Python异步编程：深入理解asyncio及其在项目中的应用案例


参考资源链接：[《Python编程：给孩子玩的趣味指南》高清PDF电子书](https://wenku.csdn.net/doc/646dae11d12cbe7ec3eb21ff?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Python异步编程概述

Python作为一种广泛使用的编程语言，近年来在异步编程领域也展现出了强大的能力。异步编程允许开发者在不阻塞主程序的情况下执行耗时操作，如I/O操作。这种特性特别适合于I/O密集型应用，如网络服务器和数据库应用，它可以显著提高程序的响应性和效率。Python 3.5及以后的版本通过asyncio库引入了原生的异步编程支持，让异步编程变得更为简单和直接。本章将简要介绍Python异步编程的历史背景、应用场景以及为何异步编程在现代软件开发中越来越受到重视。

# 2. asyncio基础知识

### 2.1 异步编程核心概念

#### 2.1.1 同步与异步的比较

同步编程模式下，程序的执行是线性的，每一个操作必须等待前一个操作完成后才能开始。这种模式下代码的逻辑顺序清晰，易于理解，但缺点是容易出现阻塞，特别是在处理I/O操作时，整个程序的执行效率会被显著降低。

异步编程则是通过非阻塞的方式提高效率。当一个任务遇到I/O操作时，程序不会停滞等待I/O完成，而是继续执行其他任务，直到I/O操作完成后再返回处理结果。这种方式能够使CPU资源得到更加充分的利用，尤其是在面对大量的并发I/O操作时。

举个例子，一个同步的网络爬虫需要一个接一个地请求网页、等待响应、解析内容，然后进行下一个请求。而在异步模式下，爬虫可以在发起请求后立即进行下一个请求，而无需等待响应，这样就能够大幅提升爬取速度。

#### 2.1.2 异步编程的优势

异步编程的优势主要体现在处理高并发和I/O密集型任务上。相比于传统的多线程或多进程模型，异步编程通常有更低的系统开销。因为异步模型下，不需要为每个任务创建独立的线程或进程，而只是在任务之间切换上下文。

此外，异步编程还能够提供更好的响应性。在需要处理大量用户请求的Web应用中，异步编程可以使服务器更快地响应用户请求，而不是在等待某个长耗时操作完成时“冻结”。

### 2.2 asyncio基础组件

#### 2.2.1 事件循环（Event Loop）

事件循环是asyncio库的核心组件，负责调度所有的协程。在事件循环中，所有的操作都由事件驱动，可以理解为一个无限循环，不断地检查是否有任务可以执行。

事件循环的工作流程大致如下：
1. 创建事件循环实例。
2. 注册协程、任务到事件循环。
3. 开始事件循环运行。
4. 事件循环处理各种事件，如IO事件、定时器事件等。
5. 当事件循环关闭时，事件循环结束。

import asyncio

async def main():
    print('Hello ...')
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    print('... World!')

# 获取事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 运行主函数
loop.run_until_complete(main())
# 关闭事件循环
loop.close()

在这个例子中，`asyncio.get_event_loop()`获取当前的事件循环，`run_until_complete(main())`方法运行`main`函数直到它完成。`await asyncio.sleep(1)`模拟了一个耗时操作，期间事件循环可以处理其他任务。

#### 2.2.2 协程（Coroutines）

协程可以被看作是一个轻量级的线程。在Python中，协程使用`async def`定义，并使用`await`进行挂起和恢复。协程之间可以通过`await`来协作，从而实现非阻塞的并发。

import asyncio

async def task(name, delay):
    print(f"Task {name} sleeping for {delay} seconds...")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"Task {name} done!")

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(task('one', 2))
    task2 = asyncio.create_task(task('two', 1))
    await task1
    await task2

asyncio.run(main())

在这个例子中，`task`函数定义了一个异步任务，它会在指定的延迟之后完成。通过`asyncio.create_task`方法，我们可以将`coroutine`包装成一个`Task`，这样事件循环就可以在后台运行它们。

#### 2.2.3 任务（Tasks）

任务是对协程的封装，它会将协程加入到事件循环中执行，并且可以获取到协程的结果。

任务是通过`asyncio.create_task(coro)`创建的，它立即开始执行传入的协程`coro`。这样做的好处是，我们不需要手动去等待协程完成，而是让事件循环去处理它。

import asyncio

async def coro():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

async def main():
    task = asyncio.create_task(coro())
    print("Before")
    await task
    print("After")

asyncio.run(main())

这段代码中，`coro()`函数是一个简单的异步函数，我们创建了它的一个任务`task`并立即运行。从输出可以看到，"Before"打印在了"Hello"之前，"World"打印在了"After"之后，说明任务在等待协程执行完成之后才继续执行。

### 2.3 asyncio中的并发工具

#### 2.3.1 Future对象

`Future`对象是一个低级的并发构建块，它代表了异步操作的最终结果。通常情况下，开发者不需要直接与`Future`对象打交道，它们主要是由事件循环和其他asyncio组件使用的。

Future对象在任务完成时会被设置结果，通常在协程中我们会使用`await`来等待一个`Future`对象。

import asyncio

async def main():
    fut = asyncio.Future()
    # 假设这是一个长时间运行的操作
    asyncio.create_task(some_long_running_operation(fut))
    # 等待结果
    await fut

async def some_long_running_operation(fut):
    # 模拟一个长时间运行的操作
    await asyncio.sleep(1)
    fut.set_result("done")

asyncio.run(main())

在这个例子中，`some_long_running_operation`函数模拟了一个长时间运行的操作，并通过`fut.set_result("done")`来设置`Future`对象的结果。

#### 2.3.2 awaitable对象

`awaitable`对象是可以使用`await`关键字的对象，主要包括`coroutine`和`Future`，它们都代表异步操作的结果。

`async def`定义的协程函数返回的是一个协程对象，它是一个`awaitable`。只有当它被事件循环调度执行时，才会真正地运行。

#### 2.3.3 concurrent.futures与asyncio的集成

在Python中，`concurrent.futures`模块提供了一个高层次的异步执行框架，而`asyncio`提供了底层的异步IO支持。`concurrent.futures`中的`ThreadPoolExecutor`和`ProcessPoolExecutor`可以与`asyncio`一起使用，将阻塞的操作在单独的线程或进程中执行，从而实现非阻塞的效果。

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

async def blocking_io():
    # 这里我们用sleep来模拟阻塞IO操作
    print('wait for io...')
    await asyncio.sleep(1)
    print('done io')

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    # 将阻塞IO任务提交到线程池执行
    with ThreadPoolExecutor() as pool:
        await loop.run_in_executor(pool, blocking_io)

asyncio.run(main())

在这个例子中，`run_in_executor`方法允许我们在一个线程池中执行阻塞的IO操作，而不会阻塞事件循环。

以上就是asyncio基础组件的介绍，这些组件构成了asyncio库的基础，接下来我们会进一步探讨如何使用asyncio进行更高级的操作和技巧。

# 3. asyncio进阶技巧

在第二章的基础知识点介绍后，现在我们将深入asyncio的进阶应用与技巧，旨在帮助读者掌握更加复杂的异步编程模式和更高效地使用Python异步编程。

## 3.1 高级事件循环操作

事件循环是asyncio库的核心组成部分，它负责调度协程的执行并处理I/O事件。掌握高级事件循环操作可以极大地提升异步应用的性