python非同步函數

❶ python非同步有哪些方式

yield相當於return，他將相應的值返回給調用next()或者send()的調用者，從而交出了CPU使用權，而當調用者再次調用next()或者send()的時候，又會返回到yield中斷的地方，如果send有參數，還會將參數返回給yield賦值的變數,如果沒有就和next（）一樣賦值為None。但是這里會遇到一個問題，就是嵌套使用generator時外層的generator需要寫大量代碼，看如下示例：
注意以下代碼均在Python3.6上運行調試

#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before yield")
from_inner = 0
from_outer = 1
g = inner_generator()
g.send(None) while 1: try:
from_inner = g.send(from_outer)
from_outer = yield from_inner except StopIteration: breakdef main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()041

為了簡化，在Python3.3中引入了yield from

yield from

使用yield from有兩個好處，

1、可以將main中send的參數一直返回給最里層的generator，
2、同時我們也不需要再使用while循環和send (), next()來進行迭代。

我們可以將上邊的代碼修改如下：

def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before coroutine start") yield from inner_generator()def main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()

執行結果如下：

do something before coroutine start123456789101234567891011

這里inner_generator()中執行的代碼片段我們實際就可以認為是協程，所以總的來說邏輯圖如下：

我們都知道Python由於GIL(Global Interpreter Lock)原因，其線程效率並不高，並且在*nix系統中，創建線程的開銷並不比進程小，因此在並發操作時，多線程的效率還是受到了很大制約的。所以後來人們發現通過yield來中斷代碼片段的執行，同時交出了cpu的使用權，於是協程的概念產生了。在Python3.4正式引入了協程的概念，代碼示例如下：

import asyncio# Borrowed from http://curio.readthedocs.org/en/latest/[email protected] countdown(number, n):
while n > 0:
print('T-minus', n, '({})'.format(number)) yield from asyncio.sleep(1)
n -= 1loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
asyncio.ensure_future(countdown("A", 2)),
asyncio.ensure_future(countdown("B", 3))]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()12345678910111213141516

示例顯示了在Python3.4引入兩個重要概念協程和事件循環，
通過修飾符@asyncio.coroutine定義了一個協程，而通過event loop來執行tasks中所有的協程任務。之後在Python3.5引入了新的async & await語法，從而有了原生協程的概念。

async & await

在Python3.5中，引入了aync&await 語法結構，通過」aync def」可以定義一個協程代碼片段，作用類似於Python3.4中的@asyncio.coroutine修飾符，而await則相當於」yield from」。

先來看一段代碼，這個是我剛開始使用async&await語法時，寫的一段小程序。

#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time


async def wait_download(url):
response = await requets.get(url)
print("get {} response complete.".format(url))


async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

這里會收到這樣的報錯：

Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<wait_download() done, defined at asynctest.py:9> exception=TypeError("object Response can't be used in 'await' expression",)>
Traceback (most recent call last):
File "asynctest.py", line 10, in wait_download
data = await requests.get(url)
TypeError: object Response can't be used in 'await' expression123456

這是由於requests.get()函數返回的Response對象不能用於await表達式，可是如果不能用於await，還怎麼樣來實現非同步呢？
原來Python的await表達式是類似於」yield from」的東西，但是await會去做參數檢查，它要求await表達式中的對象必須是awaitable的，那啥是awaitable呢？ awaitable對象必須滿足如下條件中其中之一：

1、A native coroutine object returned from a native coroutine function .

原生協程對象

2、A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine() .

types.coroutine()修飾的基於生成器的協程對象，注意不是Python3.4中asyncio.coroutine

3、An object with an await method returning an iterator.

實現了await method，並在其中返回了iterator的對象

根據這些條件定義，我們可以修改代碼如下：

#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time


async def download(url): # 通過async def定義的函數是原生的協程對象
response = requests.get(url)
print(response.text)


async def wait_download(url):
await download(url) # 這里download(url)就是一個原生的協程對象
print("get {} data complete.".format(url))


async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())27282930

好了現在一個真正的實現了非同步編程的小程序終於誕生了。
而目前更牛逼的非同步是使用uvloop或者pyuv，這兩個最新的Python庫都是libuv實現的，可以提供更加高效的event loop。

uvloop和pyuv

pyuv實現了Python2.x和3.x，但是該項目在github上已經許久沒有更新了，不知道是否還有人在維護。
uvloop只實現了3.x, 但是該項目在github上始終活躍。

