本篇内容介绍了“Python异步方法如何使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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为什么要异步编程？

要了解异步编程的动机，我们首先必须了解是什么限制了我们的代码运行速度。理想情况下，我们希望我们的代码以光速运行，立即跳过我们的代码，没有任何延迟。然而，由于两个因素，实际上代码运行速度要慢得多：

• CPU时间（处理器执行指令的时间）

• IO时间（等待网络请求或存储读/写的时间）

当我们的代码在等待 IO 时，CPU 基本上是空闲的，等待某个外部设备响应。通常，内核会检测到这一点并立即切换到执行系统中的其他线程。因此，如果我们想加快处理一组 IO 密集型任务，我们可以为每个任务创建一个线程。当其中一个线程停止，等待 IO 时，内核将切换到另一个线程继续处理。

这在实践中效果很好，但有两个缺点：

• 线程有开销（尤其是在 Python 中）

• 我们无法控制内核何时选择在线程之间切换

例如，如果我们想要执行 10,000 个任务，我们要么必须创建 10,000 个线程，这将占用大量 RAM，要么我们需要创建较少数量的工作线程并以较少的并发性执行任务。此外，最初生成这些线程会占用 CPU 时间。

由于内核可以随时选择在线程之间切换，因此我们代码中的任何时候都可能出现相互竞争。

引入异步

在传统的基于同步线程的代码中，内核必须检测线程何时是IO绑定的，并选择在线程之间随意切换。使用 Python 异步，程序员使用关键字await确认声明 IO 绑定的代码行，并确认授予执行其他任务的权限。例如，考虑以下执行Web请求的代码：

async def request_google():
    reader, writer = await asyncio.open_connection('google.com', 80)
    writer.write(b'GET / HTTP/2\n\n')
    await writer.drain()
    response = await reader.read()
    return response.decode()

在这里，在这里，我们看到该代码在两个地方await。因此，在等待我们的字节被发送到服务器（writer.drain()）时，在等待服务器用一些字节（reader.read()）回复时，我们知道其他代码可能会执行，全局变量可能会更改。然而，从函数开始到第一次等待，我们可以确保代码逐行运行，而不会切换到运行程序中的其他代码。这就是异步的美妙之处。

asyncio是一个标准库，可以让我们用这些异步函数做一些有趣的事情。例如，如果我们想同时向Google执行两个请求，我们可以：

async def request_google_twice():
    response_1, response_2 = await asyncio.gather(request_google(), request_google())
    return response_1, response_2

当我们调用request_google_twice()时，神奇的asyncio.gather会启动一个函数调用，但是当我们调用时await writer.drain()，它会开始执行第二个函数调用，这样两个请求就会并行发生。然后，它等待第一个或第二个请求的writer.drain()调用完成并继续执行该函数。

最后，有一个重要的细节被遗漏了：asyncio.run。要从常规的 [同步] Python 函数实际调用异步函数，我们将调用包装在asyncio.run(...)：

async def async_main():
    r1, r2 = await request_google_twice()
    print('Response one:', r1)
    print('Response two:', r2)
    return 12

return_val = asyncio.run(async_main())

请注意，如果我们只调用async_main()而不调用await ...或者 asyncio.run(...)，则不会发生任何事情。这只是由异步工作方式的性质所限制的。

那么，异步究竟是如何工作的，这些神奇的asyncio.run和asyncio.gather函数有什么作用呢？阅读下文以了解详情。

异步是如何工作的

要了解async的魔力，我们首先需要了解一个更简单的 Python 构造：生成器

生成器

生成器是 Python 函数，它逐个返回一系列值（可迭代）。例如：

def get_numbers():
    print("|| get_numbers begin")
    print("|| get_numbers Giving 1...")
    yield 1
    print("|| get_numbers Giving 2...")
    yield 2
    print("|| get_numbers Giving 3...")
    yield 3
    print("|| get_numbers end")

print("| for begin")
for number in get_numbers():
    print(f"| Got {number}.")
print("| for end")

| for begin
|| get_numbers begin
|| get_numbers Giving 1...
| Got 1.
|| get_numbers Giving 2...
| Got 2.
|| get_numbers Giving 3...
| Got 3.
|| get_numbers end
| for end

因此，我们看到，对于for循环的每个迭代，我们在生成器中只执行一次。我们可以使用Python的next()函数更明确地执行此迭代：

In [3]: generator = get_numbers()                                                                                                                                                            

In [4]: next(generator)                                                                                                                                                                      
|| get_numbers begin
|| get_numbers Giving 1...
Out[4]: 1

