python协程与 asyncio 库详情
时间：2022-06-02 10:03:51 | 栏目：Python代码 | 点击：次
前言：
python 中协程概念是从 3.4 版本增加的，但 3.4 版本采用是生成器实现，为了将协程和生成器的使用场景进行区分，使语义更加明确，在 python 3.5 中增加了 async 和 await 关键字，用于定义原生协程。
1.asyncio 异步 I/O 库
python 中的 asyncio 库提供了管理事件、协程、任务和线程的方法，以及编写并发代码的原语，即 async 和 await。
该模块的主要内容：
- 事件循环：event_loop，管理所有的事件，是一个无限循环方法，在循环过程中追踪事件发生的顺序将它们放在队列中，空闲时则调用相应的事件处理者来处理这些事件；
- 协程：
coroutine，子程序的泛化概念，协程可以在执行期间暂停，等待外部的处理（I/O 操作）完成之后，再从暂停的地方继续运行，函数定义式使用async关键字，这样这个函数就不会立即执行，而是返回一个协程对象； Future和Task：Future对象表示尚未完成的计算，Task是Future的子类，包含了任务的各个状态，作用是在运行某个任务的同时可以并发的运行多个任务。
异步函数的定义
异步函数本质上依旧是函数，只是在执行过程中会将执行权交给其它协程，与普通函数定义的区别是在 def关键字前增加 async。
# 异步函数
import asyncio
# 异步函数
async def func(x):
print("异步函数")
return x ** 2
ret = func(2)
print(ret)
运行代码输入如下内容：
sys:1: RuntimeWarning: coroutine 'func' was never awaited <coroutine object func at 0x0000000002C8C248>
函数返回一个协程对象，如果想要函数得到执行，需要将其放到事件循环 event_loop中。
事件循环 event_loop
event_loop是 asyncio模块的核心，它将异步函数注册到事件循环上。 过程实现方式为：由 loop在适当的时候调用协程，这里使用的方式名为 asyncio.get_event_loop()，然后由 run_until_complete(协程对象) 将协程注册到事件循环中，并启动事件循环。
import asyncio
# 异步函数
async def func(x):
print("异步函数")
return x ** 2
# 协程对象，该对象不能直接运行
coroutine1 = func(2)
# 事件循环对象
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将协程对象加入到事件循环中，并执行
ret = loop.run_until_complete(coroutine1)
print(ret)
首先在 python 3.7 之前的版本中使用异步函数是安装上述流程：
- 先通过
asyncio.get_event_loop()获取事件循环loop对象； - 然后通过不同的策略调用
loop.run_until_complete()或者loop.run_forever()执行异步函数。
在 python 3.7 之后的版本，直接使用 asyncio.run() 即可，该函数总是会创建一个新的事件循环并在结束时进行关闭。
最新的官方文档 都采用的是run方法。 官方案例
import asyncio
async def main():
print('hello')
await asyncio.sleep(1)
print('world')
asyncio.run(main())
接下来在查看一个完整的案例，并且结合await关键字。
import asyncio
import time
# 异步函数1
async def task1(x):
print("任务1")
await asyncio.sleep(2)
print("恢复任务1")
return x
# 异步函数2
async def task2(x):
print("任务2")
await asyncio.sleep(1)
print("恢复任务2")
return x
async def main():
start_time = time.perf_counter()
ret_1 = await task1(1)
ret_2 = await task2(2)
print("任务1 返回的值是", ret_1)
print("任务2 返回的值是", ret_2)
print("运行时间", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将协程对象加入到事件循环中，并执行
loop.run_until_complete(main())
代码输出如下所示：
任务1
恢复任务1
任务2
恢复任务2
任务1 返回的值是 1
任务2 返回的值是 2
运行时间 2.99929154
上述代码创建了 3 个协程，其中 task1和 task2都放在了协程函数 main中，I/O 操作通过 asyncio.sleep(1)进行模拟，整个函数运行时间为 2.9999 秒，接近 3 秒，依旧是串行进行，如果希望修改为并发执行，将代码按照下述进行修改。
import asyncio
import time
# 异步函数1
async def task1(x):
print("任务1")
await asyncio.sleep(2)
print("恢复任务1")
return x
# 异步函数2
async def task2(x):
print("任务2")
await asyncio.sleep(1)
print("恢复任务2")
return x
async def main():
start_time = time.perf_counter()
ret_1,ret_2 = await asyncio.gather(task1(1),task2(2))
print("任务1 返回的值是", ret_1)
print("任务2 返回的值是", ret_2)
print("运行时间", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
上述代码最大的变化是将task1和task2放到了asyncio.gather()中运行，此时代码输出时间明显变短。
任务1
任务2
恢复任务2 # 任务2 由于等待时间短，先返回。
恢复任务1
任务1 返回的值是 1
任务2 返回的值是 2
运行时间 2.0005669480000003
asyncio.gather()可以更换为asyncio.wait()，修改代码如下所示：
import asyncio
import time
# 异步函数1
async def task1(x):
print("任务1")
await asyncio.sleep(2)
print("恢复任务1")
return x
# 异步函数2
async def task2(x):
print("任务2")
await asyncio.sleep(1)
print("恢复任务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("运行时间", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
asyncio.wait()返回一个元组，其中包含一个已经完成的任务集合，一个未完成任务的集合。
gather 和 wait 的区别：
