Python编程 - 协程

易辰君2024-09-19 10:58

前言

上篇文章主要讲述了python的进程，进程池和进程与线程对比等知识，接下来这篇文章再唠唠python的协程，让我们继续往下看！

一、协程的使用

python 中的协程是一种用于处理并发任务的高效工具，它依赖于 asyncio 库以及 async 和 await 关键字来实现异步编程。协程与传统的多线程或多进程并发模型不同，它通过事件循环实现任务的调度，在单线程内并发执行多个任务，适用于 I/O 密集型任务，如网络请求、文件操作等。

（一）基本使用

协程的定义使用 async 关键字，调用协程函数不会立即执行，而是返回一个协程对象，只有通过 await 关键字来执行它。await 会暂停当前协程的执行，等待另一个协程完成后再继续。

示例：

python 复制代码 
import asyncio

# 定义一个协程函数
async def say_hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    print("World")

# 定义主函数
async def main():
    await say_hello()

# 启动事件循环
asyncio.run(main())

代码解释：

  • async def say_hello() 定义了一个协程函数，它会在 await asyncio.sleep(1) 处暂停 1 秒，模拟一个耗时任务。

  • asyncio.run(main()) 启动了事件循环并执行协程。

（二）并发执行多个任务

协程的优势在于可以并发执行多个任务，避免顺序执行带来的阻塞。通过 asyncio.gather()，可以同时运行多个协程，从而提高程序效率。

示例：

python 复制代码 
import asyncio

async def task1():
    print("Task 1 started")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟耗时操作
    print("Task 1 finished")

async def task2():
    print("Task 2 started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 2 finished")

async def main():
    # 并发运行两个任务
    await asyncio.gather(task1(), task2())

asyncio.run(main())

代码解释：

  • asyncio.gather() 用于并发执行 task1() 和 task2()。两个任务同时开始，而不会等待前一个任务完成再执行下一个。

（三）协程与异步I/O

协程在处理 I/O 密集型任务时表现尤为出色，例如网络请求、文件读取等。通过 aiohttp 等异步库，可以大大提高程序的响应速度。

示例：

python 复制代码 
import asyncio
import time

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟网络请求
    print(f"Received data from {url}")

async def main():
    start = time.time()
    # 并发执行多个网络请求
    await asyncio.gather(fetch_data('url1'), fetch_data('url2'), fetch_data('url3'))
    end = time.time()
    print(f"Total time: {end - start} seconds")

asyncio.run(main())

代码解释：

  • asyncio.gather() 并发运行多个网络请求的协程任务。

  • 由于 await asyncio.sleep(2) 是异步操作，因此多个请求会并发执行，从而显著减少总的执行时间。

（四）创建任务并独立执行

有时需要在不等待任务完成的情况下创建协程任务，可以使用 asyncio.create_task() 来创建一个独立执行的协程任务。

示例：

python 复制代码 
import asyncio

async def task1():
    print("Task 1 started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 1 finished")

async def main():
    # 创建任务，但不等待其完成
    task = asyncio.create_task(task1())
    print("Task 1 is running in the background")
    await asyncio.sleep(1)  # 主程序继续执行其他操作
    print("Main task completed")

asyncio.run(main())

代码解释：

  • asyncio.create_task() 创建了一个独立的协程任务，它会在后台执行，而主程序可以继续执行其他操作。

  • task1() 的执行不会阻塞主任务的执行。

（五）协程中的异常处理

在协程中同样可以使用 try/except 进行异常处理，这样可以确保即使某个协程抛出异常，程序依然可以继续执行。

示例：

python 复制代码 
import asyncio

async def faulty_task():
    try:
        print("Faulty task started")
        await asyncio.sleep(1)
        raise ValueError("An error occurred!")
    except ValueError as e:
        print(f"Error caught: {e}")

async def main():
    await faulty_task()

asyncio.run(main())

该示例展示了如何在协程中捕获并处理异常，避免程序因异常崩溃。

（六）超时控制

有时，某些任务可能会长时间运行或卡住，可以通过 asyncio.wait_for() 为协程任务设置超时时间，如果任务未在指定时间内完成，将抛出 asyncio.TimeoutError 异常。

示例：

python 复制代码 
import asyncio

async def long_task():
    print("Long task started")
    await asyncio.sleep(5)
    print("Long task finished")

async def main():
    try:
        # 设置超时时间为 3 秒
        await asyncio.wait_for(long_task(), timeout=3)
    except asyncio.TimeoutError:
        print("Task timed out!")

asyncio.run(main())

asyncio.wait_for() 设置任务的超时时间。如果 long_task() 在 3 秒内未完成，将抛出 TimeoutError。

（七）总结

python 中的协程是一种高效处理并发任务的工具，特别适用于 I/O 密集型操作。通过 async/await 语法和 asyncio 库，可以在单线程环境下实现多任务并发，避免不必要的阻塞，极大提高程序的执行效率。

