Với lập trình bất đồng bộ, chúng ta có thể thực thi các tác vụ đồng thời với việc thực thi chương trình chính. Các từ khóa không đồng bộ và chờ đợi đơn giản hóa việc lập trình không đồng bộ trong Python. Python có mô hình lập trình không đồng bộ được tích hợp trong ngôn ngữ
Coroutine là một chức năng Python được sử dụng trong đa nhiệm hợp tác, nơi chúng có thể bị tạm dừng và tiếp tục. Một coroutine được khai báo với cú pháp
async def mul[x, y]:
return x * y
0Các từ khóa async/await
Các từ khóa
async def mul[x, y]:
return x * y
1 đã được chuẩn hóa trong Python 3. 7. Họ đơn giản hóa lập trình không đồng bộ trong Python. Từ khóa async def mul[x, y]:
return x * y
2 được sử dụng để tạo quy trình đăng ký Python. Từ khóa async def mul[x, y]:
return x * y
3 tạm dừng thực thi quy trình đăng ký cho đến khi nó hoàn thành và trả về dữ liệu kết quả. Các từ khóa chờ đợi chỉ hoạt động trong chức năng không đồng bộSau đây là một chương trình đơn giản sử dụng từ khóa
async def mul[x, y]:
return x * y
1#!/usr/bin/python
import asyncio
async def mul[x, y]:
return x * y
loop = asyncio.get_event_loop[]
res = loop.run_until_complete[mul[5, 5]]
print[res2]
loop.close[]
Chương trình tạo và chạy một chức năng không đồng bộ
async def mul[x, y]:
return x * y
Một coroutine là một hàm được khai báo với công cụ sửa đổi
async def mul[x, y]:
return x * y
2________số 8_______async def mul[x, y]:
return x * y
6 trả về vòng lặp sự kiện asyncio. Cần có một vòng lặp sự kiện để thực thi mã không đồng bộres = loop.run_until_complete[mul[5, 5]]
Hàm
async def mul[x, y]:
return x * y
7 chạy vòng lặp sự kiện cho đến khi hoàn thành một tương lai. Nó trả về kết quả của tương lai hoặc tăng ngoại lệ của nó. Tương lai đại diện cho kết quả cuối cùng của hoạt động không đồng bộPython async/await ví dụ II
Với
async def mul[x, y]:
return x * y
8, chúng tôi đơn giản hóa mã. Hàm tạo một vòng lặp sự kiện, lên lịch cho các coroutines và cuối cùng đóng vòng lặp#!/usr/bin/python
import asyncio
async def add[x, y]:
return x + y
async def get_results[]:
res1 = await add[3, 4]
res2 = await add[8, 5]
print[res1, res2]
asyncio.run[get_results[]]
Trong ví dụ, chúng tôi chạy hai hàm async
$ python simple2.py 7 13
Thu thập là một cách thuận tiện để lên lịch cho nhiều coroutine chạy đồng thời. Chúng tôi thu thập các coroutines với
async def mul[x, y]:
return x * y
9Với
loop = asyncio.get_event_loop[]0, chúng tôi tạo một coroutine hoàn thành trong số giây đã chỉ định. Nó thường được sử dụng để mô phỏng một nhiệm vụ chạy dài
#!/usr/bin/python
import asyncio
import time
import random
async def task1[]:
wait = random.randint[0, 3]
await asyncio.sleep[wait]
print["task 1 finished"]
async def task2[]:
wait = random.randint[0, 3]
await asyncio.sleep[wait]
print["task 2 finished"]
async def task3[]:
wait = random.randint[0, 3]
await asyncio.sleep[wait]
print["task 3 finished"]
async def main[]:
for x in range[2]:
await asyncio.gather[task1[], task2[], task3[]]
time.sleep[1]
print['----------------------------']
t1 = time.perf_counter[]
asyncio.run[main[]]
t2 = time.perf_counter[]
print[f'Total time elapsed: {t2-t1:0.2f} seconds']
Chúng tôi có ba nhiệm vụ hoàn thành trong một số giây ngẫu nhiên. Bằng cách này, chúng tôi mô phỏng việc thực hiện ba tác vụ dài hạn khác nhau
async def main[]:
for x in range[2]:
await asyncio.gather[task1[], task2[], task3[]]
print['----------------------------']
