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这篇文章主要讲解了“Python异步IO怎么理解”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python异步IO怎么理解”吧!
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Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意味着不保证向后兼容性,甚至可能从标准库中移除(可能性极低)。如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿了很长时间,可能后续有API和实现上的调整,但毋庸置疑asyncio非常实用且功能强大,值得学习和深究。
示例
asyncio主要应对TCP/UDP socket通信,从容管理大量连接,而无需创建大量线程,提高系统运行效率。此处将官方文档的一个示例做简单改造,实现一个HTTP长连接benchmark工具,用于诊断WEB服务器长连接处理能力。
功能概述:
每隔10毫秒创建10个连接,直到目标连接数(比如10k),同时每个连接都会规律性的向服务器发送HEAD请求,以维持HTTP keepavlie。
代码如下:
import argparse import asyncio import functools import logging import random import urllib.parse loop = asyncio.get_event_loop() @asyncio.coroutine def print_http_headers(no, url, keepalive): url = urllib.parse.urlsplit(url) wait_for = functools.partial(asyncio.wait_for, timeout=3, loop=loop) query = ('HEAD {url.path} HTTP/1.1\r\n' 'Host: {url.hostname}\r\n' '\r\n').format(url=url).encode('utf-8') rd, wr = yield from wait_for(asyncio.open_connection(url.hostname, 80)) while True: wr.write(query) while True: line = yield from wait_for(rd.readline()) if not line: # end of connection wr.close() return no line = line.decode('utf-8').rstrip() if not line: # end of header break logging.debug('(%d) HTTP header> %s' % (no, line)) yield from asyncio.sleep(random.randint(1, keepalive//2)) @asyncio.coroutine def do_requests(args): conn_pool = set() waiter = asyncio.Future() def _on_complete(fut): conn_pool.remove(fut) exc, res = fut.exception(), fut.result() if exc is not None: logging.info('conn#{} exception'.format(exc)) else: logging.info('conn#{} result'.format(res)) if not conn_pool: waiter.set_result('event loop is done') for i in range(args.connections): fut = asyncio.async(print_http_headers(i, args.url, args.keepalive)) fut.add_done_callback(_on_complete) conn_pool.add(fut) if i % 10 == 0: yield from asyncio.sleep(0.01) logging.info((yield from waiter)) def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='asyncli') parser.add_argument('url', help='page address') parser.add_argument('-c', '--connections', type=int, default=1, help='number of connections simultaneously') parser.add_argument('-k', '--keepalive', type=int, default=60, help='HTTP keepalive timeout') args = parser.parse_args() logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(message)s') loop.run_until_complete(do_requests(args)) loop.close() if __name__ == '__main__': main()
测试与分析
硬件:CPU 2.3GHz / 2 cores,RAM 2GB
软件:CentOS 6.5(kernel 2.6.32), Python 3.3 (pip install asyncio), nginx 1.4.7
参数设置:ulimit -n 10240;nginx worker的连接数改为10240
启动WEB服务器,只需一个worker进程:
# ../sbin/nginx # ps ax | grep nginx 2007 ? Ss 0:00 nginx: master process ../sbin/nginx 2008 ? S 0:00 nginx: worker process
启动benchmark工具, 发起10k个连接,目标URL是nginx的默认测试页面:
$ python asyncli.py http://10.211.55.8/ -c 10000
nginx日志统计平均每秒请求数:
# tail -1000000 access.log | awk '{ print $4 }' | sort | uniq -c | awk '{ cnt+=1; sum+=$1 } END { printf "avg = %d\n", sum/cnt }' avg = 548
top部分输出:
VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 657m 115m 3860 R 60.2 6.2 4:30.02 python 54208 10m 848 R 7.0 0.6 0:30.79 nginx
感谢各位的阅读,以上就是“Python异步IO怎么理解”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python异步IO怎么理解这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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