Python 的 Asyncio 模块在处理 I/O 密集型任务时表现出色,并且在最近的 Python 版本迭代中获得了诸多增强。不过,由于处理异步任务的途径多样,选择在特定情境下最合适的方法可能会让人感到迷惑。在这篇文章[1]中,我会先从任务对象的基本概念讲起,接着探讨各种处理异步任务的方法,并分析它们各自的优势和劣势。
协程(Coroutine)一种电脑程序组件,该程序组件通过允许暂停和恢复任务,为非抢占式多任务生成子程序。协程也可以简单理解为协作的程序,通过协同多任务处理实现并发的函数的变种(一种可以支持中断的函数)。
在爬虫开发中,我们经常会遇到请求失败的情况,比如网络超时、连接错误、服务器拒绝等。这些情况会导致我们无法获取目标网页的内容,从而影响爬虫的效果和效率。为了解决这个问题,我们需要使用异常处理机制来捕获和处理请求失败的情况,从而提高爬虫的稳定性和稳定性。
随着计算机应用程序的复杂性不断增加,对于高效处理I/O密集型任务的需求也越来越迫切。在Python中,asyncio模块提供了一种强大的异步编程方式,使得开发者能够轻松地处理并发任务,提高程序的性能和响应速度。本文将深入探讨asyncio的使用方法和原理,带你一窥异步编程的奥妙。
您可以从 asyncio 程序中的协程创建任务对象。任务提供独立调度和运行的协程的句柄,并允许查询、取消任务,以及稍后检索结果和异常。异步事件循环管理任务。因此,所有协程都成为事件循环中的任务并作为任务进行管理。
写在前面: 花了一周的时间,对协程做了一个简单的梳理,特别是异步编程asyncio库的使用,做了详细的说明。本文主要包括的知识点有:yield生成器的复习并实现协程的功能、greenlet库实现协程、gevent库实现协程、asyncio异步协程的介绍、异步协程的创建与运行、任务的创建与运行、并发运行gather/wait/as_complete/wait_for等方法的实现、异步协程的嵌套、await关键字的理解等等,这些都是基础。由于篇幅比较长,打算分为两篇,第二篇在介绍一下asyncio的其他用法。
Asyncio异步编程的核心思想是让程序在等待I/O操作完成的同时,可以继续执行其他任务,从而提高资源利用率。这就好比一个厨师在炖菜的同时,开始准备沙拉,而不是煮一道菜时傻站着等待。通过合理安排,程序可以在单线程下高效完成诸多任务,从而达到"伪并行"的效果,提高了性能。
asyncio 是Python3.4 之后引入的标准库的,这个包使用事件循环驱动的协程实现并发。asyncio 包在引入标准库之前代号 “Tulip”(郁金香),所以在网上搜索资料时,会经常看到这种花的名字。
我们可以通过 asyncio.wait() 函数等待异步任务完成。可以等待不同的条件,例如所有任务完成、第一个任务完成以及第一个任务因异常而失败。
在Python编程中,多线程是一种常用的并发编程方式,它可以有效地提高程序的执行效率,特别是在处理I/O密集型任务时。Python提供了threading模块,使得多线程编程变得相对简单。本文将深入探讨threading模块的基础知识,并通过实例演示多线程的应用。
我们可以使用 asyncio.wait_for() 函数等待 asyncio 任务或协程超时完成。如果在任务完成之前超时已过,任务将被取消。
PEP492 引入了对 Python 3.5 的原生协程和 async/await 句法的支持。本次提案添加了对异步生成器的支持进而来扩展 Python 的异步功能。
花下猫语: 与生成器密切相关的 PEP 有 4 个,在翻译完《PEP255--简单的生成器》之后,我在交流群里说出了继续翻译的想法。恰巧,@cxapython 同学正着迷于异步,被我激起了翻译的念头,他竟然一连翻译出两篇介绍异步的 PEP:《PEP 530--异步推导式》《PEP 525--异步生成器》。今天,我给大家转载了第二篇(为了我们的生成器系列),大家若觉得赞,可以关注一下他的公众号哦。至于我正在翻译的 PEP 342,由于里面纯文字的内容太多了(估计全文近7000字),加上我这周比较忙,只能再拖稿两天了。最后,小声透露一下,我建了个 github 项目,计划收集与推进 PEP 的翻译,欢迎给 star 和做贡献哦。地址:https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn
