异步框架Asyncio解读

有网友碰到这样的问题“异步框架Asyncio解读”。小编为您整理了以下解决方案，希望对您有帮助：

解决方案1：

Asyncio 是 Python 的异步框架，提供高效率的异步组件功能，适用于网络和 Web 服务器、数据库连接库、分布式任务队列等场景。它包含两种 API：高阶 API 和低阶 API，后者偏底层，更适合网络框架工程师使用。

理解异步开发的基础概念是关键。Asyncio 通过在一个线程中并行运行多个协程，控制其运行状态和顺序来实现高效运行。Event loop 在主线程中运行，轮询并执行满足运行条件的协程任务，特别是需要 IO 操作的场景，如网络连接、数据读取等，通过支持异步的第三方库如 aiohttp 实现。

在使用网页请求时，通常采用包 requests，其使用的是 blocking sockets，与 asyncio 结合会直接堵塞主线程。因此，在异步框架中使用 aiohttp。aiohttp 可设置超时时间，若超时会抛出异常。

若存在没有 no-blocking API 的情况，可以考虑使用多线程包，在不同线程中运行 blocking API。在多核系统中，建议线程数超过核数 4 个，但需注意线程数选择，以避免过载。

定义协程任务使用 async/await 语法，以正常的同步代码方式编写，函数名前添加 async 关键字，存在“异步”（需要等待）的代码前添加 await 关键字。运行协程时，启动 event loop，有多种方式：

1）asyncio.run(main())，与同步调用效果相似，总体运行时间无明显节省，非并行运行。

2）asyncio.create_task()，定义为协程任务，使用 await 启动（必须使用 await 启动，否则任务不会执行），总体运行时间节省。

3）asyncio.TaskGroup()，使用任务组启动协程任务，节省运行时间。

4）asyncio.gather()，依次运行协程任务，等待所有任务完成。设置 return_exceptions=True 时，即使有线程报错，报错信息作为返回值，不影响其他线程完成任务。

注意：使用 asyncio 默认的 event loop，可自定义或选择第三方开发的 event loop，如 uvloop，比默认的 event loop 更快。使用 asyncio.set_event_loop 获得自定义 event loop，asyncio.get_running_loop() 可在不同 thread 中调用。

定义协程任务，使用 create_task 完成。避免任务运行中途被垃圾回收，使用代码确保。转让运行权力给其他协程，让当前任务等待。不允取消任务，使用 shield。任务运行时间，超时报错，调整到期时间，使用 reschedule。获取当前协程任务执行情况，pending 返回集合为空。

返回值为 done 和 pending，done 为已完成的协程 Task，pending 为超时未完成的协程。参数 return_when 指定返回条件，timeout 指定结果截至时间。

使用 asyncio.current_task() 或 asyncio.all_tasks() 获得当前运行任务列表。启动协程任务并遍历完成结果，一旦任务完成，可立即获得结果，继续执行操作，API 可设置 timeout 参数。

为协程添加回调函数，即协程结束后调用另一个任务。使用 add_done_callback。注意 asyncio 不是线程安全，可使用 asyncio.lock() 对公共资源加锁操作。

协程间需要传递信号协作，使用 event 实现。当某事满足条件后，发送事件信号。asyncio.Condition 结合 event 和 lock。

Semaphore 实现内部计数器，acquire 计数器减一，约束同时运行的协程数量，避免 CPU 超负荷。若需等待任务数量，例如必须有 3 个在等待，使用 asyncio.Barrier。

Asyncio 实际上单线程执行多个任务，但可通过 to_thread 方法将任务分配到新线程执行（适用于 IO 多的任务，CPU 任务多的场景需第三方模块支持）。

从其他线程调用任务到事件循环线程，使用 asyncio.run_coroutine_threadsafe。

遇到大量 CPU 计算场景时，创建 Python 进程池，用于并行运行函数。在异步框架中，可使用 gather、run_in_executor 使用进程池；或使用 loop.run_in_executor 使用线程池。

其他 Asyncio API 包括：Streams 高级异步/等待 API，用于处理网络连接，允许不使用回调或低级协议和传输发送和接收数据。Queue 队列，用于管理并行任务，确保执行顺序，通过 asyncio.Queue 管理任务队列，使用 queue.put_nowait、queue.get()、queue.task_done()、queue.join() 操作。

使用 debug mode，asyncio.run(coroutine(), debug=True)，当协程或任务运行时间超过 100 毫秒时，可获取有用日志信息。