Python 的异步编程是构建高性能应用程序的游戏规则改变者。我已经使用它很多年了，如果使用得当，它的强大功能总是让我惊叹不已。
Python 异步模型的核心是协程和事件循环。协程是可以暂停和恢复执行的特殊函数，可以在没有线程开销的情况下实现高效的多任务处理。另一方面，事件循环是驱动这些协程、管理其执行和处理 I/O 操作的引擎。
让我们从协程开始。在 Python 中，我们使用 async def 语法定义它们。这是一个简单的例子：
async def greet(name):
print(f"Hello, {name}!")
await asyncio.sleep(1)
print(f"Goodbye, {name}!")
这个协程向一个人打招呼，等待一秒钟，然后说再见。 wait 关键字在这里至关重要 - 它允许协程暂停其执行并将控制权交还给事件循环。
但是协程在幕后是如何工作的呢？它们实际上是构建在 Python 的生成器功能之上的。当您调用协程时，它不会立即运行。相反，它返回一个协程对象。这个对象可以发送值并且可以产生值，就像生成器一样。
事件循环负责实际运行这些协程。它维护一个任务队列（它们是协程的包装器）并逐个执行它们。当协程遇到await语句时，事件循环将挂起它并继续执行下一个任务。这就是协作式多任务处理的本质——任务自愿放弃控制权，让其他任务运行。
这是事件循环如何工作的简化版本：
class EventLoop:
def __init__(self):
self.ready = deque()
self.sleeping = []
def call_soon(self, callback):
self.ready.append(callback)
def call_later(self, delay, callback):
deadline = time.time() + delay
heapq.heappush(self.sleeping, (deadline, callback))
def run_forever(self):
while True:
self.run_once()
def run_once(self):
now = time.time()
while self.sleeping and self.sleeping[0][0] <= now:
_, callback = heapq.heappop(self.sleeping)
self.ready.append(callback)
if self.ready:
callback = self.ready.popleft()
callback()
else:
time.sleep(0.1) # Avoid busy waiting
此事件循环管理两种类型的任务：准备运行的任务（在就绪双端队列中）和正在休眠的任务（在休眠列表中）。 run_forever 方法会持续运行任务，直到没有剩余任务为止。
现在我们来谈谈任务调度。 Python 中的 asyncio 模块提供了具有高级调度功能的更复杂的事件循环。它可以处理 I/O 操作、运行子进程，甚至与其他事件循环集成。
以下是如何使用 asyncio 同时运行多个协程：
import asyncio
async def task1():
print("Task 1 starting")
await asyncio.sleep(2)
print("Task 1 finished")
async def task2():
print("Task 2 starting")
await asyncio.sleep(1)
print("Task 2 finished")
async def main():
await asyncio.gather(task1(), task2())
asyncio.run(main())
此脚本将启动两个任务，但任务 2 将在任务 1 之前完成，因为它休眠的时间较短。
异步编程最强大的应用之一是网络操作。让我们看一个简单的异步 Web 服务器：
import asyncio
async def handle_client(reader, writer):
data = await reader.read(100)
message = data.decode()
addr = writer.get_extra_info('peername')
print(f"Received {message!r} from {addr!r}")
response = f"Echo: {message}\n"
writer.write(response.encode())
await writer.drain()
print("Close the connection")
writer.close()
async def main():
server = await asyncio.start_server(
handle_client, '127.0.0.1', 8888)
addr = server.sockets[0].getsockname()
print(f'Serving on {addr}')
async with server:
await server.serve_forever()
asyncio.run(main())
该服务器无需使用线程即可同时处理多个客户端，效率很高。
但是异步编程不仅仅适用于服务器。它对于客户端也非常有用，特别是当您需要发出多个网络请求时。这是一个简单的网络抓取工具，可以同时获取多个页面：
async def greet(name):
print(f"Hello, {name}!")
await asyncio.sleep(1)
print(f"Goodbye, {name}!")
该抓取工具可以同时获取多个页面，与同步方法相比，显着加快了处理速度。
现在，让我们深入探讨一些更高级的概念。 Python 异步模型的一项有趣功能是您可以创建自己的事件循环。如果您需要将异步代码与其他框架集成，或者想要针对特定用例进行优化，这会很有用。
这是一个简单的自定义事件循环，可以运行同步和异步回调：
class EventLoop:
def __init__(self):
self.ready = deque()
self.sleeping = []
def call_soon(self, callback):
self.ready.append(callback)
def call_later(self, delay, callback):
deadline = time.time() + delay
heapq.heappush(self.sleeping, (deadline, callback))
def run_forever(self):
while True:
self.run_once()
def run_once(self):
now = time.time()
while self.sleeping and self.sleeping[0][0] <= now:
_, callback = heapq.heappop(self.sleeping)
self.ready.append(callback)
if self.ready:
callback = self.ready.popleft()
callback()
else:
time.sleep(0.1) # Avoid busy waiting
这个自定义循环非常基础，但它演示了核心原则。您可以扩展它来处理更复杂的场景，例如 I/O 操作或计时器。
调试异步代码可能具有挑战性，尤其是在处理复杂的应用程序时。我发现有用的一项技术是使用 asyncio 的调试模式。您可以像这样启用它：
import asyncio
async def task1():
print("Task 1 starting")
await asyncio.sleep(2)
print("Task 1 finished")
async def task2():
print("Task 2 starting")
await asyncio.sleep(1)
print("Task 2 finished")
async def main():
await asyncio.gather(task1(), task2())
asyncio.run(main())
这将提供更详细的错误消息和警告，例如从未完成的协程或运行时间过长的回调。
另一个有用的调试技术是使用 asyncio 的任务自省功能。例如，您可以获得所有正在运行的任务的列表：
import asyncio
async def handle_client(reader, writer):
data = await reader.read(100)
message = data.decode()
addr = writer.get_extra_info('peername')
print(f"Received {message!r} from {addr!r}")
response = f"Echo: {message}\n"
writer.write(response.encode())
await writer.drain()
print("Close the connection")
writer.close()
async def main():
server = await asyncio.start_server(
handle_client, '127.0.0.1', 8888)
addr = server.sockets[0].getsockname()
print(f'Serving on {addr}')
async with server:
await server.serve_forever()
asyncio.run(main())
这可以帮助您了解程序在任何特定时刻正在做什么。
在优化异步代码时，一个关键原则是最大限度地减少同步操作所花费的时间。任何长时间运行的同步代码都会阻塞事件循环，从而阻止其他协程运行。如果您有 CPU 密集型任务，请考虑在单独的线程或进程中运行它们。
另一种优化技术是当您有多个可以同时运行的协程时使用 asyncio.gather。这比一一等待更有效率：
import asyncio
import aiohttp
async def fetch_page(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
urls = [
'http://example.com',
'http://example.org',
'http://example.net'
]
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch_page(session, url) for url in urls]
pages = await asyncio.gather(*tasks)
for url, page in zip(urls, pages):
print(f"Page from {url}: {len(page)} bytes")
asyncio.run(main())
最后，请记住，异步编程并不总是最好的解决方案。对于需要大量等待的 I/O 密集型任务，它可以提供显着的性能改进。但对于 CPU 密集型任务，传统的多线程或多处理可能更合适。
总之，Python 的异步编程模型基于协程和事件循环，提供了一种编写高效、可扩展应用程序的强大方法。无论您是构建 Web 服务器、网络客户端还是数据处理管道，理解这些概念都可以帮助您充分利用 Python 的异步功能。与任何强大的工具一样，它需要练习和仔细思考才能有效使用，但结果确实令人印象深刻。
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