在Python中,我们可以使用requests库来发送HTTP请求,并使用threading、multiprocessing、asyncio(配合aiohttp)或 concurrent.futures 等库来并发执行这些请求。这里,我将为我们展示使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 和requests库并发执行HTTP请求的示例。
Asyncio 任务可以通过调用它们的 cancel() 方法来取消。我们可以通过将任务包装在对 asyncio.shield() 的调用中来保护任务不被取消。
对于其他的并发模型大多数采取的都是线性的方式编写。并且依赖于语言运行时系统或操作系统的底层线程或进程来适当地改变上下文,而基于asyncio的应用要求应用代码显示的处理上下文切换。 asyncio提供的框架以事件循环(event loop)为中心,程序开启一个无限的循环,程序会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候,调用相应的协程函数。
协程:又称为微线程,在一个线程中执行,执行函数时可以随时中断,由程序(用户)自身控制,执行效率极高,与多线程比较,没有切换线程的开销和多线程锁机制。
协程是在用户进程中,按照用户预先设定的执行流程进行上下文切换,从而在开销远小于多线程/多进程并发的条件下实现程序的并发执行。 asyncio,tornado 和 gevent 在 python 原有协程机制的基础上封装了更为易用的高层次 api,本文我们就来详细介绍 asyncio 包基于协程实现的异步 IO。
现在,asyncio 已成为 Python 社区中的热门话题,并且名副其实——它提供了一种非常出色的处理 I/O 密集型程序的方法!在我探索 asyncio 的过程中,我起初并不太明白它的工作原理。但随着深入学习,我意识到 asyncio 实际上是在 Python 生成器的基础上增加了一层非常便利的封装。
彻底理解异步编程是什么、为什么、怎么样。深入学习asyncio的基本原理和原型,了解生成器、协程在Python异步编程中是如何发展的。
本章重点介绍了封装“生成一堆独立线程并将结果收集到队列中”模式的concurrent.futures.Executor类,这是米歇尔·西莫纳托描述的。并发执行器使得这种模式几乎可以轻松使用,不仅适用于线程,还适用于进程——对于计算密集型任务非常有用。
所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知。
摘要:本文介绍了如何使用Python的asyncio库和多线程实现高并发的异步IO操作,以提升爬虫的效率和性能。通过使用asyncio的协程和事件循环,结合多线程,我们可以同时处理多个IO任务,并实现对腾讯新闻网站的高并发访问。
Python的asyncio是使用 async/await 语法编写并发代码的标准库。通过上一节的讲解,我们了解了它不断变化的发展历史。到了Python最新稳定版 3.7 这个版本,asyncio又做了比较大的调整,把这个库的API分为了 高层级API和低层级API,并引入asyncio.run()这样的高级方法,让编写异步程序更加简洁。
我们经常不关心并发操作的完成顺序。例如,假设我们有一个Web服务器处理来自客户端的请求。每个请求所花费的时间可能会有所不同,响应返回的顺序也无关紧要
在 Python 中,协程(Coroutine)是一种轻量级的并发编程方式,可以通过协作式多任务来实现高效的并发执行。协程是一种特殊的生成器函数,通过使用 yield 关键字来挂起函数的执行,并保存当前的执行状态。协程的执行可以通过 send 方法来恢复,并在下一次挂起时返回一个值。
类sqlalchemy.orm.exc.DetachedInstanceError (sqlalchemy.exc.SQLAlchemyError)
Python由于全局锁(GIL)的存在,一直无法发挥多核的优势,其性能一直饱受诟病。 不过,在IO密集型的网络编程各种,异步处理比同步处理能够提升非常之高的速度。 而相对于其他语言,Python还有一个很明显的优势,那就是它的库很多啊!!!