它們的使用也非常簡單，以uvloop為例，只需要添加以下代碼就可以了

import asyncioimport uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())123

❷ python 非同步是什麼意思

非同步是計算機多線程的非同步處理。與同步處理相對，非同步處理不用阻塞當前線程來等待處理完成，而是允許後續操作，直至其它線程將處理完成，並回調通知此線程。

❸ python 什麼是非同步通信

• 非同步通信是一種很常用的通信方式。

• 相對於同步通信，非同步通信在發送字元時，所發送的字元之間的時隙可以是任意的，當然，接收端必須時刻做好接收的准備（如果接收端主機的電源都沒有加上，那麼發送端發送字元就沒有意義，因為接收端根本無法接收）。發送端可以在任意時刻開始發送字元，因此必須在每一個字元的開始和結束的地方加上標志，即加上開始位和停止位，以便使接收端能夠正確地將每一個字元接收下來。內部處理器在完成了相應的操作後，通過一個回調的機制，以便通知發送端發送的字元已經得到了回復。

❹ Ppython await是什麼

await的解釋：

await用來聲明程序掛起。

比如非同步程序執行到某一步時需要等待的時間很長，就將此掛起，去執行其他的非同步程序。

await 後面只能跟非同步程序或有__await__屬性的對象，因為非同步程序與一般程序不同。

程序解釋：

假設有兩個非同步函數async a，async b，a中的某一步有await，

當程序碰到關鍵字await b()後，非同步程序掛起後去執行另一個非同步b程序，就是從函數內部跳出去執行其他函數，

當掛起條件消失後，不管b是否執行完，要馬上從b程序中跳出來，回到原程序執行原來的操作。

如果await後面跟的b函數不是非同步函數，那麼操作就只能等b執行完再返回，無法在b執行的過程中返回。

如果要在b執行完才返回，也就不需要用await關鍵字了，直接調用b函數就行。

所以這就需要await後面跟的是非同步函數了。

在一個非同步函數中，可以不止一次掛起，也就是可以用多個await。

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❺ python2.7怎麼實現非同步

改進之前
之前，我的查詢步驟很簡單，就是：
前端提交查詢請求 --> 建立資料庫連接 --> 新建游標 --> 執行命令 --> 接受結果 --> 關閉游標、連接
這幾大步驟的順序執行。
這裡面當然問題很大：
建立資料庫連接實際上就是新建一個套接字。這是進程間通信的幾種方法里，開銷最大的了。
在「執行命令」和「接受結果」兩個步驟中，線程在阻塞在資料庫內部的運行過程中，資料庫連接和游標都處於閑置狀態。
這樣一來，每一次查詢都要順序的新建資料庫連接，都要阻塞在資料庫返回結果的過程中。當前端提交大量查詢請求時，查詢效率肯定是很低的。
第一次改進
之前的模塊里，問題最大的就是第一步——建立資料庫連接套接字了。如果能夠一次性建立連接，之後查詢能夠反復服用這個連接就好了。
所以，首先應該把資料庫查詢模塊作為一個單獨的守護進程去執行，而前端app作為主進程響應用戶的點擊操作。那麼兩條進程怎麼傳遞消息呢？翻了幾天Python文檔，終於構思出來：用隊列queue作為生產者（web前端）向消費者（資料庫後端）傳遞任務的渠道。生產者，會與SQL命令一起，同時傳遞一個管道pipe的連接對象，作為任務完成後，回傳結果的渠道。確保，任務的接收方與發送方保持一致。
作為第二個問題的解決方法，可以使用線程池來並發獲取任務隊列中的task，然後執行命令並回傳結果。
第二次改進
第一次改進的效果還是很明顯的，不用任何測試手段。直接點擊頁面鏈接，可以很直觀地感覺到反應速度有很明顯的加快。
但是對於第二個問題，使用線程池還是有些欠妥當。因為，CPython解釋器存在GIL問題，所有線程實際上都在一個解釋器進程里調度。線程稍微開多一點，解釋器進程就會頻繁的切換線程，而線程切換的開銷也不小。線程多一點，甚至會出現「抖動」問題（也就是剛剛喚醒一個線程，就進入掛起狀態，剛剛換到棧幀或內存的上下文，又被換回內存或者磁碟），效率大大降低。也就是說，線程池的並發量很有限。
試過了多進程、多線程，只能在單個線程里做文章了。
Python中的asyncio庫
Python里有大量的協程庫可以實現單線程內的並發操作，比如Twisted、Gevent等等。Python官方在3.5版本里提供了asyncio庫同樣可以實現協程並發。asyncio庫大大降低了Python中協程的實現難度，就像定義普通函數那樣就可以了，只是要在def前面多加一個async關鍵詞。async def函數中，需要阻塞在其他async def函數的位置前面可以加上await關鍵詞。
import asyncio
async def wait():
await asyncio.sleep(2)
async def execute(task):
process_task(task)
await wait()
continue_job()
async def函數的執行稍微麻煩點。需要首先獲取一個loop對象，然後由這個對象代為執行async def函數。
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(execute(task))
loop.close()