In [5]: next(generator)                                                                                                                                                                      
|| get_numbers Giving 2...
Out[5]: 2

In [6]: next(generator)                                                                                                                                                                      
|| get_numbers Giving 3...
Out[6]: 3

In [7]: next(generator)                                                                                                                                                                      
|| get_numbers end
---------------------------------------
StopIteration       Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 next(generator)

StopIteration:

这与异步函数的行为非常相似。正如异步函数从函数开始直到第一次等待时连续执行代码一样，我们第一次调用next()时，生成器将从函数顶部执行到第一个yield 语句。然而，现在我们只是从生成器返回数字。我们将使用相同的思想，但返回一些不同的东西来使用生成器创建类似异步的函数。

使用生成器进行异步

让我们使用生成器来创建我们自己的小型异步框架。

但是，为简单起见，让我们将实际 IO 替换为睡眠（即。time.sleep）。让我们考虑一个需要定期发送更新的应用程序：

def send_updates(count: int, interval_seconds: float):
    for i in range(1, count + 1):
        time.sleep(interval_seconds)
        print('[{}] Sending update {}/{}.'.format(interval_seconds, i, count))

因此，如果我们调用send_updates(3, 1.0)，它将输出这三条消息，每条消息间隔 1 秒：

[1.0] Sending update 1/3.
[1.0] Sending update 2/3.
[1.0] Sending update 3/3.

现在，假设我们要同时运行几个不同的时间间隔。例如，send_updates(10, 1.0)，send_updates(5, 2.0)和send_updates(4, 3.0)。我们可以使用线程来做到这一点，如下所示：

threads = [
    threading.Thread(target=send_updates, args=(10, 1.0)),
    threading.Thread(target=send_updates, args=(5, 2.0)),
    threading.Thread(target=send_updates, args=(4, 3.0))
]
for i in threads:
    i.start()
for i in threads:
    i.join()

这可行，在大约 12 秒内完成，但使用具有前面提到的缺点的线程。让我们使用生成器构建相同的东西。

在演示生成器的示例中，我们返回了整数。为了获得类似异步的行为，而不是返回任意值，我们希望返回一些描述要等待的IO的对象。在我们的例子中，我们的“IO”只是一个计时器，它将等待一段时间。因此，让我们创建一个计时器对象，用于此目的：

class AsyncTimer:
    def __init__(self, duration: float):
        self.done_time = time.time() + duration

现在，让我们从我们的函数中产生这个而不是调用time.sleep：

def send_updates(count: int, interval_seconds: float):
    for i in range(1, count + 1):
        yield AsyncTimer(interval_seconds)
        print('[{}] Sending update {}/{}.'.format(interval_seconds, i, count))

现在，每次我们调用send_updates(...)时调用next(...)，我们都会得到一个AsyncTimer对象，告诉我们直到我们应该等待什么时候：

generator = send_updates(3, 1.5)
timer = next(generator)  # [1.5] Sending update 1/3.
print(timer.done_time - time.time())  # 1.498...

由于我们的代码现在实际上并没有调用time.sleep，我们现在可以同时执行另一个send_updates调用。

所以，为了把这一切放在一起，我们需要退后一步，意识到一些事情：

• 生成器就像部分执行的函数，等待一些 IO（计时器）。

• 每个部分执行的函数都有一些 IO（计时器），它在继续执行之前等待。

• 因此，我们程序的当前状态是每个部分执行的函数（生成器）和该函数正在等待的 IO（计时器）对的对列表

• 现在，要运行我们的程序，我们只需要等到某个 IO 准备就绪（即我们的一个计时器已过期），然后再向前一步执行相应的函数，得到一个阻塞该函数的新 IO。

实现此逻辑为我们提供了以下信息：

# Initialize each generator with a timer of 0 so it immediately executes
generator_timer_pairs = [
    (send_updates(10, 1.0), AsyncTimer(0)),
    (send_updates(5, 2.0), AsyncTimer(0)),
    (send_updates(4, 3.0), AsyncTimer(0))
]

while generator_timer_pairs:
    pair = min(generator_timer_pairs, key=lambda x: x[1].done_time)
    generator, min_timer = pair

    # Wait until this timer is ready
    time.sleep(max(0, min_timer.done_time - time.time()))
    del generator_timer_pairs[generator_timer_pairs.index(pair)]

    try:  # Execute one more step of this function
        new_timer = next(generator)
        generator_timer_pairs.append((generator, new_timer))
    except StopIteration:  # When the function is complete
        pass

有了这个，我们有了一个使用生成器的类似异步函数的工作示例。请注意，当生成器完成时，它会引发StopIteration，并且当我们不再有部分执行的函数（生成器）时，我们的函数就完成了

