python協程與 asyncio 庫詳情

2022-05-16 22:00:21

1.asyncio 非同步 I/O 庫

python 中的 asyncio 庫提供了管理事件、協程、任務和執行緒的方法，以及編寫並行程式碼的原語，即 async 和 await。

該模組的主要內容：

事件迴圈：event_loop，管理所有的事件，是一個無限迴圈方法，在迴圈過程中追蹤事件發生的順序將它們放在佇列中，空閒時則呼叫相應的事件處理者來處理這些事件；
協程：coroutine，子程式的泛化概念，協程可以在執行期間暫停，等待外部的處理（I/O 操作）完成之後，再從暫停的地方繼續執行，函數定義式使用 async關鍵字，這樣這個函數就不會立即執行，而是返回一個協程物件；
Future和Task：Future物件表示尚未完成的計算，Task是 Future的子類，包含了任務的各個狀態，作用是在執行某個任務的同時可以並行的執行多個任務。

非同步函數的定義

非同步函數本質上依舊是函數，只是在執行過程中會將執行權交給其它協程，與普通函數定義的區別是在 def關鍵字前增加 async。

# 非同步函數
import asyncio
# 非同步函數
async def func(x):
    print("非同步函數")
    return x ** 2
ret = func(2)
print(ret)

執行程式碼輸入如下內容：

sys:1: RuntimeWarning: coroutine 'func' was never awaited
<coroutine object func at 0x0000000002C8C248>

函數返回一個協程物件，如果想要函數得到執行，需要將其放到事件迴圈 event_loop中。

事件迴圈 event_loop

event_loop是 asyncio模組的核心，它將非同步函數註冊到事件迴圈上。過程實現方式為：由 loop在適當的時候呼叫協程，這裡使用的方式名為 asyncio.get_event_loop()，然後由 run_until_complete(協程物件) 將協程註冊到事件迴圈中，並啟動事件迴圈。

import asyncio
# 非同步函數
async def func(x):
    print("非同步函數")
    return x ** 2
# 協程物件，該物件不能直接執行
coroutine1 = func(2)
# 事件迴圈物件
loop = asyncio.get_event_loop()
# 將協程物件加入到事件迴圈中，並執行
ret = loop.run_until_complete(coroutine1)
print(ret)

首先在 python 3.7 之前的版本中使用非同步函數是安裝上述流程：

先通過 asyncio.get_event_loop()獲取事件迴圈loop物件；
然後通過不同的策略呼叫 loop.run_until_complete()或者loop.run_forever()執行非同步函數。

在 python 3.7 之後的版本，直接使用 asyncio.run() 即可，該函數總是會建立一個新的事件迴圈並在結束時進行關閉。

最新的官方檔案都採用的是run方法。官方案例

import asyncio
async def main():
    print('hello')
    await asyncio.sleep(1)
    print('world')
asyncio.run(main())

接下來在檢視一個完整的案例，並且結合await關鍵字。

import asyncio
import time
# 非同步函數1
async def task1(x):
    print("任務1")
    await asyncio.sleep(2)
    print("恢復任務1")
    return x
# 非同步函數2
async def task2(x):
    print("任務2")
    await asyncio.sleep(1)
    print("恢復任務2")
    return x
async def main():
    start_time = time.perf_counter()
    ret_1 = await task1(1)
    ret_2 = await task2(2)
    print("任務1 返回的值是", ret_1)
    print("任務2 返回的值是", ret_2)
    print("執行時間", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
	# 建立一個事件迴圈
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 將協程物件加入到事件迴圈中，並執行
    loop.run_until_complete(main())

