python 基础知识梳理——Python协程

1. 引言

在博文中<python 基础知识梳理——Python中的多进程和多线程>，我们还没有讲如何通过生成器来实现Python的协程。

协程是一种实现并发编程的方式，当然多进程/多线程也是解决并发的手法，但是当同时连接到服务器的客户端达到一定的量级，进程的上下文切换占用了大量的资源，线程也顶不住如此巨大的压力了，此时我们就需要一个调度器来对任务进行调度，节省多线程中启动线程、管理线程、同步锁等各种开销。Nginx，在高并发下能够保持低资源、低消耗、高性能就是依赖调度器（例如：轮询算法）。

在Python中，使用生成器实现协程在Python2中常见，在Python3.7及之后的版本中，提供了新的基于asyncio和async/await的方法，鉴于现在已经2020[::-1]年（笑），我们从Python的新特性来讲新的协程。

2. 协程的实现

2.1 例子1：爬虫

xiecheng_1-0a6bfbc9f978462f9055f28b89d187c3

%time为jupyter notebook中ipython解释器的语法糖，用于测试语句运行时间。

4个任务共耗时10秒，接下来我们用协程实现并发来优化一下，提高效率。

import asyncio

async def get_page(url):
    print('acquire page {}'.format(url))
    sleep_time = int(url.split('_')[-1])
    await asyncio.sleep(sleep_time)
    print('ok {}'.format(url))

async def main(urls):
    for url in urls:
        await get_page(url)

asyncio.run(main(['url_1','url_2','url_3','url_4']))
# 输出
acquire page url_1
ok url_1
acquire page url_2
ok url_2
acquire page url_3
ok url_3
acquire page url_4
ok url_4
Wall time: 10 s

在Python3.7之后，协程写异步程序非常简单，大部分协程用到的魔法方法都被asyncio库包含了，我们只需要在函数中用async修饰词声明异步函数，再用await调用即可。

2.2 我们来理一下思路：

首先，在例子中，我们使用import asyncio导入包，然后用async声明了get_page()和 main()为异步函数，当我们调用异步函数时，我们就会得到一个协程对象。

我们声明了异步函数后，就需要对异步函数进行调用，常用的协程执行方法有3种：

我们可以通过await来调用，await执行的效果和Python正常执行的效果是一样的，程序执行后阻塞在这里，进入被调用的协程函数，执行完毕返回后再继续，这也是await的意思。await asyncio.sleep(sleep_time)的意思是在这里休息数秒，await get_page(url)则表示执行get_page()函数。
我们还可以用asyncio.create_task()来创建任务，后续可能会写一篇博文详细整理一下并发编程，这里我们先略过。
最后，通过asyncio.run来触发运行，asyncio.run这个函数可以非常简单的调用协程，不用关注协程中的事件循环问题，使用方法参考源码中的实例。
```
Example:

    async def main():
        await asyncio.sleep(1)
        print('hello')

    asyncio.run(main())
```

我们发现，运行时间还是10秒？这是怎么回事呢？await是同步调用，因此，get_page(url)并不会在当前的调用结束后触发下一次调用，相当于用异步接口写了一个同步代码。

下面，我们用asyncio.create_task()来创建任务，实现异步。

import asyncio

async def get_page(url):
    print('acquire page {}'.format(url))
    sleep_time = int(url.split('_')[-1])
    await asyncio.sleep(sleep_time)
    print('ok {}'.format(url))

async def main(urls):
    tasks = [asyncio.create_task(get_page(url)) for url in urls]
    for task in tasks:
        await task

asyncio.run(main(['url_1','url_2','url_3','url_4']))
# 输出
acquire page url_1
acquire page url_2
acquire page url_3
acquire page url_4
ok url_1
ok url_2
ok url_3
ok url_4
Wall time: 3.66 s

很明显，对比输出结果，四个任务几乎是同时创建的，任务创建后很快就被调度执行，任务代码也不会阻塞在这里，所以我们要等待所有任务都结束才执行，用for task in tasks:await task即可。

很显然，对比多线程，协程的写法更清晰且一目了然，对于task任务，其实还有一种写法，我们来看一看：

import asyncio

async def get_page(url):
    print('acquire page {}'.format(url))
    sleep_time = int(url.split('_')[-1])
    await asyncio.sleep(sleep_time)
    print('ok {}'.format(url))

async def main(urls):
    tasks = [asyncio.create_task(get_page(url)) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)# 一个解包操作

asyncio.run(main(['url_1','url_2','url_3','url_4']))
# 输出
acquire page url_1
acquire page url_2
acquire page url_3
acquire page url_4
ok url_1
ok url_2
ok url_3
ok url_4
Wall time: 3.66 s

2.3 总结

相比之前的代码，多了一个*tasks的解包操作，将列表变为了函数的参数；**tasks则是将字典变成了函数的参数

相比python2中的yield创建协程，python3.7后提供的asyncio.create_task()、asyncio.run()、await相比于旧接口更容易理解和阅读，不需要关注内部实现，更关注代码本身（写着写着感觉更像numpy和pytorch的感觉了，哈哈哈哈）

3. 协程的底层实现

3.1 例子2

import asyncio

async def work_1():
    print('work 1 start ')
    await asyncio.sleep(1)
    print('work 1 is done!')

