如果你已經(jīng)決定要理解 Python 的異步部分，歡迎來到我們的“Asyncio How-to ”。

注：哪怕連異動(dòng)范式的存在都不知道的情況下，你也可以成功地使用 Python。但是，如果你對(duì)底層運(yùn)行模式感興趣的話，asyncio 絕對(duì)值得查看。

異步是怎么一回事?

在傳統(tǒng)的順序編程中， 所有發(fā)送給解釋器的指令會(huì)一條條被執(zhí)行。此類代碼的輸出容易顯現(xiàn)和預(yù)測。 但是…

譬如說你有一個(gè)腳本向3個(gè)不同服務(wù)器請(qǐng)求數(shù)據(jù)。 有時(shí)，誰知什么原因，發(fā)送給其中一個(gè)服務(wù)器的請(qǐng)求可能意外地執(zhí)行了很長時(shí)間。想象一下從第二個(gè)服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)用了10秒鐘。在你等待的時(shí)候，整個(gè)腳本實(shí)際上什么也沒干。如果你可以寫一個(gè)腳本可以不去等待第二個(gè)請(qǐng)求而是僅僅跳過它，然后開始執(zhí)行第三個(gè)請(qǐng)求，然后回到第二個(gè)請(qǐng)求，執(zhí)行之前離開的位置會(huì)怎么樣呢。就是這樣。你通過切換任務(wù)最小化了空轉(zhuǎn)時(shí)間。盡管如此，當(dāng)你需要一個(gè)幾乎沒有I/O的簡單腳本時(shí)，你不想用異步代碼。

還有一件重要的事情要提，所有代碼在一個(gè)線程中運(yùn)行。所以如果你想讓程序的一部分在后臺(tái)執(zhí)行同時(shí)干一些其他事情，那是不可能的。

準(zhǔn)備開始

這是 asyncio 主概念最基本的定義:

• 協(xié)程 — 消費(fèi)數(shù)據(jù)的生成器，但是不生成數(shù)據(jù)。Python 2.5 介紹了一種新的語法讓發(fā)送數(shù)據(jù)到生成器成為可能。我推薦查閱David Beazley “A Curious Course on Coroutines and Concurrency” 關(guān)于協(xié)程的詳細(xì)介紹。
• 任務(wù) — 協(xié)程調(diào)度器。如果你觀察下面的代碼，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它只是讓 event_loop 盡快調(diào)用它的_step ，同時(shí) _step 只是調(diào)用協(xié)程的下一步。

class Task(futures.Future):   
 
    def __init__(self, coro, loop=None): 
 
        super().__init__(loop=loop) 
 
        ... 
 
        self._loop.call_soon(self._step) 
 
  
 
    def _step(self): 
 
            ... 
 
        try: 
 
            ... 
 
            result = next(self._coro) 
 
        except StopIteration as exc: 
 
            self.set_result(exc.value) 
 
        except BaseException as exc: 
 
            self.set_exception(exc) 
 
            raise 
 
        else: 
 
            ... 
 
            self._loop.call_soon(self._step)  

• 事件循環(huán) — 把它想成 asyncio 的中心執(zhí)行器。

現(xiàn)在我們看一下所有這些如何融為一體。正如我之前提到的，異步代碼在一個(gè)線程中運(yùn)行。

從上圖可知：

1.消息循環(huán)是在線程中執(zhí)行

2.從隊(duì)列中取得任務(wù)

3.每個(gè)任務(wù)在協(xié)程中執(zhí)行下一步動(dòng)作

4.如果在一個(gè)協(xié)程中調(diào)用另一個(gè)協(xié)程(await <coroutine_name>)，會(huì)觸發(fā)上下文切換，掛起當(dāng)前協(xié)程，并保存現(xiàn)場環(huán)境(變量，狀態(tài))，然后載入被調(diào)用協(xié)程

5.如果協(xié)程的執(zhí)行到阻塞部分(阻塞I/O，Sleep)，當(dāng)前協(xié)程會(huì)掛起，并將控制權(quán)返回到線程的消息循環(huán)中，然后消息循環(huán)繼續(xù)從隊(duì)列中執(zhí)行下一個(gè)任務(wù)...以此類推

6.隊(duì)列中的所有任務(wù)執(zhí)行完畢后，消息循環(huán)返回***個(gè)任務(wù)

