Python学习---Python的异步IO[all]-CFANZ编程社区

Python学习---Python的异步IO[all]

Python学习---Python的异步IO[all]_异步io

1.1.1. 前期环境准备和基础知识

安装：

pip3 install aiohttp

Python学习---Python的异步IO[all]_多线程_02

pip3 install grequests

Python学习---Python的异步IO[all]_python_03

pip3 install wheel

Python学习---Python的异步IO[all]_多线程_04

pip3 install scrapy

Python学习---Python的异步IO[all]_异步io_05

注意：

windows上scrapy依赖 https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/

安装Twisted

a. http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted,

b. 下载：Twisted-17.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

Python学习---Python的异步IO[all]_异步io_06

c. 进入文件所在目录

d. pip3 install Twisted-17.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

Python学习---Python的异步IO[all]_多线程_07

实现IO操作的方式

为什么需要异步请求呢？

如果是正常的请求，一个请求结束后才能开启下一个请求[串行请求]，如果期间有一个请求一次，则后面的请求都会终止。

如果是类似多线程的异步请求，则由多个线程同时开启多个请求，一个请求的异常不会影响其他

实现IO操作有3种方式：

同步【串行操作】

多进程【更消耗资源，有操作系统调用】 --> 更适合计算密集型操作因为需要并发操作，消耗CPU

线程是计算机工作的最小单元

多线程【有CPU进行调用，节省资源】 --> 更适合多IO操作,因为发送请求后不消耗CPU资源

进程中至少有一个线程，默认都有一个主线程且共享进程的内部资源

多协程 --> 一个进程内一个线程完成多个任务【可以同时接收多个请求，然后在一个一个的处理请求】

如果遇到阻塞则执行下一个请求，如果阻塞的请求收到回复后执行刚才阻塞的那个请求【回调实现】，效率比多线程还高.

注：线程里面有GIL【global Interpreter lock】，Python里面有个GIL锁[该锁保障同时间1个进程内只允许1个线程操作],不允许CPU操作多个线程，不允许CPU调用资源[也就是限制了CPU，即限制了多线程]。但是线程可以进行IO操作，多个线程可以同时进行多个IO操作[URL 请求等,因为CPU的只需要发送一下即可，发送后不消耗cpu资源]，

利用多线程实现IO的异步操作：

import requests
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor
pool = ThreadPoolExecutor(5) # 创建线程池,也可以理解为多线程了这里
url_list = [
    'https://www.baidu.com/',
    'https://www.taobao.com/',
    'https://www.google.com/search',
    'https://hao.360.cn/',
]
def async_url(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        print('正常请求：', '【', url, '】', response.content)
    except Exception as e:
        print('异常请求:', e)
for url in url_list:
    print('请求开始：', url)
    pool.submit(async_url, url)
pool.shutdown()   # 关闭线程

后台显示结果：

Python学习---Python的异步IO[all]_多线程_08

利用多进程实现IO的异步操作：

[其他同上]
from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor
import requests
pool = ProcessPoolExecutor(5) # 创建进程池,也可以理解为多线程了这里
pool.submit(async_url, url)   # async_url是个方法，url是传递过去参数
pool.shutdown()   # 关闭进程