Fähigkeiten zur asynchronen IO-Leistungsoptimierung in der Python-Webentwicklung

Python ist als High-Level-Programmiersprache zu einer der gängigen Optionen für die Webentwicklung geworden. Mit der rasanten Entwicklung des Internets werden jedoch das Datenvolumen und die Parallelität von Webanwendungen immer größer, wodurch die Leistung von Webanwendungen zu einem wichtigen Thema wird. Um den Geschäftsanforderungen und der Benutzererfahrung gerecht zu werden, sind Techniken zur Optimierung der asynchronen E/A-Leistung in der Python-Webentwicklung zunehmend zu einem Forschungsschwerpunkt geworden.

Einführung in asynchrone E/A

Asynchrone E/A bezieht sich auf die Verwendung nicht blockierender E/A-Operationen in einem einzelnen Thread und die Überlassung der E/A-Operationen an das Betriebssystem, um den Zweck der Verarbeitung mehrerer E/A-Anforderungen im selben Thread zu erreichen. Mit anderen Worten: Für die asynchrone E/A-Verarbeitung sind keine Multiprozess-, Multithread- und anderen Multitasking-Methoden erforderlich.

Prinzip der asynchronen E/A

In Python wird asynchrone E/A normalerweise durch Coroutinen implementiert. Coroutine wird als leichter Thread bezeichnet, der die abwechselnde Ausführung mehrerer Aufgaben durch Anhalten und Wiederherstellen implementiert. In Coroutinen können wir die asynchrone Optimierung von IO-Operationen nutzen, um die Leistung von Webanwendungen zu verbessern.

Was Coroutinen betrifft, ist es ein schwer zu verstehendes Konzept:

import asyncio

async def my_coroutine():
    print('开始执行协程...')
    await asyncio.sleep(1)
    print('协程执行完毕 !')
    
async def main():
    # 第一个协程
    coro1 = my_coroutine()
    # 第二个协程
    coro2 = my_coroutine()
    print("开始执行两个协程...")
    await coro1
    await coro2

# 实例化一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行主协程
loop.run_until_complete(main())

Wie Sie sehen können, haben wir im obigen Beispiel zwei Coroutine-Objekte erstellt und sie zur Ausführung an die Ereignisschleife übergeben. Die Ereignisschleife kann als zentraler Scheduler betrachtet werden, der die Ausführungsreihenfolge und das Umschalten von Coroutinen steuern kann.

Das größte Merkmal von Coroutinen und asynchroner E/A besteht darin, dass sie bei der E/A-Operation „pausieren“ und warten können, bis die E/A-Operation das Ergebnis zurückgibt, und dann „aufwachen“, um mit der Ausführung des nachfolgenden Codes fortzufahren. Dies kann das Programm vermeiden Blockieren während des E/A-Vorgangs, wodurch die Programmleistung verbessert wird.

Asynchrone IO-Kenntnisse in der Python-Webentwicklung

1. Verwenden Sie ein asynchrones, nicht blockierendes Framework: aiohttp

aiohttp 是一个支持异步IO的Python web框架，它使用协程实现高效的IO操作，并且能够对HTTP/1.1和WebSocket进行全面的支持。这个框架简单易学，能够帮助开发者实现快速的异步IO应用。

一些使用方式：

from aiohttp import web

async def handle(request):
    # 获取get参数，即 ?name=test
    name = request.query.get('name', "Anonymous")
    text = "Hello, " + name
    # 返回Response对象
    return web.Response(text=text)

# 初始化web应用，创建一个app对象
app = web.Application()
# 把URL路径'/'和函数句柄handle绑定到一起
app.add_routes([web.get('/', handle)])

# 启动web应用服务
if __name__ == '__main__':
    web.run_app(app, port=8080)

2. 对IO密集型任务进行异步优化

网站数据的I/O操作往往比CPU密集型操作更为耗时，因此针对IO密集型任务进行异步优化，能够较为显著地提升web应用的性能表现。如下面的示例代码：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for i in range(50):
            task = asyncio.create_task(fetch(session, f'https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/{i}'))
            tasks.append(task)

        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        # do something with responses...

# 实例化一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行异步任务
loop.run_until_complete(main())

上述示例中我们使用了Python的异步库aiohttp，使用了协程实现了在同一线程中对50个JSON数据进行请求，从而在短时间内实现了高效率地多任务并发执行。

3. 使用异步数据库驱动

数据库操作往往也是web应用中性能瓶颈之一，我们可以使用Python中提供的异步数据库驱动，如aiomysql、asyncpg等，实现对数据库的异步操作，从而提升web应用的性能表现。

import asyncio
import aiomysql

async def test_example():
    async with aiomysql.create_pool(host='localhost', user='root',
                                    password='', db='test', charset='utf8mb4',
                                    autocommit=True) as pool:
           async with pool.acquire() as conn:
               async with conn.cursor() as cur:
                    await cur.execute("select id, name from tb_user where id=1")
                    result = await cur.fetchone()
                    print(result)

if __name__ == '__main__':
    # 实例化一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 执行异步任务
    loop.run_until_complete(test_example())

上述代码展示了如何使用aiomysql库进行异步的MySQL数据库操作，由于数据库操作通常很慢，我们通常使用async withaiohttp ist ein Python, das unterstützt Asynchronous IO Ein Web-Framework, das Coroutinen verwendet, um effiziente IO-Vorgänge zu implementieren und vollständige Unterstützung für HTTP/1.1 und WebSocket bietet. Dieses Framework ist leicht zu erlernen und kann Entwicklern bei der Implementierung schneller asynchroner E/A-Anwendungen helfen.

Einige Verwendungsmöglichkeiten:

Asynchrone Optimierung IO-intensiver Aufgaben

🎜Verwenden Sie einen asynchronen Datenbanktreiber

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFähigkeiten zur asynchronen IO-Leistungsoptimierung in der Python-Webentwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!