Python async模块使用方法杂谈

Python async（协程）是近年来非常流行的一种异步编程模式。async通过事件循环机制和协程技术实现其非阻塞的异步效果，让我们能够更方便、高效地编写异步代码。在本文中，我们将详细讲解Python async模块的使用方法，并带有两个示例说明。

1.异步编程概述

在传统的编程模式中，当程序执行到一个耗时的I/O操作后，程序会一直阻塞在这个操作上，直到I/O操作完成并返回结果。而在异步编程模式中，当程序执行到IO操作时，它不会被一直阻塞，而是可以去处理其他事情，避免了阻塞时间导致的不必要等待。

异步编程是在事件循环（Eventloop）的基础上完成的，协程（Coroutine）则是实现异步编程的核心技术。事件循环相当于一个消息处理器，从消息队列中取出消息，并将确定是能够立即处理的消息传递给对应的协程进行处理。

2.asyncio模块

Python3.4版本后，官方提供的异步编程模块就是asyncio（前身是tulip）。asyncio提供了事件循环机制，并且asyncio也提供了协程的支持，支持异步I/O和并发任务执行，因此是开发异步I/O服务的一个很好的选择。

asyncio模块常用函数和类

• asyncio.create_task(协程对象)：将协程包装为任务。
• asyncio.wait(aws, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)：并行运行一个任务列表，aws是任务列表，timeout是等待的秒数，return_when的值可以是WAIT_FIRST_COMPLETED、ALL_COMPLETED或FIRST_EXCEPTION。
• asyncio.gather(aws, *, loop=None, return_exceptions=False)：并行运行一个协程列表，会在所有协程执行完成后返回结果。
• asyncio.sleep()：模拟时间的等待，是一个异步调用。
• asyncio.Queue()：一个异步队列，可以并发的进行put和get操作。

更多的函数和类请查看asyncio的官方文档。

3.说明示例：多任务异步I/O并行执行

接下来我们来看一个简单的示例，实现多任务异步I/O并行执行：

import asyncio
import time

async def do_work(num):
    print("start to work {}".format(num))
    await asyncio.sleep(1) # 模拟异步I/O
    print("work {} has been completed.".format(num))
    return num

async def main():
    tasks = [asyncio.create_task(do_work(i)) for i in range(1, 11)]
    await asyncio.wait(tasks)

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    asyncio.run(main())
    print("time used: ", time.time() - start_time)

在本示例中，我们实现了10个协程任务的异步并行执行，每个任务都等待1秒钟后返回结果。通过asyncio.create_task()将每个异步任务都打包为任务，并将返回的任务列表传递给asyncio.wait()函数，该函数将异步执行所有任务并等待它们全部完成之后才结束。通过time.time()获取程序从开始执行到结束所消耗的时间。

输出结果如下：

start to work 1
start to work 2
start to work 3
start to work 4
start to work 5
start to work 6
start to work 7
start to work 8
start to work 9
start to work 10
work 1 has been completed.
work 2 has been completed.
work 3 has been completed.
work 4 has been completed.
work 5 has been completed.
work 6 has been completed.
work 7 has been completed.
work 8 has been completed.
work 9 has been completed.
work 10 has been completed.
time used:  1.00295090675354

如上输出所示，10个任务都在1秒钟之内完成了，说明它们是异步并行执行的。

4.说明示例：生产者-消费者模式

接下来，我们来看一个更复杂的示例，实现生产者-消费者模式。其中，生产者通过一个异步队列生产数据，而消费者则从队列中读取数据并进行处理。

import asyncio
import random

async def producer(queue, id):
    while True:
        item = random.randint(0, 99)
        print("Producer {} produced {}".format(id, item))
        await queue.put(item)
        await asyncio.sleep(0.5)

async def consumer(queue, id):
    while True:
        item = await queue.get()
        print("Consumer {} consumed {}".format(id, item))
        await asyncio.sleep(1)

async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    producers = [asyncio.create_task(producer(queue, i)) for i in range(3)]
    consumers = [asyncio.create_task(consumer(queue, i)) for i in range(2)]

    await asyncio.sleep(10) # 等待10秒钟后结束任务
    for prod in producers:
        prod.cancel() # 取消生产者任务
    await asyncio.gather(*producers, return_exceptions=True) # 等待正在运行的任务完成
    await queue.join() # 等待队列清空
    for cons in consumers:
        cons.cancel() # 取消消费者任务

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

在本示例中，我们定义了两个协程任务：生产者和消费者，在主函数中创建了一个异步队列，分别创建了3个生产者和2个消费者，每个生产者将随机生成的数据放入队列中，每个消费者从队列中取出数据并进行处理。在主函数中等待10秒钟后结束生产者任务，并等待队列清空后结束消费者任务。

输出结果如下：

Producer 0 produced 10
Consumer 0 consumed 10
Producer 1 produced 12
Consumer 1 consumed 12
Producer 2 produced 20
Consumer 0 consumed 20
Producer 0 produced 63
Consumer 1 consumed 63
Producer 1 produced 74
Producer 0 produced 81
Consumer 0 consumed 74
Consumer 0 consumed 81
Producer 2 produced 88
Consumer 1 consumed 88
.
.
.
Producer 1 produced 12
Consumer 0 consumed 12
Producer 0 produced 65
Consumer 1 consumed 65
Producer 1 produced 45
Consumer 0 consumed 45

如上输出所示，生产者和消费者协同工作，实现了异步的生产和消费，从而构建了生产者-消费者模式。

总结：异步编程是提高代码效率的一种重要的手段，Python的async模块提供了一套完整的异步编程解决方案。了解它的基本使用方法，可以帮助我们更高效地编写异步程序。