Các chức năng chính tập hợp tất cả ba nhiệm vụ. Nó cũng là một coroutine, được trang trí bằng
async def mul[x, y]:
return x * y
2. Chúng tôi đang chờ kết quả của async def mul[x, y]:
return x * y
9 với từ khóa async def mul[x, y]:
return x * y
3$ python simple3.py task 2 finished task 1 finished task 3 finished ---------------------------- task 3 finished task 2 finished task 1 finished ---------------------------- Total time elapsed: 8.01 seconds
Ví dụ không đồng bộ Python Playwright
Nhiều thư viện có hỗ trợ lập trình không đồng bộ. Thư viện MS Playwright cho phép tự động hóa các trình duyệt ở cả chế độ đồng bộ và không đồng bộ
Lập trình không đồng bộ đã đạt được rất nhiều sức hút trong vài năm qua và vì lý do chính đáng. Mặc dù nó có thể khó hơn kiểu tuyến tính truyền thống, nhưng nó cũng hiệu quả hơn nhiều
Ví dụ: thay vì đợi một yêu cầu HTTP kết thúc trước khi tiếp tục thực hiện, với các coroutine không đồng bộ của Python, bạn có thể gửi yêu cầu và thực hiện các công việc khác đang chờ trong hàng đợi trong khi chờ yêu cầu HTTP kết thúc. Có thể cần suy nghĩ thêm một chút để hiểu đúng logic, nhưng bạn sẽ có thể xử lý nhiều công việc hơn với ít tài nguyên hơn
Ngay cả khi đó, cú pháp và việc thực thi các hàm không đồng bộ trong các ngôn ngữ như Python thực sự không khó lắm. Bây giờ, JavaScript là một câu chuyện khác, nhưng Python dường như thực thi nó khá tốt
Tính không đồng bộ dường như là một lý do lớn tại sao Node. js rất phổ biến cho lập trình phía máy chủ. Phần lớn mã chúng tôi viết, đặc biệt là trong các ứng dụng IO nặng như trang web, phụ thuộc vào tài nguyên bên ngoài. Đây có thể là bất cứ thứ gì từ cuộc gọi cơ sở dữ liệu từ xa đến POST tới dịch vụ REST. Ngay khi bạn yêu cầu bất kỳ tài nguyên nào trong số này, mã của bạn sẽ chờ xung quanh mà không có gì để làm
Với lập trình không đồng bộ, bạn cho phép mã của mình xử lý các tác vụ khác trong khi chờ các tài nguyên khác này phản hồi
quân đoàn
Một hàm không đồng bộ trong Python thường được gọi là 'coroutine', đây chỉ là một hàm sử dụng từ khóa async hoặc một hàm được trang trí bằng @asyncio.coroutine. Một trong các chức năng dưới đây sẽ hoạt động như một quy trình đăng quang và có hiệu quả tương đương về loại
import asyncio
async def ping_server[ip]:
pass
@asyncio.coroutine
def load_file[path]:
pass
Đây là những hàm đặc biệt trả về các đối tượng coroutine khi được gọi. Nếu bạn đã quen thuộc với JavaScript Promises, thì bạn có thể coi đối tượng được trả về này gần giống như một Promise. Gọi một trong hai điều này không thực sự chạy chúng, mà thay vào đó, một đối tượng được trả về, sau đó có thể được chuyển đến vòng lặp sự kiện để được thực thi sau này
Trong trường hợp bạn cần xác định xem một chức năng có phải là một coroutine hay không, thì
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
Năng suất từ
Có một vài cách để thực sự gọi một coroutine, một trong số đó là phương thức
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
Biểu thức
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
Như bạn có thể thấy,
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
@asyncio.coroutine. Nếu bạn thử và sử dụng import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
File "main.py", line 1
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
^
SyntaxError: 'yield' outside function
Để sử dụng cú pháp này, nó phải nằm trong một hàm khác [thường là với trình trang trí coroutine]
Không đồng bộ/chờ đợi
Cú pháp mới hơn và rõ ràng hơn là sử dụng các từ khóa
