Python编程：使用asyncio包处理并发

1.概括

        并发是指一次处理多件事，并行是指一次做多件事。二者不同，但是有一定的联系。一个关于结构，一个关于执行。并发用于制定方案，用来解决可能（但未必）并行的问题。真正的并行需要有多个核心，假设现在的电脑有四个CPU核心。但是通常不经意间就有唱过100个进程同时运行。因此，实际上大多数过程都是并发处理的，而不是并行处理。计算机始终UN行者100多个进程，确保每个进程都有机会取得进展，但是CPU同时做的事情不超过4件。

2.线程与协程对比

      下面给出一个函数的线程版和协程版。

import asyncio
import threading


def supervisor():
    signal = Signal()
    spinner = threading.Thread(target=spin, args=('thinking', signal))
    print('spinner object:', spinner)
    spinner.start()
    result = slow_function()
    signal.go = False
    spinner.join()
    return result

@asyncio.coroutine
def supervisor():
    spinner = asyncio.async(spin('thinking'))
    print('spinner object:', spinner)
    result = yield from slow_function()
    spinner.cancel()
    return result

          通过两段代码的比较，可以发现：

（1）asyncio.Task对象差不多与threading.Thread对象等效，Task对象像是协作式多任务的库中的绿色线程。

（2）Task对象用于驱动协程（含yield关键字），Thread对象用于调用可调用的对象，

（3）Task对象不能自己手动实例化，而是通过协程传给asyncio.async()函数或loop.create_task()方法获取。

（4）获取的Task对象已经排定了运行时间，Thread实例则必须调用start方法，明确告知它运行。

（5）在线程版的supervisor函数中，slow_function函数是普通的函数，直接由线程调用。在异步版supervisor函数中，solw_function函数是协程，由yield from驱动。

（6）没有API能从外部终止线程，因为线程随时可能中断，导致系统处于无效状态。如果想终止任务，可以使用Task.cancel()实例方法，在协程内部抛出异常。

（7）supervisor协程必须在main函数中由loop.run_until_complete方法执行。

        此外，还要注意一点，如果使用线程做过于重要的编程，写出程序会比较困难。因为调度程序在任何时候都能中断线程。所以要记住保留锁，去保护程序中重要的部分。而协程会默认做好全方位的保护，以防止中断。我们必须显式的产出才能让程序的余下部分运行。对协程来说，无需保留锁，在多个线程之间同步操作，协程自身就会同步，因为在任意时刻只有一个协程在运行。想交出控制权，可以使用yield或yield from把控制权交给调度程序。

3.避免阻塞型调用

        通常情况下，有两种方法能避免阻塞型调用终止整个应用程序的进程：

（1）在单独的线程中运行各个阻塞型操作。

（2）把每个阻塞型操作转换成非阻塞的异步调用。

        使用多个线程是可以的，但是这样做内内存的需求量太大，我们负担不起。所以，为了降低内存消耗，通过使用回调来实现异步调用，即使用回调时，我们不等待响应，而是注册一个函数，在发生某件事时调用。这样所有调用都是非阻塞的。