loop = asyncio.get_event_loop()        futures = (            loop.run_in_executor(                executor,                get_title,                 i)            for i in range(10)            )        for result in await asyncio.gather(*futures):            passloop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())

这部分参考这篇文章还有这个回答

这种开启多个线程的方式也算异步的一种，下面一节详细解释。

理解异步、协程

现在我们讲了一些异步的使用，是时候解释一些概念了

• 首先，我们要理清楚同步、异步、阻塞、非阻塞四个词语之间的联系
• 首先要明确，前两者后后两者并不是一一对应的，它们不是在说同一件事情，但是非常类似，容易搞混
• 一般我们说异步程序是非阻塞的，而同步既有阻塞也有非阻塞的
• 非阻塞是指一个任务没做完，没有必要停在那里等它结束就可以开始下一个任务，保证一直在干活没有等待；阻塞就相反是一件事完全结束才开始另一件事
• 在非阻塞的情况下，同步与异步都有可能，它们都可以在一个任务没结束就开启下一个任务。而二者的区别在于：（且称正在进行的程序为主程序）当第一个程序做完的时候（比如网络请求终于相应了），会自动通知主程序回来继续操作第一个任务的结果，这种是异步；而同步则是需要主程序不断去问第一个程序是否已经完成。
• 四个词的区别参考知乎回答
• （协程与多线程的区别）在非阻塞的情况下，多线程是同步的代表，协程是异步的代表。二者都开启了多个线程
• 多线程中，多个线程会竞争谁先运行，一个等待结束也不会去通知主程序，这样没有章法的随机运行会造成一些资源浪费
• 而协程中，多个线程（称为微线程）的调用和等待都是通过明确代码组织的。协程就像目标明确地执行一个又一个任务，而多线程则有一些彷徨迷茫的时间
• 两种异步
• 前面几节涉及到两种异步，一种是await只使用一个线程就可以实现任务切换，另一种是开启了多个线程，通过线程调度实现异步
• 一般只用一个线程将任务在多个函数之间来回切换，是使用yield生成器实现的，例子可以看这篇文章最后生产消费者例子
• 多进程、多线程、异步擅长方向
• 异步和多线程都是在IO密集型任务上优势明显，因为它们的本质都是在尽量避免IO等待时间造成的资源浪费。而多进程可以利用多核优势，适合CPU密集型任务
• 相比于多线程，异步更适合每次等待时间较长、需要等待的任务较多的程序。因为多线程毕竟要创建新的线程，线程过多使线程竞争现象更加明显，资源浪费也就更多。如果每个任务等待时间过长，等待时间内势必开启了非常多任务，非常多线程，这时使用多线程就不是一个明智的决定。而异步则可以只开启一个线程在各个任务之间有条不紊进行，即能充分利用CPU资源，又不会影响程序运行效率

单个线程的的异步爬虫

上面我们是通过开启多个线程来实现requests的异步，如果我们想只用一个线程（用await），就要换一个网页请求函数。

事实上要想用await，必须是一个awaitable对象，这是不能使用requests的原因。而转化成awaitable对象这样的事当然也不用我们自己实现，现在有一个aiohttp模块可以将网页请求和asyncio模块完美对接。使用这个模块改写代码如下

import asyncioimport aiohttpfrom bs4 import BeautifulSoupasync def get_title(i):    url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(i*25)    async with aiohttp.ClientSession() as session:        async with session.get(url) as resp:            print(resp.status)            text = await resp.text()            print('start', i)    soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser')    lis = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')    for li in lis:        title = li.find('span', class_="title").text        print(title)loop = asyncio.get_event_loop()fun_list = (get_title(i) for i in range(10))loop.run_until_complete(asyncio.gather(*fun_list))

欢迎关注我的知乎专栏

专栏主页：python编程

专栏目录：目录

版本说明：软件及包版本说明