不懂Python中的asyncio库-asyncio的概念是什么？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。

核心概念

asyncio里面主要有4个需要关注的基本概念

Eventloop

Eventloop可以说是asyncio应用的核心，是中央总控。Eventloop实例提供了注册、取消和执行任务和回调的方法。

把一些异步函数(就是任务，Task，一会就会说到)注册到这个事件循环上，事件循环会循环执行这些函数(但同时只能执行一个)，当执行到某个函数时，如果它正在等待I/O返回，事件循环会暂停它的执行去执行其他的函数；当某个函数完成I/O后会恢复，下次循环到它的时候继续执行。因此，这些异步函数可以协同(Cooperative)运行：这就是事件循环的目标。

Coroutine

协程(Coroutine)本质上是一个函数，特点是在代码块中可以将执行权交给其他协程：

❯catcoro1.pyimportasyncioasyncdefa():print('Suspendinga')awaitasyncio.sleep(0)print('Resuminga')asyncdefb():print('Inb')asyncdefmain():awaitasyncio.gather(a(),b())if__name__=='__main__':asyncio.run(main())

这里面有4个重要关键点：

协程要用async def声明，Python 3.5时的装饰器写法已经过时，我就不列出来了。

asyncio.gather用来并发运行任务，在这里表示协同的执行a和b2个协程

在协程a中，有一句await asyncio.sleep(0)，await表示调用协程，sleep 0并不会真的sleep（因为时间为0），但是却可以把控制权交出去了。

asyncio.run是Python 3.7新加的接口，要不然你得这么写:

loop=asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())loop.close()

好了，我们先运行一下看看:

❯pythoncoro1.pySuspendingaInbResuminga

看到了吧，在并发执行中，协程a被挂起又恢复过。

Future

接着说Future，它代表了一个「未来」对象，异步操作结束后会把最终结果设置到这个Future对象上。Future是对协程的封装，不过日常开发基本是不需要直接用这个底层Future类的。我在这里只是演示一下：

In:defc():...:print('InnerC')...:return12...:In:future=loop.run_in_executor(None,c)#这里没用await，None表示默认的executorInnerCIn:future#虽然c已经执行了，但是状态还是pending。Out:<Futurependingcb=[_chain_future.<locals>._call_check_cancel()at/usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]>In:future.done()#还没有完成Out:FalseIn:foraindir(future):...:ifnota.startswith('_'):...:print(a)...:add_done_callbackcancelcancelleddoneexceptionget_loopremove_done_callbackresultset_exceptionset_result

可以对这个Future实例添加完成后的回调(add_done_callback)、取消任务(cancel)、设置最终结果(set_result)、设置异常(如果有的话，set_exception)等。现在我们让Future完成：

In:awaitfutureOut:12In:futureOut:<Futurefinishedresult=12>In:future.done()Out:TrueIn:future.result()Out:12

看到了吧，await之后状态成了finished。这里顺便说一下，一个对象怎么样就可以被await（或者说怎么样就成了一个awaitable对象）呢？给类实现一个__await__方法，Python版本的Future的实现大概如下：

def__await_(self):ifnotself.done():self._asyncio_future_blocking=Trueyieldselfifnotself.done():raiseRuntimeError("awaitwasn'tusedwithfuture")returnself.result()

这样就可以await future了，那为什么await future后Future的状态就能改变呢，这是因为用loop.run_in_executor创建的Future注册了一个回调（通过asyncio.futures.wrap_future，加了一个_call_set_state回调, 有兴趣的可以通过延伸阅读链接2找上下文)。

__await__里面的yield self不要奇怪，主要是为了兼容__iter__，给旧的yield from用：

In:future=loop.run_in_executor(None,c)InnerCIn:futureOut:<Futurependingcb=[_chain_future.<locals>._call_check_cancel()at/usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]>In:defspam():...:yieldfromfuture...:In:s=spam()In:next(s)Out:<Futurependingcb=[_chain_future.<locals>._call_check_cancel()at/usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]>新的替代yieldfrom的用法await必须在异步函数(用asyncdef申明)中使用：In:defspam():...:awaitfuture...:File"cell_name",line5SyntaxError:'await'outsideasyncfunction