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
async được sử dụng để khai báo một chức năng như một coroutine, giống như những gì mà trình trang trí @asyncio.coroutine làm. Nó có thể được áp dụng cho hàm bằng cách đặt nó ở phía trước của định nghĩaĐể thực sự gọi hàm này, chúng tôi sử dụng
File "main.py", line 1
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
^
SyntaxError: 'yield' outside function
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
async def ping_local[]:
return await ping_server['192.168.1.1']
Một lần nữa, giống như
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
Trong Trăn 3. 5, cả hai cách gọi coroutine đều được hỗ trợ, nhưng cách
import asyncio
@asyncio.coroutine
def get_json[client, url]:
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
Chạy vòng lặp sự kiện
Không có nội dung coroutine nào tôi mô tả ở trên sẽ quan trọng [hoặc hoạt động] nếu bạn không biết cách bắt đầu và chạy một vòng lặp sự kiện. Vòng lặp sự kiện là điểm thực thi trung tâm cho các chức năng không đồng bộ, vì vậy khi bạn thực sự muốn thực thi coroutine, đây là thứ bạn sẽ sử dụng
Vòng lặp sự kiện cung cấp khá nhiều tính năng cho bạn
- Đăng ký, thực hiện và hủy cuộc gọi bị trì hoãn [chức năng không đồng bộ]
- Tạo vận chuyển máy khách và máy chủ để liên lạc
- Tạo các quy trình con và vận chuyển để liên lạc với chương trình khác
- Chức năng ủy quyền gọi đến một nhóm chủ đề
Hãy xem hướng dẫn thực hành, thực tế của chúng tôi để học Git, với các phương pháp hay nhất, tiêu chuẩn được ngành chấp nhận và bao gồm bảng gian lận. Dừng các lệnh Git trên Google và thực sự tìm hiểu nó
Mặc dù thực tế có khá nhiều cấu hình và loại vòng lặp sự kiện mà bạn có thể sử dụng, nhưng hầu hết các chương trình bạn viết sẽ chỉ cần sử dụng thứ gì đó như thế này để lên lịch cho một chức năng
import asyncio
async def speak_async[]:
print['OMG asynchronicity!']
loop = asyncio.get_event_loop[]
loop.run_until_complete[speak_async[]]
loop.close[]
Ba dòng cuối cùng là những gì chúng tôi quan tâm ở đây. Nó bắt đầu bằng cách nhận vòng lặp sự kiện mặc định [
File "main.py", line 1
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
^
SyntaxError: 'yield' outside function
Hàm
File "main.py", line 1
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
^
SyntaxError: 'yield' outside function
Bây giờ, bạn có thể nghĩ rằng điều này không hữu ích lắm vì dù sao chúng ta cũng chặn vòng lặp sự kiện [thay vì chỉ các lệnh gọi IO], nhưng hãy tưởng tượng gói toàn bộ chương trình của bạn trong một hàm không đồng bộ, sau đó sẽ cho phép bạn chạy nhiều lệnh không đồng bộ
Bạn thậm chí có thể ngắt vòng lặp sự kiện thành luồng riêng của nó, cho phép nó xử lý tất cả các yêu cầu IO dài trong khi luồng chính xử lý logic chương trình hoặc giao diện người dùng
Một ví dụ
Được rồi, vậy hãy xem một ví dụ lớn hơn một chút mà chúng ta thực sự có thể chạy. Đoạn mã sau là một chương trình không đồng bộ khá đơn giản, lấy JSON từ Reddit, phân tích cú pháp JSON và in ra các bài đăng hàng đầu trong ngày từ /r/python, /r/programming và /r/compsci
Phương thức đầu tiên được hiển thị,
File "main.py", line 1
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
^
SyntaxError: 'yield' outside function
File "main.py", line 1
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
^
SyntaxError: 'yield' outside function
File "main.py", line 1
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
^
SyntaxError: 'yield' outside function