async def work_2():
    print('work 2 start ')
    await asyncio.sleep(2)
    print('work 2 is done')

async def main():
    print('before await ')
    await work_1()
    print('awaited work_1')
    await work_2()
    print('awaited work_2')

asyncio.run(main())
# 输出
before await 
work 1 start 
work 1 is done!
awaited work_1
work 2 start 
work 2 is done
awaited work_2

3.2 例子3

import asyncio

async def work_1():
    print('work 1 start ')
    await asyncio.sleep(1)
    print('work 1 is done!')

async def work_2():
    print('work 2 start ')
    await asyncio.sleep(2)
    print('work 2 is done')

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(work_1())
    task2 = asyncio.create_task(work_2())
    print('before await ')
    await task1
    print('awaited work 1')
    await task2
    print('awaited work 2')

asyncio.run(main())
# 输出
before await 
work 1 start 
work 2 start 
work 1 is done!
awaited work 1
work 2 is done
awaited work 2

例子2和例子3中的执行顺序，是不是有些不一样呢？

asyncio.run(main())表示程序进入main()函数，事件循环开始；
task1和task2任务被创建，进入事件循环等待，然后print('before await ');
await task1执行，用户选择从当前的主任务中切出，事件调度器开始调度work_1;
work_1开始执行，运行print('work 1 start '),然后运行await asyncio.sleep(1)，从当前任务切出，事件调度器开始调度work_2;
work_2开始运行，运行print('work 2 start ')，然后运行await asyncio.sleep(2)，从当前任务切出；
以上所有的事件的运行时间，都应该在1ms~10ms，甚至更短，事件调度器从这个时候开始暂停调度；
一秒钟后，work_1的sleep结束，事件调度器将控制权重新交给task_1,输出work 1 is done!，task_1任务完成，从事件循环中退出；
await task1完成，事件调度器将控制器传给主任务，输出awaited work 1，然后在await task2处等待；
两秒钟后，work_2的sleep结束，事件调度器将控制权重新传给task_2,输出work 2 is done!，task_2任务完成，从事件循环中退出；
主任务输出awaited work 2，协程任务完成，事件循环结束。

3.3 超时任务

假如我们在Python中配置爬虫，那么当爬取一条任务时候出错该怎么办呢？最简单的应该是超时取消，又该怎么做呢？

import asyncio

async def work_1():
    await asyncio.sleep(1)
    return 1
async def work_2():
    await asyncio.sleep(2)
    return 2/0
async def work_3():
    await asyncio.sleep(3)
    return 3
async def main():
    task_1 = asyncio.create_task(work_1())
    task_2 = asyncio.create_task(work_2())
    task_3 = asyncio.create_task(work_3())

    await asyncio.sleep(2)
    task_3.cancel()

    res = await asyncio.gather(task_1,task_2,task_3,return_exceptions=True)
    print(res)

asyncio.run(main())
# 输出
[1, ZeroDivisionError('division by zero'), CancelledError()]

上述例子中，work_1工作正常，work_2运行中出现错误，work_3执行时间过长被我们cancel掉了，这些信息被返回到res中并被打印出来了，其中我们设置了return_exceptions=True，如果不设置为True，那么我们就是必须捕获异常，也就无法往下继续执行了。

3.4 生产者消费者模型

import asyncio
import random

async def consumer(queque,id):
    while True:
        val = await queque.get()
        print('{} get a val: {} '.format(id,val))
        await asyncio.sleep(1)

async def producer(queue,id):
    for i in range(5):
        val = random.randint(1,10)
        await queue.put(val)
        print('{} put a val : {}'.format(id,val))
        await asyncio.sleep(1)

async def main():
    queue = asyncio.Queue()

    consumer_1 = asyncio.create_task(consumer(queue,'consumer_1'))
    consumer_2 = asyncio.create_task(consumer(queue,'consumer_2'))

    producer_1 = asyncio.create_task(producer(queue,'producer_1'))
    producer_2 = asyncio.create_task(producer(queue,'producer_2'))

    await asyncio.sleep(10)
    consumer_1.cancel()
    consumer_2.cancel()

    await asyncio.gather(consumer_1,consumer_2,producer_1,producer_2,return_exceptions=True)

asyncio.run(main())
# 输出
producer_1 put a val : 1
producer_2 put a val : 1
consumer_1 get a val: 1 
consumer_2 get a val: 1 
producer_1 put a val : 2
producer_2 put a val : 2
consumer_1 get a val: 2 
consumer_2 get a val: 2 
producer_1 put a val : 6
producer_2 put a val : 10
consumer_1 get a val: 6 
consumer_2 get a val: 10 
producer_1 put a val : 8
producer_2 put a val : 2
consumer_1 get a val: 8 
consumer_2 get a val: 2 
producer_1 put a val : 9
producer_2 put a val : 1
consumer_1 get a val: 9 
consumer_2 get a val: 1

4. 总结

协程和多线程的区别：①协程是单线程的；②协程由用户决定在什么时候交出控制权，切换到下一个任务
在Python3.7版本后，协程的写法更加简单，结合库asyncio中的async/await和create_task，对中小级别的并发编程已经毫无压力
协程的使用，什么时候暂停等待I/O,什么时候需要执行到底，需要有一个事件循环的概念

Q.E.D.