Task

Eventloop除了支持协程，还支持注册Future和Task2种类型的对象，那为什么要存在Future和Task这2种类型呢？

先回忆前面的例子，Future是协程的封装，Future对象提供了很多任务方法(如完成后的回调、取消、设置任务结果等等)，但是开发者并不需要直接操作Future这种底层对象，而是用Future的子类Task协同的调度协程以实现并发。

Task非常容易创建和使用:

#或者用task=loop.create_task(a())In:task=asyncio.ensure_future(a())In:taskOut:<Taskpendingcoro=<a()runningat/Users/dongwm/mp/2019-05-22/coro1.py:4>>In:task.done()Out:FalseIn:awaittaskSuspendingaResumingaIn:taskOut:<Taskfinishedcoro=<a()done,definedat/Users/dongwm/mp/2019-05-22/coro1.py:4>result=None>In:task.done()Out:True

asyncio并发的正确/错误姿势

在代码中使用async/await是不是就能发挥asyncio的并发优势么，其实是不对的，我们先看个例子：

asyncdefa():print('Suspendinga')awaitasyncio.sleep(3)print('Resuminga')asyncdefb():print('Suspendingb')awaitasyncio.sleep(1)print('Resumingb')asyncdefs1():awaita()awaitb()

有2个协程a和b，分别sleep1秒和3秒，如果协程可以并发执行，那么执行时间应该是sleep最大的那个值(3秒)，现在它们都在s1协程里面被调用。大家先猜一下s1会运行几秒？

我们写个小程序验证一下：

defshow_perf(func):print('*'*20)start=time.perf_counter()asyncio.run(func())print(f'{func.__name__}Cost:{time.perf_counter()-start}')

大家注意我这个时间计数用的方法，没有用time.time，而是用了Python 3.3新增的time.perf_counter它是现在推荐的用法。我们在IPython里面验证下：

In:fromcoro2import*In:show_perf(s1)********************SuspendingaResumingaSuspendingbResumingbs1Cost:4.009796932999961

看到了吧，4秒！！！，相当于串行的执行了(sleep 3 + 1)。这是错误的用法，应该怎么用呢，前面的asyncio.gather就可以：

asyncdefc1():awaitasyncio.gather(a(),b())In:show_perf(c1)********************SuspendingaSuspendingbResumingbResumingac1Cost:3.002452698999832

看到了吧，3秒！另外一个是asyncio.wait：

asyncdefc2():awaitasyncio.wait([a(),b()])In:show_perf(c2)...c2Cost:3.0066957049998564

同样是3秒。先别着急，gather和wait下篇文章还会继续对比。还有一个方案就是用asyncio.create_task:

asyncdefc3():task1=asyncio.create_task(a())task2=asyncio.create_task(b())awaittask1awaittask2asyncdefc4():task=asyncio.create_task(b())awaita()awaittaskIn:show_perf(c3)...c3Cost:3.002332438999929In:show_perf(c4)...c4Cost:3.002270970000154

都是3秒。asyncio.create_task相当于把协程封装成Task。不过大家要注意一个错误的用法：

asyncdefs2():awaitasyncio.create_task(a())awaitasyncio.create_task(b())In:show_perf(s2)...s2Cost:4.004671427999938

直接await task不会对并发有帮助*。asyncio.create_task是Python 3.7新增的高阶API，是推荐的用法，其实你还可以用

asyncio.ensure_future和loop.create_task：asyncdefc5():task=asyncio.ensure_future(b())awaita()awaittaskasyncdefc6():loop=asyncio.get_event_loop()task=loop.create_task(b())awaita()awaittaskIn:show_perf(c5)...c5Cost:3.0033873750003295In:show_perf(c6)...c6Cost:3.006120122000084

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享Python中的asyncio库-asyncio的概念是什么内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，遇到问题就找亿速云，详细的解决方法等着你来学习!