File "main.py", line 1
file_content = yield from load_file['/Users/scott/data.txt']
^
SyntaxError: 'yield' outside function
import signal
import sys
import asyncio
import aiohttp
import json
loop = asyncio.get_event_loop[]
client = aiohttp.ClientSession[loop=loop]
async def get_json[client, url]:
async with client.get[url] as response:
assert response.status == 200
return await response.read[]
async def get_reddit_top[subreddit, client]:
data1 = await get_json[client, '//www.reddit.com/r/' + subreddit + '/top.json?sort=top&t=day&limit=5']
j = json.loads[data1.decode['utf-8']]
for i in j['data']['children']:
score = i['data']['score']
title = i['data']['title']
link = i['data']['url']
print[str[score] + ': ' + title + ' [' + link + ']']
print['DONE:', subreddit + '\n']
def signal_handler[signal, frame]:
loop.stop[]
client.close[]
sys.exit[0]
signal.signal[signal.SIGINT, signal_handler]
asyncio.ensure_future[get_reddit_top['python', client]]
asyncio.ensure_future[get_reddit_top['programming', client]]
asyncio.ensure_future[get_reddit_top['compsci', client]]
loop.run_forever[]
Mã này hơi khác so với mã mẫu mà chúng tôi đã trình bày trước đó. Để có nhiều coroutine chạy trên vòng lặp sự kiện, chúng tôi đang sử dụng
async def ping_local[]:
return await ping_server['192.168.1.1']
Để chạy cái này, trước tiên bạn cần cài đặt
async def ping_local[]:
return await ping_server['192.168.1.1']
$ pip install aiohttp
Bây giờ chỉ cần chắc chắn rằng bạn chạy nó với Python 3. 5 trở lên, và bạn sẽ nhận được kết quả như thế này
$ python main.py
46: Python async/await Tutorial [//stackabuse.com/python-async-await-tutorial/]
16: Using game theory [and Python] to explain the dilemma of exchanging gifts. Turns out: giving a gift probably feels better than receiving one.. [//vknight.org/unpeudemath/code/2015/12/15/The-Prisoners-Dilemma-of-Christmas-Gifts/]
56: Which version of Python do you use? [This is a poll to compare the popularity of Python 2 vs. Python 3] [//strawpoll.me/6299023]
DONE: python
71: The Semantics of Version Control - Wouter Swierstra [//www.staff.science.uu.nl/~swier004/Talks/vc-semantics-15.pdf]
25: Favorite non-textbook CS books [//www.reddit.com/r/compsci/comments/3xag9e/favorite_nontextbook_cs_books/]
13: CompSci Weekend SuperThread [December 18, 2015] [//www.reddit.com/r/compsci/comments/3xacch/compsci_weekend_superthread_december_18_2015/]
DONE: compsci
1752: 684.8 TB of data is up for grabs due to publicly exposed MongoDB databases [//blog.shodan.io/its-still-the-data-stupid/]
773: Instagram's Million Dollar Bug? [//exfiltrated.com/research-Instagram-RCE.php]
387: Amazingly simple explanation of Diffie-Hellman. His channel has tons of amazing videos and only a few views :[ thought I would share! [//www.youtube.com/watch?v=Afyqwc96M1Y]
DONE: programming
Lưu ý rằng nếu bạn chạy điều này một vài lần, thứ tự in dữ liệu subreddit sẽ thay đổi. Điều này là do mỗi lệnh gọi chúng tôi thực hiện kiểm soát [lợi nhuận] của luồng, cho phép một lệnh gọi HTTP khác xử lý. Cái nào về trước in ra trước
Phần kết luận
Mặc dù chức năng không đồng bộ tích hợp sẵn của Python không mượt mà như JavaScript, nhưng điều đó không có nghĩa là bạn không thể sử dụng nó cho các ứng dụng thú vị và hiệu quả. Chỉ cần dành 30 phút để tìm hiểu thông tin chi tiết và bạn sẽ hiểu rõ hơn nhiều về cách bạn có thể tích hợp điều này vào các ứng dụng của riêng mình
Bạn nghĩ gì về async/await của Python?