Python作为一种高级编程语言,已经成为了web开发的主流选择之一。然而,随着互联网的快速发展,web应用的数据量和并发性也越来越高,这使得web应用的性能表现成为了一个重要的问题。为了满足业务需求和用户体验,Python web开发中的异步IO性能优化技巧也日渐成为了研究的热点。
异步IO简介
异步IO是指在单线程中使用非阻塞IO操作,将IO操作交给操作系统完成,以达到在同一线程中处理多个IO请求的目的。换言之,异步IO的处理方式并不需要多进程、多线程等多任务方式。
异步IO原理
在Python中,异步IO的实现方式通常是通过协程实现。协程被称为一种轻量级线程,通过挂起和恢复的方式实现多任务交替执行。在协程中,我们可以使用异步对IO操作进行优化,从而提升web应用的性能表现。
至于协程,是一个难以理解的概念,下面介绍一个简单协程示例:
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())
可以看到,在上述示例中,我们创建了两个协程对象,将它们交给事件循环去执行。事件循环可以看作是一个中心调度器,能够控制协程的执行顺序和切换。
协程与异步IO最大的特点就是它能够在IO操作处“暂停”等待,等到IO操作返回结果后再“唤醒”继续执行后续代码,这样就可以避免程序在IO操作时发生阻塞,从而提升程序的性能表现。
Python web开发中异步IO技巧
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'//m.sbmmt.com/m/'和函数句柄handle绑定到一起 app.add_routes([web.get('//m.sbmmt.com/m/', handle)]) # 启动web应用服务 if __name__ == '__main__': web.run_app(app, port=8080)
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。
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 with
语法结构来完成协程的控制;如果代码需要执行多次数据库操作,那么我们可以使用连接池等方式提升MySQL操作的性能。
总结
Python中的异步IO可以说是web开发中的一大优势,可以帮助我们快速实现高效率的web应用。在开发过程中,我们可以采用异步非阻塞框架、针对IO密集型任务进行并发优化、使用异步数据库驱动等方式来提升web应用的性能表现。
以上就是Python web开发中的异步IO性能优化技巧的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
已抢62108个
抢已抢110794个
抢已抢46710个
抢已抢133496个
抢已抢32282个
抢