python asyncio_python异步编程之asyncio(百万并发)

前言:python由于GIL(全局锁)的存在,不能发挥多核的优势,其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里,异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率,弥补了python性能方面的短板,如最新的微服务框架japronto,resquests per second可达百万级。

python还有一个优势是库(第三方库)极为丰富,运用十分方便。asyncio是python3.4版本引入到标准库,python2x没有加这个库,毕竟python3x才是未来啊,哈哈!python3.5又加入了async/await特性。

在学习asyncio之前,我们先来理清楚同步/异步的概念:

·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。

一、asyncio

下面通过举例来对比同步代码和异步代码编写方面的差异,其次看下两者性能上的差距,我们使用sleep(1)模拟耗时1秒的io操作。

·同步代码:

importtimedefhello():

time.sleep(1)defrun():for i in range(5):

hello()print('Hello World:%s' % time.time()) #任何伟大的代码都是从Hello World 开始的!

if __name__ == '__main__':

run()

输出:(间隔约是1s)

Hello World:1527595175.4728756Hello World:1527595176.473001Hello World:1527595177.473494Hello World:1527595178.4739306Hello World:1527595179.474482

·异步代码:

importtimeimportasyncio#定义异步函数

async defhello():

asyncio.sleep(1)print('Hello World:%s' %time.time())defrun():for i in range(5):

loop.run_until_complete(hello())

loop=asyncio.get_event_loop()if __name__ =='__main__':

run()

输出:

Hello World:1527595104.8338501Hello World:1527595104.8338501Hello World:1527595104.8338501Hello World:1527595104.8338501Hello World:1527595104.8338501

async def 用来定义异步函数,其内部有异步操作。每个线程有一个事件循环,主线程调用asyncio.get_event_loop()时会创建事件循环,你需要把异步的任务丢给这个循环的run_until_complete()方法,事件循环会安排协同程序的执行。

二、aiohttp

如果需要并发http请求怎么办呢,通常是用requests,但requests是同步的库,如果想异步的话需要引入aiohttp。这里引入一个类,from aiohttp import ClientSession,首先要建立一个session对象,然后用session对象去打开网页。session可以进行多项操作,比如post, get, put, head等。

基本用法:

async with ClientSession() as session:

async with session.get(url) as response:

aiohttp异步实现的例子:

importasynciofrom aiohttp importClientSession

tasks=[]

url= "https://www.baidu.com/{}"asyncdefhello(url):

async with ClientSession() as session:

async with session.get(url) as response:

response=await response.read()print(response)if __name__ == '__main__':

loop=asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(hello(url))

首先async def 关键字定义了这是个异步函数,await 关键字加在需要等待的操作前面,response.read()等待request响应,是个耗IO操作。然后使用ClientSession类发起http请求。

多链接异步访问

如果我们需要请求多个URL该怎么办呢,同步的做法访问多个URL只需要加个for循环就可以了。但异步的实现方式并没那么容易,在之前的基础上需要将hello()包装在asyncio的Future对象中,然后将Future对象列表作为任务传递给事件循环。

importtimeimportasynciofrom aiohttp importClientSession

tasks=[]

url= "https://www.baidu.com/{}"asyncdefhello(url):

async with ClientSession() as session:

async with session.get(url) as response:

response=await response.read()#print(response)

print('Hello World:%s' %time.time())defrun():for i in range(5):

task=asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))

tasks.append(task)if __name__ == '__main__':

loop=asyncio.get_event_loop()

run()

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

输出:

Hello World:1527754874.8915546Hello World:1527754874.899039Hello World:1527754874.90004Hello World:1527754874.9095392Hello World:1527754874.9190395

收集http响应

好了,上面介绍了访问不同链接的异步实现方式,但是我们只是发出了请求,如果要把响应一一收集到一个列表中,最后保存到本地或者打印出来要怎么实现呢,可通过asyncio.gather(*tasks)将响应全部收集起来,具体通过下面实例来演示。

importtimeimportasynciofrom aiohttp importClientSession

tasks=[]

url= "https://www.baidu.com/{}"asyncdefhello(url):

async with ClientSession() as session:

async with session.get(url) as response:#print(response)

print('Hello World:%s' %time.time())returnawait response.read()defrun():for i in range(5):

task=asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))

tasks.append(task)

result= loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))print(result)if __name__ == '__main__':

loop=asyncio.get_event_loop()

run()

输出:

Hello World:1527765369.0785167Hello World:1527765369.0845182Hello World:1527765369.0910277Hello World:1527765369.0920424Hello World:1527765369.097017[b'\r\n\r\n\r\n

\r\n......

异常解决

假如你的并发达到2000个,程序会报错:ValueError: too many file descriptors in select()。报错的原因字面上看是 Python 调取的 select 对打开的文件有最大数量的限制,这个其实是操作系统的限制,linux打开文件的最大数默认是1024,windows默认是509,超过了这个值,程序就开始报错。这里我们有三种方法解决这个问题:

1.限制并发数量。(一次不要塞那么多任务,或者限制最大并发数量)

2.使用回调的方式。

3.修改操作系统打开文件数的最大限制,在系统里有个配置文件可以修改默认值,具体步骤不再说明了。

不修改系统默认配置的话,个人推荐限制并发数的方法,设置并发数为500,处理速度更快。

#coding:utf-8

importtime,asyncio,aiohttp

url= 'https://www.baidu.com/'asyncdefhello(url,semaphore):

async with semaphore:

async with aiohttp.ClientSession() as session:

async with session.get(url) as response:returnawait response.read()

asyncdefrun():

semaphore= asyncio.Semaphore(500) #限制并发量为500

to_get = [hello(url.format(),semaphore) for _ in range(1000)] #总共1000任务

await asyncio.wait(to_get)if __name__ == '__main__':#now=lambda :time.time()

loop =asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(run())

loop.close()

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