loop在執行execute(task)函數時，如果遇到await關鍵字，就會暫時掛起當前協程，轉而去執行其他阻塞在await關鍵詞的協程，從而實現協程並發。
不過需要注意的是，run_until_complete()函數本身是一個阻塞函數。也就是說，當前線程會等候一個run_until_complete()函數執行完畢之後，才會繼續執行下一部函數。所以下面這段代碼並不能並發執行。
for task in task_list:
loop.run_until_complete(task)
對與這個問題，asyncio庫也有相應的解決方案：gather函數。
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.ensure_future(execute(task))
for task in task_list]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()
當然了，async def函數的執行並不只有這兩種解決方案，還有call_soon與run_forever的配合執行等等，更多內容還請參考官方文檔。
Python下的I/O多路復用
協程，實際上，也存在上下文切換，只不過開銷很輕微。而I/O多路復用則完全不存在這個問題。
目前，Linux上比較火的I/O多路復用API要算epoll了。Tornado，就是通過調用C語言封裝的epoll庫，成功解決了C10K問題（當然還有Pypy的功勞）。
在Linux里查文檔，可以看到epoll只有三類函數，調用起來比較方便易懂。
創建epoll對象，並返回其對應的文件描述符（file descriptor）。
int epoll_create(int size);
int epoll_create1(int flags);
控制監聽事件。第一個參數epfd就對應於前面命令創建的epoll對象的文件描述符；第二個參數表示該命令要執行的動作：監聽事件的新增、修改或者刪除；第三個參數，是要監聽的文件對應的描述符；第四個，代表要監聽的事件。
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
等候。這是一個阻塞函數，調用者會等候內核通知所注冊的事件被觸發。
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,
int maxevents, int timeout);
int epoll_pwait(int epfd, struct epoll_event *events,
int maxevents, int timeout,
const sigset_t *sigmask);
在Python的select庫里：
select.epoll()對應於第一類創建函數；
epoll.register()，epoll.unregister()，epoll.modify()均是對控制函數epoll_ctl的封裝；
epoll.poll()則是對等候函數epoll_wait的封裝。
Python里epoll相關API的最大問題應該是在epoll.poll()。相比於其所封裝的epoll_wait，用戶無法手動指定要等候的事件，也就是後者的第二個參數struct epoll_event *events。沒法實現精確控制。因此只能使用替代方案：select.select()函數。
根據Python官方文檔，select.select(rlist, wlist, xlist[, timeout])是對Unix系統中select函數的直接調用，與C語言API的傳參很接近。前三個參數都是列表，其中的元素都是要注冊到內核的文件描述符。如果想用自定義類，就要確保實現了fileno()方法。
其分別對應於：
rlist: 等候直到可讀
wlist: 等候直到可寫
xlist: 等候直到異常。這個異常的定義，要查看系統文檔。
select.select()，類似於epoll.poll()，先注冊文件和事件，然後保持等候內核通知，是阻塞函數。
實際應用
Psycopg2庫支持對非同步和協程，但和一般情況下的用法略有區別。普通資料庫連接支持不同線程中的不同游標並發查詢；而非同步連接則不支持不同游標的同時查詢。所以非同步連接的不同游標之間必須使用I/O復用方法來協調調度。
所以，我的大致實現思路是這樣的：首先並發執行大量協程，從任務隊列中提取任務，再向連接池請求連接，創建游標，然後執行命令，並返回結果。在獲取游標和接受查詢結果之前，均要阻塞等候內核通知連接可用。
其中，連接池返回連接時，會根據引用連接的協程數量，返回負載最輕的連接。這也是自己定義AsyncConnectionPool類的目的。
我的代碼位於：bottle-blog/dbservice.py
存在問題
當然了，這個流程目前還一些問題。
首先就是每次輪詢拿到任務之後，都會走這么一個流程。
獲取連接 --> 新建游標 --> 執行任務 --> 關閉游標 --> 取消連接引用
本來，最好的情況應該是：在輪詢之前，就建好游標；在輪詢時，直接等候內核通知，執行相應任務。這樣可以減少輪詢時的任務量。但是如果協程提前對應好連接，那就不能保證在獲取任務時，保持各連接負載均衡了。
所以這一塊，還有工作要做。
還有就是epoll沒能用上，有些遺憾。
以後打算寫點C語言的內容，或者用Python/C API，或者用Ctypes包裝共享庫，來實現epoll的調用。
最後，請允許我吐槽一下Python的epoll相關文檔：簡直太弱了！！！必須看源碼才能弄清楚功能。

