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深入asyncio：构建异步应用

文章目录

    • 异步I/O操作
      • 示例：异步网络请求
    • 异步任务管理
      • 示例：并发执行多个任务
    • 使用异步队列
      • 示例：生产者-消费者模式

深入asyncio：构建异步应用_第1张图片

在现代软件开发中，异步编程已经成为提高应用性能和响应性的关键技术之一。Python的asyncio库为编写单线程并发代码提供了强大的支持。本文将深入探讨asyncio的三个核心概念：异步I/O操作、异步任务管理以及使用异步队列，并通过代码示例展示它们的使用。

异步I/O操作

异步I/O操作允许程序在等待输入/输出操作完成时继续执行其他任务。这对于I/O密集型应用尤其有用，比如网络服务或文件处理系统。

示例：异步网络请求

以下是一个使用asyncio进行异步网络请求的示例：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
    responses = await asyncio.gather(*tasks)
    for response in responses:
        print(response[:100])  # 打印每个网页的前100个字符

# 运行事件循环
asyncio.run(main())

执行结果（输出将是每个URL内容的前100个字符）：

<!doctype html>
<html>
<head>
    <title>Example Domain</title>
...

<!doctype html>
<html>
<head>
    <title>Example Domain</title>
...

<!doctype html>
<html>
<head>
    <title>Example Domain</title>
...

异步任务管理

asyncio提供了多种方式来管理和调度异步任务。asyncio.create_task函数可以用来启动一个异步任务，而await可以用来等待它完成。

示例：并发执行多个任务

import asyncio

async def count_to_three():
    print("One")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Two")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Three")

async def main():
    # 创建并启动三个异步任务
    tasks = [asyncio.create_task(count_to_three()) for _ in range(3)]
    # 等待所有任务完成
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

执行结果：

One
One
One
Two
Two
Two
Three
Three
Three

使用异步队列

异步队列是协调生产者和消费者模式的异步任务的理想选择。asyncio.Queue提供了一个线程安全的队列实现，可以在协程之间传递消息。

示例：生产者-消费者模式

import asyncio
import random

async def producer(queue, n):
    for _ in range(n):
        # 生产一个随机数并放入队列
        item = random.randint(0, 100)
        await queue.put(item)
        print(f'Produced {item}')
        # 模拟异步I/O操作
        await asyncio.sleep(1)

async def consumer(queue):
    while True:
        # 从队列中获取一个项目
        item = await queue.get()
        if item is None:
            # None是停止信号
            break
        print(f'Consumed {item}')
        # 模拟异步I/O操作
        await asyncio.sleep(1)

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

    # 启动生产者和消费者任务
    producers = [asyncio.create_task(producer(queue, 5)) for _ in range(2)]
    consumers = [asyncio.create_task(consumer(queue)) for _ in range(2)]

    # 等待所有生产者完成生产
    await asyncio.gather(*producers)
    # 向消费者发送停止信号
    for _ in range(len(consumers)):
        await queue.put(None)
    # 等待所有消费者完成处理
    await asyncio.gather(*consumers)

asyncio.run(main())

执行结果：

Produced 83
Produced 86
Consumed 83
Consumed 86
Produced 77
Produced 15
Consumed 77
Consumed 15
...

在上述代码中，生产者产生随机数并将其放入队列，而消费者则从队列中取出并处理它们。当生产者完成生产后，它们会将None放入队列，作为消费者停止处理的信号。

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