【Python 学习笔记】异步IO (asyncio) 协程

0x00 前言

之前对协程早有耳闻,但一直没有去学习,今天就来学习一下协程,再次感谢莫烦的教程。

可以交给asyncio执行的任务被称为协程, asyncio 即异步的意思,在 Python3 中这是一个仅使用单线程就能达到多线程、多进程效果的工具。

在单线程中使用异步发起 IO 操作的时候,不需要等待 IO 的结束,在等待 IO 操作结束的这个空当儿可以继续做其他事情,结束的时候就会得到通知,所以能够很有效的利用等待下载的这段时间。

今天就来看看协程能不能干掉多线程和多进程。

0x01 基本用法

Python 的在 3.4 中引入了协程的概念,3.5 则确定了协程的语法,所以想使用协程处理 IO ,需要Python3.5 及以上的版本,下面是一个简单示例代码。

    import time
    import asyncio
    
    async def job(t):
        print('开始第', t,'个任务')
        await asyncio.sleep(t)  #等待t秒
        print('第', t, '个任务执行了', t, '秒')
        
    
    async def main(loop):
        tasks = [loop.create_task(job(t)) for t in range(1, 4)]     #创建多个任务
        await asyncio.wait(tasks)    #运行刚才创建的那些任务
    
    if __name__ == '__main__':
        start_time = time.time()
        loop = asyncio.get_event_loop()    #创建事件循环
        loop.run_until_complete(main(loop))    #运行刚才创建的事件循环
        loop.close()
        print("所有总共耗时", time.time() - start_time)

运行结果如下:

    开始第 1 个任务
    开始第 2 个任务
    开始第 3 个任务
    第 1 个任务执行了 1 秒
    第 2 个任务执行了 2 秒
    第 3 个任务执行了 3 秒
    所有总共耗时 3.0029773712158203

这里运行了三个任务,三个任务的执行时间加在一起是6秒,但是最后总共耗时是3秒,接下来就看看协程在爬虫中的使用。

0x02 aiohttp的使用

使用 aiohttp 模块可以将 requests 替换成一个异步的 requests ,下面先来看看一般的 requests 的使用,下面的运行结果耗时是我运行了三次,然后取平均数的结果。

    import time
    import requests
    
    def normal():
        for i in range(3):
            r = requests.get(URL)
    
    if __name__ == '__main__':
            t1 = time.time()
            URL = 'https://www.teamssix.com/'
        normal()
        print("正常访问 3 次博客耗费时间", time.time()-t1)

运行结果如下:

正常访问 3 次博客耗费时间 12.872265259424845

正常情况下,花费了近 13 秒,接下来使用 aiohttp 看看耗时多少。

    import time
    import asyncio
    import aiohttp
    
    async def job(session):
       response = await session.get('https://www.teamssix.com/')       # 等待并切换
       return str(response.url)
    
    async def main(loop):
       async with aiohttp.ClientSession() as session:      # 官网推荐建立 Session 的形式
           tasks = [loop.create_task(job(session)) for _ in range(3)]
           finished, unfinished = await asyncio.wait(tasks)
    if __name__ == '__main__':
        t1 = time.time()
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(main(loop))
        loop.close()
        print("异步访问 3 次博客耗费时间", time.time() - t1)

运行结果如下:

    异步访问 3 次博客耗费时间 4.055158615112305

从运行结果上来看使用 aiohttp 还是很给力的,接下来,看看多线程运行的时间。

    import time
    import threading
    import requests
    
    def thread_test():
        r = requests.get(URL)
    
    if __name__ == '__main__':
        t1 = time.time()
        URL = 'https://www.teamssix.com/'
        thread_list = []
        for i in range(3):
            t = threading.Thread(target=thread_test)
            thread_list.append(t)
        for i in thread_list:
            i.start()
        for i in thread_list:
            i.join()
        print("多线程访问 3 次博客耗费时间", time.time()-t1)

运行结果如下:

    5.449431339899699

可以看到 aiohttp 的速度还是要略快于多线程的,这里只是简单介绍了一下 aiohttp ,详细的可以参阅官方文档,想要使用的熟练还是需要大量练习,任重道远。

更多信息欢迎关注我的个人微信公众号:TeamsSix
原文地址:https://www.teamssix.com/year/191220-161745.html

参考文章:
https://www.jianshu.com/p/b5e347b3a17c
https://segmentfault.com/a/1190000008814676
https://www.lylinux.net/article/2019/6/9/57.html
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/scraping/4-02-asyncio/

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 151,688评论 1 330
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 64,559评论 1 273
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 101,749评论 0 226
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 42,581评论 0 191
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 50,741评论 3 271
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 39,684评论 1 192
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,122评论 2 292
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 29,847评论 0 182
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 33,441评论 0 228
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 29,939评论 2 232
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,333评论 1 242
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 27,783评论 2 236
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,275评论 3 220
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 25,830评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,444评论 0 180
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 34,553评论 2 249
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 34,618评论 2 249

推荐阅读更多精彩内容