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什么是GIL?

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线程

协程

非协程实例

首先来看非协程的代码实例

t1 = time.time()
def func1():
    print("当前执行function 1")
    time.sleep(1)  # 当程序出现了同步操作的时候. 异步就中断了
    print("当前执行function 1")


def func2():
    print("当前执行function 2")
    time.sleep(2)
    print("当前执行function 2")

def func3():
    print("当前执行function 3")
    time.sleep(3)
    print("当前执行function 3")

if __name__ == '__main__':
    f1 = func1()
    f2 = func2()
    f3 = func3()
    tasks = [
        f1, f2, f3
    ]
    # 一次性启动多个任务(协程)
    # asyncio.run(asyncio.wait(tasks))
    t2 = time.time()
    print(t2 - t1)

结果

当前是function 1
当前是function 1
当前是function 2
当前是function 2
当前是function 3
当前是function 3
6.002589225769043

协程实例

async def func1():
    print("当前执行function_1")
    await asyncio.sleep(1)
    print("当前执行function_1")


async def func2():
    print("当前执行function_2")
    await asyncio.sleep(2)
    print("当前执行function_2")


async def func3():
    print("当前执行function_3")
    await asyncio.sleep(3)
    print("当前执行function_3")


async def main():
    # 第一种写法
    # f1 = func1()
    # await f1  # 一般await挂起操作放在协程对象前面
    # 第二种写法(推荐)
    tasks = [
        asyncio.create_task(func1()),  # py3.8以后加上asyncio.create_task()
        asyncio.create_task(func2()),
        asyncio.create_task(func3())
    ]
    await asyncio.wait(tasks)


if __name__ == '__main__':
    t1 = time.time()
    # 一次性启动多个任务(协程)
    asyncio.run(main())
    t2 = time.time()
    print(t2 - t1)

结果

当前执行function_1
当前执行function_2
当前执行function_3
当前执行function_1
当前执行function_2
当前执行function_3
3.0129427909851074

对比与发现

一共三个任务
非协程写法里
1. 如果使用非协程写法, time.sleep(1) ,将会导致IO阻塞。因此程序会在设定的等待时间结束后, 才会往下执行。
2. 耗时 6.002589225769043
3. 打印的顺序自上而下
协程写法里
1. 耗时3.0129427909851074
2. 可以反推：总耗时 = await 挂起时间最长的那个任务所花的时间（function 3） + 切换协程上下文的所需开销的时长（0.01）
异步协程的语法结构

异步协程最简实例

import asyncio
import aiohttp
import aiofiles

# 构造无数个urls
urls = [
    "https://www.baidu.com/img/PCtm_d9c8750bed0b3c7d089fa7d55720d6cf.png",
    "https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/12171811596_909/0.png",
    "http://www.soso.com/soso/images/logo_index_sosox2.png"
]

async def aiodownload(url):
    # 异步下载功能的函数, 以下三个步骤都是IO操作
        # 1.发送请求 aiohttp
        # 2. 得到图片内容 async
        # 3. 保存到文件 aiofiles

    filename = url.rsplit("/", 1)[1]

    async with aiohttp.ClientSession() as session:  # 类似同步的 requests
        async with session.get(url) as resp:        # 类似同步的 resp = requests.get()
            # 请求回来. 异步写入文件
            async with aiofiles.open(filename, mode='wb') as f:
                # await f.write(await resp.content.read())  # 读取内容是异步的. 需要await挂起, resp.text()
                # Response对象的read()和text()方法会将响应一次性全部读入内存，这会导致内存爆满，导致卡顿，影响效率。 因此采取字节流的形式，每次读取4096个字节并写入文件。
                while True:
                    pic_stream = await resp.content.read(4096)
                    if not pic_stream:
                        break
                    await f.write(pic_stream)
    print(f'{filename} 已下载')

async def main():
    # tasks = []
    # for url in urls:
    #     # tasks.append(aiodownload(url))
    #     d = asyncio.create_task(aiodownload(url))
    #     tasks.append(d)

    # 利用推导式的简写方式
    tasks = [asyncio.create_task(aiodownload(url)) for url in urls]
    await asyncio.wait(tasks)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

反思

在爬虫的三个基本操作都是涉及到IO

1.发送请求 aiohttp
2. 得到图片内容 async
3. 保存到文件 aiofiles

但2和1、3有显著区别。

磁盘io与网络io不同，磁盘顺序读写单个文件最快，并发读写会涉及到多个文件的切换问题，反而花了更多的时间，所以异步编程使用aiofiles要谨慎。
举一个有差异但基本原理类似的例子。在同一台电脑上, 将C盘里的文件复制到D盘去, 这里有个很明显的经验是如果同时只有一个这样的复制操作, 那么“较为高效”。如果“将C盘里的文件复制到D盘去”的同时, 开启多个文件转移复制粘贴进程, 速度极为缓慢甚至进程管理亲卡死。
解决的办法应该有很多种。
- 可以考虑把文件读写任务抽离出来，放到队列里面，然后用专门的线程或进程去按顺序去处理。
- 因此采取字节流的形式，每次读取4096个字节并写入文件

标签： code

Python 进程/线程/协程/异步编程

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