異步和同步的代碼對(duì)比

現(xiàn)在我們實(shí)際驗(yàn)證異步模式的切實(shí)有效，我會(huì)比較兩段 python 腳本，這兩個(gè)腳本除了sleep 方法外，其余部分完全相同。在***個(gè)腳本里，我會(huì)用標(biāo)準(zhǔn)的 time.sleep 方法，在第二個(gè)腳本里使用 asyncio.sleep 的異步方法。

這里使用 Sleep 是因?yàn)樗且粋€(gè)用來展示異步方法如何操作 I/O 的最簡單辦法。

使用同步 sleep 方法的代碼：

import asyncio   
 
import time   
 
from datetime import datetime 
 
  
 
  
 
async def custom_sleep():   
 
    print('SLEEP', datetime.now()) 
 
    time.sleep(1) 
 
  
 
async def factorial(name, number):   
 
    f = 1 
 
    for i in range(2, number+1): 
 
        print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i)) 
 
        await custom_sleep() 
 
        f *= i 
 
    print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f)) 
 
  
 
  
 
start = time.time()   
 
loop = asyncio.get_event_loop() 
 
  
 
tasks = [   
 
    asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)), 
 
    asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)), 
 
] 
 
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))   
 
loop.close() 
 
  
 
end = time.time()   
 
print("Total time: {}".format(end - start))  

腳本輸出：

Task A: Compute factorial(2)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:39:56.207479   
 
Task A: Compute factorial(3)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:39:57.210128   
 
Task A: factorial(3) is 6 
 
  
 
Task B: Compute factorial(2)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:39:58.210778   
 
Task B: Compute factorial(3)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:39:59.212510   
 
Task B: Compute factorial(4)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:40:00.217308   
 
Task B: factorial(4) is 24 
 
  
 
Total time: 5.016386032104492  

使用異步 Sleep 的代碼：

import asyncio   
 
import time   
 
from datetime import datetime 
 
  
 
  
 
async def custom_sleep():   
 
    print('SLEEP {}\n'.format(datetime.now())) 
 
    await asyncio.sleep(1) 
 
  
 
async def factorial(name, number):   
 
    f = 1 
 
    for i in range(2, number+1): 
 
        print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i)) 
 
        await custom_sleep() 
 
        f *= i 
 
    print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f)) 
 
  
 
  
 
start = time.time()   
 
loop = asyncio.get_event_loop() 
 
  
 
tasks = [   
 
    asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)), 
 
    asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)), 
 
] 
 
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))   
 
loop.close() 
 
  
 
end = time.time()   
 
print("Total time: {}".format(end - start))  

腳本輸出：

Task A: Compute factorial(2)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648665 
 
  
 
Task B: Compute factorial(2)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648859 
 
  
 
Task A: Compute factorial(3)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649564 
 
  
 
Task B: Compute factorial(3)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649943 
 
  
 
Task A: factorial(3) is 6 
 
  
 
Task B: Compute factorial(4)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:42.651755 
 
  
 
Task B: factorial(4) is 24 
 
  
 
Total time: 3.008226156234741  

從輸出可以看到，異步模式的代碼執(zhí)行速度快了大概兩秒。當(dāng)使用異步模式的時(shí)候(每次調(diào)用 await asyncio.sleep(1) )，進(jìn)程控制權(quán)會(huì)返回到主程序的消息循環(huán)里，并開始運(yùn)行隊(duì)列的其他任務(wù)(任務(wù)A或者任務(wù)B)。

當(dāng)使用標(biāo)準(zhǔn)的 sleep方法時(shí)，當(dāng)前線程會(huì)掛起等待。什么也不會(huì)做。實(shí)際上，標(biāo)準(zhǔn)的 sleep 過程中，當(dāng)前線程也會(huì)返回一個(gè) python 的解釋器，可以操作現(xiàn)有的其他線程，但這是另一個(gè)話題了。

推薦使用異步模式編程的幾個(gè)理由

很多公司的產(chǎn)品都廣泛的使用了異步模式，如 Facebook 旗下著名的 React Native 和 RocksDB 。像 Twitter 每天可以承載 50 億的用戶訪問，靠的也是異步模式編程。所以說,通過代碼重構(gòu)，或者改變模式方法，就能讓系統(tǒng)工作的更快，為什么不去試一下呢?