程式碼輸出如下所示：

任務1
恢復任務1
任務2
恢復任務2
任務1 返回的值是 1
任務2 返回的值是 2
執行時間 2.99929154

上述程式碼建立了 3 個協程，其中 task1和 task2都放在了協程函數 main中，I/O 操作通過 asyncio.sleep(1)進行模擬，整個函數執行時間為 2.9999 秒，接近 3 秒，依舊是序列進行，如果希望修改為並行執行，將程式碼按照下述進行修改。

import asyncio
import time
# 非同步函數1
async def task1(x):
    print("任務1")
    await asyncio.sleep(2)
    print("恢復任務1")
    return x
# 非同步函數2
async def task2(x):
    print("任務2")
    await asyncio.sleep(1)
    print("恢復任務2")
    return x
async def main():
    start_time = time.perf_counter()
    ret_1,ret_2 = await asyncio.gather(task1(1),task2(2))
    print("任務1 返回的值是", ret_1)
    print("任務2 返回的值是", ret_2)
    print("執行時間", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())

上述程式碼最大的變化是將task1和task2放到了asyncio.gather()中執行，此時程式碼輸出時間明顯變短。

任務1
任務2
恢復任務2 # 任務2 由於等待時間短，先返回。
恢復任務1
任務1 返回的值是 1
任務2 返回的值是 2
執行時間 2.0005669480000003

asyncio.gather()可以更換為asyncio.wait()，修改程式碼如下所示：

import asyncio
import time
# 非同步函數1
async def task1(x):
    print("任務1")
    await asyncio.sleep(2)
    print("恢復任務1")
    return x
# 非同步函數2
async def task2(x):
    print("任務2")
    await asyncio.sleep(1)
    print("恢復任務2")
    return x
async def main():
    start_time = time.perf_counter()
    done, pending = await asyncio.wait([task1(1), task2(2)])
    print(done)
    print(pending)
    print("執行時間", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())

asyncio.wait()返回一個元組，其中包含一個已經完成的任務集合，一個未完成任務的集合。

gather 和 wait 的區別：

gather：需要所有任務都執行結束，如果任意一個協程函數崩潰了，都會拋異常，不會返回結果；
wait：可以定義函數返回的時機，可以設定為 FIRST_COMPLETED（第一個結束的）, FIRST_EXCEPTION（第一個出現異常的）, ALL_COMPLETED（全部執行完，預設的）。

done,pending = await asyncio.wait([task1(1),task2(2)],return_when=asyncio.tasks.FIRST_EXCEPTION)

建立 task

由於協程物件不能直接執行，在註冊到事件迴圈時，是run_until_complete方法將其包裝成一個 task物件。該物件是對coroutine物件的進一步封裝，它比coroutine物件多了執行狀態，例如 pending，running，finished，可以利用這些狀態獲取協程物件的執行情況。

下面顯示的將coroutine物件封裝成task物件，在上述程式碼基礎上進行修改。

import asyncio
import time
# 非同步函數1
async def task1(x):
    print("任務1")
    await asyncio.sleep(2)
    print("恢復任務1")
    return x
# 非同步函數2
async def task2(x):
    print("任務2")
    await asyncio.sleep(1)
    print("恢復任務2")
    return x
async def main():
    start_time = time.perf_counter()
    # 封裝 task 物件
    coroutine1 = task1(1)
    task_1 = loop.create_task(coroutine1)
    coroutine2 = task2(2)
    task_2 = loop.create_task(coroutine2)
    ret_1, ret_2 = await asyncio.gather(task_1, task_2)
    print("任務1 返回的值是", ret_1)
    print("任務2 返回的值是", ret_2)
    print("執行時間", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())

由於task物件是future物件的子類物件，所以上述程式碼也可以按照下述內容修改：

# task_2 = loop.create_task(coroutine2)
task_2 = asyncio.ensure_future(coroutine2)

下面將task物件的各個狀態進行列印輸出。

import asyncio
import time
# 非同步函數1
async def task1(x):
    print("任務1")
    await asyncio.sleep(2)
    print("恢復任務1")
    return x
# 非同步函數2
async def task2(x):
    print("任務2")
    await asyncio.sleep(1)
    print("恢復任務2")
    return x
async def main():
    start_time = time.perf_counter()
    # 封裝 task 物件
    coroutine1 = task1(1)
    task_1 = loop.create_task(coroutine1)
    coroutine2 = task2(2)
    # task_2 = loop.create_task(coroutine2)
    task_2 = asyncio.ensure_future(coroutine2)
    # 進入 pending 狀態
    print(task_1)
    print(task_2)
    # 獲取任務的完成狀態
    print(task_1.done(), task_2.done())
    # 執行任務
    await task_1
    await task_2
    # 再次獲取完成狀態
    print(task_1.done(), task_2.done())
    # 獲取返回結果
    print(task_1.result())
    print(task_2.result())
    print("執行時間", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())