更多 https://mp.weixin.qq.com/s/nW8pa1qYgBtGxolMWYH6kA
本基础分为十个部分: 1-数字 2-字符串 3-列表 4-控制流 5-函数 6-数据结构 7-模块 8-深层输入与输出 9-异常和错误 10-类 11-标准库简介 12-协程
而线程池和进程池则是对线程和进程的一种管理机制,它们可以预先创建一定数量的线程或进程,然后将任务分配给这些线程或进程执行,从而减少了线程或进程的创建和销毁开销,提高了程序的执行效率。
本文的主体内容大部分来自对 PEP 492 原文的翻译,剩余部分是本人对原文的理解,在整理过程中我没有刻意地区分二者,这两部分被糅杂在一起形成了本文。因此请不要带着「本文的内容是百分百正确」的想法阅读。如果文中的某些内容让你产生疑惑,你可以给我留言与我讨论或者对比 PEP 492 的原文加以确认。
协程 参考资料 http://python.jobbole.com/86481/ http://python.jobbole.com/87310/ http://segmentfault.com/a/1190000009781688 迭代器 可迭代(Iterable):直接作用于for循环的变量 迭代器(Iterator):不但可以作用于for循环,还可以被next调用 list是典型的可迭代对象,但不是迭代器 通过isinstance判断 iterable 和 iterator可以转换 通过iter函数
协程是一种轻量级的线程,它允许函数在执行过程中暂停并恢复。与常规函数不同,协程具有多个入口点,可以在函数内部的任何位置暂停和继续执行。Python的协程通过async和await关键字来定义和管理。
在异步编程中,asyncio 是 Python 中的一种常用的异步 I/O 库。在使用 asyncio 编写程序时,由于异步任务之间存在依赖关系,因此错误调试是非常重要的。
最近我详细地看了一遍Python的asyncio模块。原因是,我想要使用事件IO来做一些工作,我决定试一下Python世界最近很火的新东东。我最初感受到的是,这个asyncio系统比我预期中的要复杂的多。现在我十分确定的是,我不知道如何正确地使用它。
协程不是进程,也不是线程,它就是一个函数,一个特殊的函数——可以在某个地方挂起,并且可以重新在挂起处继续运行。所以说,协程与进程、线程相比,不是一个维度的概念。
大家好,我是易安!今天我们继续Python的学习,内容稍微有些多,不过我会尽可能举一些例子让你理解。
大数据时代,网站数据的高效抓取对于众多应用程序和服务来说至关重要。传统的同步爬虫技术在面对大规模数据抓取时往往效率低下,而异步爬虫技术的出现为解决这一问题提供了新的思路。本文将介绍如何利用aiohttp异步爬虫技术实现网站数据抓取,以及其在实际应用中的优势和注意事项。
future初识 通过下面脚本来对future进行一个初步了解: 例子1:普通通过循环的方式 1 import os 2 import time 3 import sys 4 5 impo
我们讲以Python 3.7 上的asyncio为例讲解如何使用Python的异步IO。
呵呵,这个标题有点大,其实只是想从零开始介绍一下异步的基础,以及 Python 开源异步并发框架的发展和互操作性。
网络连接的不稳定性是最常见的原因之一。有时候,服务器响应时间长,或者网络本身存在波动,导致请求超时。就像是在高速公路上行驶,突然遇到交通堵塞,您的车速会变得很慢,甚至停滞不前。 解决方法:使用合适的超时时间,考虑到网络不稳定性,合理设置超时参数,以便及时捕获超时异常。此外,可以考虑实现重试机制,以增加请求成功的概率。
在协程中,错误调试是指在程序出现错误时,如何查找和修复错误。通常情况下,协程中的错误调试可以通过以下几个步骤实现:
并发:一次处理多件事。 并行:一次做多件事。 并发用于制定方案,用来解决可能(但未必)并行的问题。并发更好。
现在这一篇还是 《流畅的python》读书笔记,译者在这里把future 翻译为“期物”,我觉得不太合适,既然future不能找到一个合适的词汇,暂时还是直接使用 future 吧。
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