gather：需要所有任务都执行结束，如果任意一个协程函数崩溃了，都会抛异常，不会返回结果；wait：可以定义函数返回的时机，可以设置为FIRST_COMPLETED（第一个结束的）,FIRST_EXCEPTION（第一个出现异常的）,ALL_COMPLETED（全部执行完，默认的）。
done,pending = await asyncio.wait([task1(1),task2(2)],return_when=asyncio.tasks.FIRST_EXCEPTION)
创建 task
由于协程对象不能直接运行，在注册到事件循环时，是run_until_complete方法将其包装成一个 task对象。该对象是对coroutine对象的进一步封装，它比coroutine对象多了运行状态，例如 pending，running，finished，可以利用这些状态获取协程对象的执行情况。
下面显示的将coroutine对象封装成task对象，在上述代码基础上进行修改。
import asyncio
import time
# 异步函数1
async def task1(x):
print("任务1")
await asyncio.sleep(2)
print("恢复任务1")
return x
# 异步函数2
async def task2(x):
print("任务2")
await asyncio.sleep(1)
print("恢复任务2")
return x
async def main():
start_time = time.perf_counter()
# 封装 task 对象
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("任务1 返回的值是", ret_1)
print("任务2 返回的值是", ret_2)
print("运行时间", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
由于task对象是future对象的子类对象，所以上述代码也可以按照下述内容修改：
# task_2 = loop.create_task(coroutine2) task_2 = asyncio.ensure_future(coroutine2)
下面将task对象的各个状态进行打印输出。
import asyncio
import time
# 异步函数1
async def task1(x):
print("任务1")
await asyncio.sleep(2)
print("恢复任务1")
return x
# 异步函数2
async def task2(x):
print("任务2")
await asyncio.sleep(1)
print("恢复任务2")
return x
async def main():
start_time = time.perf_counter()
# 封装 task 对象
coroutine1 = task1(1)
task_1 = loop.create_task(coroutine1)
coroutine2 = task2(2)
# task_2 = loop.create_task(coroutine2)
task_2 = asyncio.ensure_future(coroutine2)
# 进入 pending 状态
print(task_1)
print(task_2)
# 获取任务的完成状态
print(task_1.done(), task_2.done())
# 执行任务
await task_1
await task_2
# 再次获取完成状态
print(task_1.done(), task_2.done())
# 获取返回结果
print(task_1.result())
print(task_2.result())
print("运行时间", time.perf_counter() - start_time)
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
await task_1表示的是执行该协程，执行结束之后，task.done()返回 True，task.result()获取返回值。
回调返回值
当协程执行完毕，需要获取其返回值，刚才已经演示了一种办法，使用 task.result()方法获取，但是该方法仅当协程运行完毕时，才能获取结果，如果协程没有运行完毕，result()方法会返回 asyncio.InvalidStateError（无效状态错误）。
一般编码都采用第二种方案，通过add_done_callback()方法绑定回调。
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('回调：', task.result())
loop = asyncio.get_event_loop()
coroutine = request_html()
task = loop.create_task(coroutine)
# 绑定回调
task.add_done_callback(callback)
print(task)
print("*"*100)
loop.run_until_complete(task)
print(task)
上述代码当coroutine执行完毕时，会调用callback函数。
如果回调函数需要多个参数，请使用functools模块中的偏函数（partial）方法
循环事件关闭
建议每次编码结束之后，都调用循环事件对象close()方法，彻底清理loop对象。
2.本节爬虫项目
本节课要采集的站点由于全部都是 coser 图片，所以地址在代码中查看即可。
完整代码如下所示：
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("准备抓取：", url)
res = await get(url)
return res.text
async def save_img(img_url):
# thumbMid_5ae3e05fd3945 将小图替换为大图
img_url = img_url.replace('thumb','thumbMid')
img_url = "http://mycoser.com/" + img_url
print("图片下载中：", 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):
# 创建 5 个任务
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
# 对 urls 列表进行切片，方便采集
for page in range(0, totle_page):
start_page = 0 if page == 0 else page * 5
end_page = (page + 1) * 5
# 循环事件对象
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main(urls[start_page:end_page]))
代码说明：上述代码中第一个要注意的是await关键字后面只能跟如下内容：
- 原生的协程对象；
- 一个包含
await方法的对象返回的一个迭代器。
所以上述代码get_html函数中嵌套了一个协程 get。主函数 main里面为了运算方便，直接对 urls 进行了切片，然后通过循环进行运行。
当然上述代码的最后两行，可以直接修改为：
# 循环事件对象 # loop = asyncio.get_event_loop() # # loop.run_until_complete(main(urls[start_page:end_page])) asyncio.run(main(urls[start_page:end_page]))
轻松获取一堆高清图片：