await task_1表示的是執行該協程，執行結束之後，task.done()返回 True，task.result()獲取返回值。

回撥返回值

當協程執行完畢，需要獲取其返回值，剛才已經演示了一種辦法，使用 task.result()方法獲取，但是該方法僅當協程執行完畢時，才能獲取結果，如果協程沒有執行完畢，result()方法會返回 asyncio.InvalidStateError（無效狀態錯誤）。

一般編碼都採用第二種方案，通過add_done_callback()方法系結回撥。

import asyncio
import requests
async def request_html():
    url = 'https://www.csdn.net'
    res = requests.get(url)
    return res.status_code
def callback(task):
    print('回撥：', task.result())
loop = asyncio.get_event_loop()
coroutine = request_html()
task = loop.create_task(coroutine)
# 繫結回撥
task.add_done_callback(callback)
print(task)
print("*"*100)
loop.run_until_complete(task)
print(task)

上述程式碼當coroutine執行完畢時，會呼叫callback函數。

如果回撥函數需要多個引數，請使用functools模組中的偏函數（partial）方法

迴圈事件關閉

建議每次編碼結束之後，都呼叫回圈事件物件close()方法，徹底清理loop物件。

2.本節爬蟲專案

本節課要採集的站點由於全部都是 coser 圖片，所以地址在程式碼中檢視即可。

完整程式碼如下所示：

import threading
import asyncio
import time
import requests
import lxml
from bs4 import BeautifulSoup
async def get(url):
    return requests.get(url)
async def get_html(url):
    print("準備抓取：", url)
    res = await get(url)
    return res.text
async def save_img(img_url):
    # thumbMid_5ae3e05fd3945 將小圖替換為大圖
    img_url = img_url.replace('thumb','thumbMid')
    img_url = "http://mycoser.com/" + img_url
    print("圖片下載中：", img_url)
    res = await get(img_url)
    if res is not None:
        with open(f'./imgs/{time.time()}.jpg', 'wb') as f:
            f.write(res.content)
            return img_url,"ok"
async def main(url_list):
    # 建立 5 個任務
    tasks = [asyncio.ensure_future(get_html(url_list[_])) for _ in range(len(url_list))]
    dones, pending = await asyncio.wait(tasks)
    for task in dones:
        html = task.result()
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        divimg_tags = soup.find_all(attrs={'class': 'workimage'})
        for div in divimg_tags:
            ret = await save_img(div.a.img["data-original"])
            print(ret)
if __name__ == '__main__':
    urls = [f"http://mycoser.com/picture/lists/p/{page}" for page in range(1, 17)]
    totle_page = len(urls) // 5 if len(urls) % 5 == 0 else len(urls) // 5 + 1
    # 對 urls 列表進行切片，方便採集
    for page in range(0, totle_page):
        start_page = 0 if page == 0 else page * 5
        end_page = (page + 1) * 5
        # 迴圈事件物件
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(main(urls[start_page:end_page]))

程式碼說明：上述程式碼中第一個要注意的是await關鍵字後面只能跟如下內容：

原生的協程物件；
一個包含await方法的物件返回的一個迭代器。

所以上述程式碼get_html函數中巢狀了一個協程 get。主函數 main裡面為了運算方便，直接對 urls 進行了切片，然後通過迴圈進行執行。

當然上述程式碼的最後兩行，可以直接修改為：

 # 迴圈事件物件
 # loop = asyncio.get_event_loop()
 #
 # loop.run_until_complete(main(urls[start_page:end_page]))
 asyncio.run(main(urls[start_page:end_page]))

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