Python 异步编程：Asyncio 实现原理

news2024/11/15 21:40:52

常见的并发模型

多进程/多线程
异步
Actor
Pub/Sub

Python 异步的基石：协程

协程简介

概念：协作式多任务的子程序，用户态线程或微线程（Coroutine）。
特点：子程序执行可以中断，恢复后不会丢失之前的上下文状态。
区别：与线程不同，协程是用户级的非抢占式调度，比线程更轻量（纳秒级的 CPU 时间），无资源竞争，无需加锁。
Python 使用协程 + IO 多路复用实现异步编程。

Python 协程的发展历程

PEP 255 (Python 2.2)：引入生成器，实现可迭代对象的惰性求值。
PEP 342：引入 send 和 throw 方法，允许在 try/finally 中使用 yield。
PEP 380 (Python 3.3)：引入 yield from，简化生成器/协程的实现和串联。
PEP 3156 (Python 3.4)：试验性引入异步 I/O 框架 asyncio。
PEP 492 (Python 3.5)：通过 async/await 语法明确支持协程。
Python 3.6：asyncio 成为标准库的一部分。

Python 第三方异步 I/O 方案

Greenlet
Gevent
Eventlet
Twisted

官方异步模块 Asyncio

认识几个概念

Task：协程的高层抽象。
Future：沟通协程和事件循环。
Coroutine：协程与 await 搭配使用的语法糖。
Event Loop：事件循环协程的执行调度。

从一个爬虫例子着手

阻塞方式写法

import socket
def blocking_run():
    sock = socket.socket()
    sock.connect(("example.com", 80))
    request = "GET / HTTP/1.0\r\nHost: example.com\r\n\r\n"
    sock.send(request.encode())
    response = sock.recv(2048)
    return response
for _ in range(10):
    print(blocking_run())

非阻塞方式 - 事件循环 + 回调

import socket
from selectors import EVENT_READ, EVENT_WRITE, DefaultSelector
selector = DefaultSelector()
def no_blocking_run():
    def on_connect(key, mask):
        selector.unregister(key.fd)
        request = "GET / HTTP/1.0\r\nHost: example.com\r\n\r\n"
        sock.send(request.encode())
        selector.register(key.fd, EVENT_READ, on_response)
        return "on_connect success"
    def on_response(key, mask):
        response = sock.recv(2048)
        selector.unregister(key.fd)
        return "on_response success"
    sock = socket.socket()
    sock.setblocking(False)
    try:
        sock.connect(("example.com", 80))
    except BlockingIOError:
        pass
    selector.register(sock.fileno(), EVENT_WRITE, on_connect)
def event_loop():
    for _ in range(10):
        no_blocking_run()
    while True:
        events = selector.select(timeout=3)
        if not events:
            break
        for event_key, event_mask in events:
            callback = event_key.data
            print(callback(event_key, event_mask))

执行过程说明

启动执行函数，创建 socket 连接并在 selector 上注册可写事件，无阻塞操作，函数立即返回。
遍历 10 个不同的下载任务，注册连接事件。
启动事件循环，阻塞在事件监听上。
当某个下载任务 EVENT_WRITE 被触发，回调其 on_connect 方法。
进入下一轮事件循环，处理事件。

回调地狱问题

回调函数执行不正常时，错误处理困难。
嵌套回调导致代码复杂。
状态共享和管理困难。

callback_a(callback_b(callback_c(callback_d(...))))

对比基于协程的解决方案

Future 对象

作为数据接收代理，和系统事件沟通的桥梁

class Future:
    def __init__(self):
        self.result = None
        self._callbacks = []
    def add_done_callback(self, func):
        self._callbacks.append(func)
    def set_result(self, result):
        self.result = result
        for func in self._callbacks:
            func(self)

基于协程重构

def no_blocking_v2():
    sock = socket.socket()
    sock.setblocking(False)
    try:
        sock.connect(("example.com", 80))
    except BlockingIOError:
        pass
    f = Future()
    selector.register(sock.fileno(), EVENT_WRITE, lambda: f.set_result(None))
    yield f
    selector.unregister(sock.fileno())
    request = "GET / HTTP/1.0\r\nHost: example.com\r\n\r\n"
    sock.send(request.encode())
    f = Future()
    selector.register(sock.fileno(), EVENT_READ, lambda: f.set_result(sock.recv(2048)))
    yield f
    selector.unregister(sock.fileno())

Task 对象

协程高层抽象，能管理和控制协程

class Task:
    def __init__(self, coro):
        self.coro = coro
        f = Future()
        f.set_result(None)
        self.next(f)
    def next(self, future):
        try:
            next_future = self.coro.send(future.result)
        except StopIteration:
            return
        next_future.add_done_callback(self.next)

加入 Event Loop 驱动协程运行

def event_loop_v2():
    for _ in range(10):
        Task(no_blocking_v2())
    while True:
        events = selector.select(timeout=3)
        if not events:
            break
        for event_key, event_mask in events:
            callback = event_key.data
            callback()