  • async 和 await 是定义和调用协程的基础。

  • asyncio.gather() 和 asyncio.create_task() 实现并发任务。

  • 异常处理、超时控制、同步函数的异步化都可以在协程中灵活应用。

二、concurrent中的future对象

concurrent.futures 模块中，Future 对象是用于表示一个异步操作的结果，它可以帮助我们在多线程或多进程环境下跟踪任务的执行状态，并在任务完成后获取结果。Future 对象通常与线程池 ThreadPoolExecutor或进程池 ProcessPoolExecutor一起使用。

（一）概述

Future 对象是一个容器，用于存储异步任务的结果。它提供了多种方法和属性，用来检查任务的状态、获取任务的结果，或者等待任务完成。它的核心思想是：异步任务在后台执行，程序可以继续运行而不阻塞，而当我们需要结果时，可以通过 Future 对象访问该任务的执行状态和结果。

（二）使用场景

Future 对象一般与 concurrent.futures 模块中的线程池或进程池执行器executor一起使用，用来并发地执行多个任务。

ThreadPoolExecutor 示例

python 复制代码 
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(n):
    print(f"处理任务 {n}")
    return n * 2

# 使用线程池执行多个任务
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]
    for future in futures:
        print(f"任务结果: {future.result()}")

在上面的代码中，executor.submit() 提交任务并返回一个 Future 对象。通过调用 future.result()，我们可以获取任务的结果。如果任务还未完成，result() 将会阻塞直到任务完成。

（三）Future 对象的属性与方法

Future 对象提供了几种方法和属性，用来跟踪和获取异步任务的状态和结果。

主要方法和属性

  • future.result(timeout=None) ：用于获取异步任务的结果。如果任务完成，立即返回结果；如果任务尚未完成，则会等待。如果设置了 timeout 参数，则最多等待 timeout 秒，超过时间将抛出 TimeoutError 异常。如果任务在执行过程中抛出了异常，result() 也会重新抛出该异常。

  • future.done() ：返回 True 表示任务已经完成（无论是成功完成还是抛出异常），否则返回 False。

  • future.cancel() ：用于尝试取消异步任务。如果任务未开始执行，则可以取消并返回 True；如果任务已经开始，则无法取消，返回 False。

  • future.cancelled() ：返回 True 表示任务已经被取消，返回 False 表示任务没有被取消。

  • future.running() ：返回 True 表示任务正在执行，返回 False 表示任务未执行或已经完成。

  • future.add_done_callback(fn) ：给 Future 对象添加一个回调函数 fn，当任务完成时会调用该函数。回调函数会接收 Future 对象作为参数。

示例：

python 复制代码 
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def task(n):
    time.sleep(n)
    return n * 2

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(task, 3)
    print(f"任务完成了吗？ {future.done()}")
    result = future.result()  # 这里会阻塞直到任务完成
    print(f"任务结果：{result}")
    print(f"任务完成了吗？ {future.done()}")

在这个例子中，future.done() 在任务开始执行时返回 False，而当任务完成后再调用 done() 则返回 True。

（四）Future 对象的回调机制

Future 对象支持回调机制，通过 add_done_callback() 方法，我们可以在任务完成时自动调用指定的回调函数。回调函数会接收当前 Future 对象作为参数。

示例：

python 复制代码 
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(n):
    return n * 2

def callback(future):
    print(f"回调：任务结果是 {future.result()}")

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(task, 3)
    future.add_done_callback(callback)

在这个示例中，当任务完成时，回调函数会自动被调用，并且可以通过传递的 Future 对象来获取任务结果。

（五）as_completed 和 wait

concurrent.futures 模块还提供了 as_completed() 和 wait() 函数，便于在多个 Future 对象上等待和检查结果。

  • as_completed(futures) ：返回一个迭代器，当每个 Future 对象完成时，它会按照完成的顺序返回。

  • wait(futures, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED) ：等待多个 Future 对象的完成，支持超时和条件返回。

示例：

python 复制代码 
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def task(n):
    return n * 2

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]
    for future in as_completed(futures):
        print(f"任务结果: {future.result()}")

（六）总结

concurrent.futures 模块中的 Future 对象为我们提供了处理异步任务的方式。它可以通过线程池或进程池来并发执行任务，并允许我们轻松地获取任务的执行状态、结果以及异常处理。Future 对象的灵活性使它成为并发编程中不可或缺的工具，适用于 I/O 密集型任务、CPU 密集型任务等场景。

三、协程与线程和进程的交叉使用

在 Python 编程中，协程、线程和进程是三种常用的并发编程方式。它们各自适用于不同的场景，但在一些复杂的应用中，可能需要将它们交叉使用，以充分发挥它们各自的优势，实现更高效的并发处理。

（一）协程、线程和进程的区别

协程

  • 轻量级并发 ：协程是由 Python 内部实现的用户级并发，基于事件循环。协程通过 async 和 await 关键字实现异步非阻塞的 I/O 操作，适合处理 I/O 密集型任务，如网络请求、文件读写等。