现在，我们把它包装在一个函数中，我们得到了类似于asyncio.run的东西。结合asyncio.gather运行：

def async_run_all(*generators):
    generator_timer_pairs = [
        (generator, AsyncTimer(0))
        for generator in generators
    ]
    while generator_timer_pairs:
        pair = min(generator_timer_pairs, key=lambda x: x[1].done_time)
        generator, min_timer = pair

        time.sleep(max(0, min_timer.done_time - time.time()))
        del generator_timer_pairs[generator_timer_pairs.index(pair)]

        try:
            new_timer = next(generator)
            generator_timer_pairs.append((generator, new_timer))
        except StopIteration:
            pass

async_run_all(
    send_updates(10, 1.0),
    send_updates(5, 2.0),
    send_updates(4, 3.0)
)

使用 async/await 进行异步

实现我们的caveman版本的asyncio的最后一步是支持Python 3.5中引入的async/await语法。await的行为类似于yield，只是它不是直接返回提供的值，而是返回next((...).__await__())。async函数返回“协程”，其行为类似于生成器，但需要使用.send(None)而不是next()（请注意，正如生成器在最初调用时不返回任何内容一样，异步函数在逐步执行之前不会执行任何操作，这解释了我们前面提到的）。

因此，鉴于这些信息，我们只需进行一些调整即可将我们的示例转换为async/await。以下是最终结果：

class AsyncTimer:
    def __init__(self, duration: float):
        self.done_time = time.time() + duration
    def __await__(self):
        yield self

async def send_updates(count: int, interval_seconds: float):
    for i in range(1, count + 1):
        await AsyncTimer(interval_seconds)
        print('[{}] Sending update {}/{}.'.format(interval_seconds, i, count))

def _wait_until_io_ready(ios):
    min_timer = min(ios, key=lambda x: x.done_time)
    time.sleep(max(0, min_timer.done_time - time.time()))
    return ios.index(min_timer)

def async_run_all(*coroutines):
    coroutine_io_pairs = [
        (coroutine, AsyncTimer(0))
        for coroutine in coroutines
    ]
    while coroutine_io_pairs:
        ios = [io for cor, io in coroutine_io_pairs]
        ready_index = _wait_until_io_ready(ios)
        coroutine, _ = coroutine_io_pairs.pop(ready_index)

        try:
            new_io = coroutine.send(None)
            coroutine_io_pairs.append((coroutine, new_io))
        except StopIteration:
            pass

async_run_all(
    send_updates(10, 1.0),
    send_updates(5, 2.0),
    send_updates(4, 3.0)
)

我们有了它，我们的迷你异步示例完成了，使用async/await. 现在，您可能已经注意到我将 timer 重命名为 io 并将查找最小计时器的逻辑提取到一个名为_wait_until_io_ready. 这是有意将这个示例与最后一个主题联系起来：真实 IO。

在这里，我们完成了我们的小型异步示例，使用了async/await。现在，你可能已经注意到我将timer重命名为io，并将用于查找最小计时器的逻辑提取到一个名为_wait_until_io_ready的函数中。这是为了将本示例与最后一个主题：真正的IO，连接起来。

真正的 IO（而不仅仅是定时器）

所以，所有这些例子都很棒，但是它们与真正的 asyncio 有什么关系，我们希望在真正 IO 上等待 TCP 套接字和文件读/写？嗯，美丽就在那个_wait_until_io_ready功能中。为了让真正的 IO 正常工作，我们所要做的就是创建一些AsyncReadFile类似于AsyncTimer包含文件描述符的新对象。然后，AsyncReadFile我们正在等待的对象集对应于一组文件描述符。最后，我们可以使用函数 (syscall) select()等待这些文件描述符之一准备好。由于 TCP/UDP 套接字是使用文件描述符实现的，因此这也涵盖了网络请求。

所以，所有这些例子都很好，但它们与真正的异步IO有什么关系呢？我们希望等待实际的IO，比如TCP套接字和文件读/写？好吧，其优点在于_wait_until_io_ready函数。要使真正的IO工作，我们需要做的就是创建一些新的AsyncReadFile，类似于AsyncTimer，它包含一个文件描述符。然后，我们正在等待的一组AsyncReadFile对象对应于一组文件描述符。最后，我们可以使用函数（syscall）select()等待这些文件描述符之一准备好。由于TCP/UDP套接字是使用文件描述符实现的，因此这也涵盖了网络请求。

“Python异步方法如何使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

新闻名称：Python异步方法如何使用
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