❻ python 什麼是http非同步請求

http請求為耗時IO操作，如果同步阻塞的話，進程會等待請求完成。
非同步的話，進程會發出http請求(請求以後不需要cpu)，然後跳轉到別的任務，直到http請求完成，再調回來繼續處理得到的http回應。
最經典的例子就是燒水，同步阻塞就是你一直蹲在爐子旁邊等待水燒開，而非同步是把水壺放在爐子上，等水開了以後茶壺會叫，這時候你聽到聲音就會回來處理開水～

❼ python requests 是非同步的嗎

我找了一下requests本身沒有非同步功能有一個庫grequests，但網上就一個範例你需要把會發起請求的過程封裝成一個函數，然後用gevent.spawn調用。這個和多線程是類似的，只在一個Greenlet裡面當然還是順序執行的。

❽ 如何看待 Python 3.5支持Async/Await非同步編程

根據Python增強提案(PEP) 第0492號， Python 3.5將通過async和await語法增加對協程的支持。該提案目的是使協程成為Python語言的原生特性，並「建立一種普遍、易用的非同步編程思維模型。」

這個新提議中聲明一個協程的語法如下：

async def read_data(db):
pass

async是明確將函數聲明為協程的關鍵字，即便沒有使用await表達式。這樣的函數執行時會返回一個協程對象。

在協程函數內部，可在某個表達式之前使用await關鍵字來暫停協程的執行，以等待某進程完成：

async def read_data(db):
data = await db.fetch('SELECT ...')
...

由於增強版生成器的存在，Python中其實早已有了協程的形式，例如當yield或yield from聲明在Python生成器內部出現，該生成器就會被當作協程。

以下示例展示基於生成器的協程的用法：

>>> def createGenerator():
... mylist = range(3)
... for i in mylist:
... yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator()
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4

以上代碼中，每當生成器在for循環中被調用，該生成器中的for循環就會返回一個新的值。

關於await用法的更多示例請參見上文提到的PEP #0492.

這個關於協程的新提案想明確地把生成器與協程區分開，這么做有如下好處：

• 使這兩個概念對新開發者來說更易於理解，因為它們二者的語法並不一樣；

• 能消除由於重構時不小心移除了協程中的yield聲明而導致的「不明確錯誤」，這會導致協程變成普通的生成器。

async/await語法能讓程序員以序列方式編寫代碼，但編譯器則會將其當作一系列的協程來處理，從而實現有效的並發。回到我們之前的例子，async/await使我們可以順序地編寫多個await聲明語句，就好像每個語句都會阻塞並等待結果，但實際上這並不會導致任何阻塞：

• async def read_data(db):


• data = await db.fetch('SELECT ...')


• if (data...)


• await api.send(data ...')

❾ python里怎麼實現非同步調用

setInterval(函數名,1000); t: Timer = new Timer(1000, 5); t.addEventListener(TimerEvent.TIMER,函數名); t.addEventListener(TimerEvent.TIMER_COMPLETE, 函數名); t.start();