  • 单线程执行 ：协程通常在单个线程中执行，通过释放控制权 (await) 来提高程序的并发性，不会占用多个 CPU 核心。

线程

  • 操作系统级并发：线程由操作系统调度，可以在同一个进程内运行多个线程。线程可以利用多核 CPU 来并发执行代码。

  • 多线程共享内存：线程共享进程的内存资源，但这也带来了线程安全问题，因此需要使用锁（Lock）或其他同步机制来避免数据竞争。

  • 适合 I/O 密集型任务：对于 I/O 密集型任务，多线程可以有效提高程序的响应速度。

进程

  • 独立的内存空间 ：进程是完全独立的运行实体，拥有自己的内存空间和资源。通过 multiprocessing 模块可以在不同的 CPU 核心上并行运行进程。

  • 进程间通信（IPC）：进程间不能直接共享内存，因此需要使用管道、队列等方式进行通信。

  • 适合 CPU 密集型任务：由于 Python 的全局解释器锁（GIL），在单个进程内无法同时运行多个 Python 字节码，但通过多进程可以避免 GIL 的影响，充分利用多核 CPU，适合 CPU 密集型任务如图像处理、大数据计算等。

（二）协/线/进程的交叉使用场景

  • 协程与线程的交叉使用

协程可以在单线程中提供高效的 I/O 并发处理，但有时需要同时进行一些阻塞的同步操作，或者需要利用多核 CPU 进行并发计算时，可以将协程和线程结合使用。

示例：在协程中运行阻塞的同步代码

python 复制代码 
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

# 阻塞的同步任务
def blocking_task():
    time.sleep(2)
    return "任务完成"

# 使用协程调度异步任务
async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    with ThreadPoolExecutor() as pool:
        # 在线程池中运行同步阻塞任务
        result = await loop.run_in_executor(pool, blocking_task)
        print(result)

# 启动事件循环
asyncio.run(main())

在这个例子中，blocking_task 是一个同步任务，通过 ThreadPoolExecutor 在单独的线程中运行，从而避免阻塞事件循环。协程通过 await 来异步等待线程中的任务完成，这种方式结合了协程的异步优势和线程的多核并发处理能力。

  • 协程与进程的交叉使用

在某些情况下，单线程中的协程可能无法满足 CPU 密集型任务的需求，因此可以结合进程来处理耗费 CPU 的任务。

示例：在协程中并发运行多进程任务

python 复制代码 
import asyncio
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time

# CPU 密集型任务
def cpu_bound_task(n):
    total = 0
    for i in range(1000000 * n):
        total += i
    return total

# 使用协程调度异步任务
async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    with ProcessPoolExecutor() as pool:
        # 在进程池中运行 CPU 密集型任务
        result = await loop.run_in_executor(pool, cpu_bound_task, 5)
        print(f"计算结果: {result}")

# 启动事件循环
asyncio.run(main())

在这个例子中，cpu_bound_task 是一个 CPU 密集型任务，它在协程环境中通过 ProcessPoolExecutor 来并发执行。协程负责调度和等待进程的结果返回，从而避免事件循环被阻塞。

  • 线程与进程的交叉使用

有时我们可能需要同时处理 I/O 密集型和 CPU 密集型任务，这时可以考虑将线程和进程结合使用。

示例：线程池和进程池的结合

python 复制代码 
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import time

# I/O 密集型任务
def io_task():
    time.sleep(1)
    print("I/O 密集型任务完成")

# CPU 密集型任务
def cpu_task(n):
    total = 0
    for i in range(1000000 * n):
        total += i
    print(f"CPU 密集型任务结果: {total}")

# 使用线程池和进程池并发执行任务
def main():
    with ThreadPoolExecutor() as thread_pool, ProcessPoolExecutor() as process_pool:
        # 在线程池中运行 I/O 密集型任务
        for _ in range(3):
            thread_pool.submit(io_task)

        # 在进程池中运行 CPU 密集型任务
        for _ in range(2):
            process_pool.submit(cpu_task, 5)

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个示例中，io_task 在线程池中并发执行，而 cpu_task 则在进程池中运行。这种设计模式使得我们可以在同一个程序中同时处理 I/O 密集型任务和 CPU 密集型任务，从而最大化利用系统资源。

（三）总结

协程、线程和进程各有其优点和适用场景：

  • 协程：适用于 I/O 密集型任务，尤其是大量网络请求、文件操作等场景，能够高效地进行异步非阻塞操作。

  • 线程：适用于 I/O 密集型任务，可以在多核 CPU 上并发执行，但需要注意线程安全和锁的问题。

  • 进程：适用于 CPU 密集型任务，能够充分利用多核 CPU，但进程间通信的开销较大。

四、总结

这篇文章主要讲的是协程的基本使用，原理，以及协程、线程和进程间的差别和交叉使用，根据不同的需求使用不同的功能，使得代码运行效率更高！

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