很多朋友对异步编程都处于“听说很强大”的认知状态。鲜有在生产项目中使用它。而使用它的同学，则大多数都停留在知道如何使用 Tornado、Twisted、Gevent 这类异步框架上，出现各种古怪的问题难以解决。而且使用了异步框架的部分同学，由于用法不对，感觉它并没牛逼到哪里去，所以很多同学做 Web 后端服务时还是采用 Flask、Django等传统的非异步框架。
从上两届 PyCon 技术大会看来，异步编程已经成了 Python 生态下一阶段的主旋律。如新兴的 Go、Rust、Elixir 等编程语言都将其支持异步和高并发作为主要“卖点”，技术变化趋势如此。Python 生态为不落人后，从2013年起由 Python 之父 Guido 亲自操刀主持了Tulip(asyncio)项目的开发。
异步io的好处在于避免的线程的开销和切换，而且我们都知道python其实是没有多线程的，只是通过底层线层锁实现的多线程。另一个好处在于避免io操作（包含网络传输）的堵塞时间。
asyncio可以实现单线程并发IO操作。如果仅用在客户端，发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用单线程+coroutine实现多用户的高并发支持。
asyncio实现了TCP、UDP、SSL等协议，aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架。
注意：
asyncio
asyncio的基本概念asyncio是在python3.4中被引进的异步IO库。你也可以通过python3.3的pypi来安装它。它相当的复杂,而且我不会介绍太多的细节。相反,我将会解释你需要知道些什么,以利用它来写异步的代码。简而言之,有两件事情你需要知道:协同程序和事件循环。协同程序像是方法,但是它们可以在代码中的特定点暂停和继续。当在等待一个IO(比如一个HTTP请求),同时执行另一个请求的时候,可以用来暂停一个协同程序。
例如：
import requests
import time
import asyncio
# 创建一个异步函数
async def task_func():
await asyncio.sleep(1)
resp = requests.get('http://192.168.2.177:5002/')
print('2222222',time.time(),resp.text)
async def main(loop):
loop=asyncio.get_event_loop() # 获取全局轮训器
task = loop.create_task(task_func()) # 在全局轮训器加入协成，只有加入全局轮训器才能被监督执行
await asyncio.sleep(2) # 等待两秒为了不要立即执行event_loop.close()，项目中event_loop应该是永不停歇的
print('11111111111',time.time())
event_loop = asyncio.get_event_loop()
try:
event_loop.run_until_complete(main(event_loop))
finally:
event_loop.close() # 当轮训器关闭以后，所有没有执行完成的协成将全部关闭
aiohttp服务器
下面是aiohttp作为服务器端的一个简单的demo。
#!/usr/bin/env python3
import argparse
from aiohttp import web
import asyncio
import base64
import logging
import uvloop
import time,datetime
import json
import requests
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
routes = web.RouteTableDef()
@routes.get('/')
async def hello(request):
return web.Response(text="Hello, world")
# 定义一个路由映射，接收网址参数，post方式
@routes.post('/demo1/{name}')
async def demo1(request): # 异步监听，只要一有握手就开始触发，此时网址参数中的name就已经知道了，但是前端可能还没有完全post完数据。
name = request.match_info.get('name', "Anonymous") # 获取name
print(datetime.datetime.now()) # 触发视图函数的时间
data = await request.post() # 等待post数据完成接收，只有接收完成才能进行后续操作.data['key']获取参数
print(datetime.datetime.now()) # 接收post数据完成的时间
logging.info('safety dect request start %s' % datetime.datetime.now())
result = {'name':name,'key':data['key']}
logging.info('safety dect request finish %s, %s' % (datetime.datetime.now(),json.dumps(result)))
return web.json_response(result)
# 定义一个路由映射，设计到io操作
@routes.post('/demo2')
async def demo2(request): # 异步监听，只要一有握手就开始触发，此时网址参数中的name就已经知道了，但是前端可能还没有完全post完数据。
data = await request.post() # 等待post数据完成接收，只有接收完成才能进行后续操作.data['key']获取参数
logging.info('safety dect request start %s' % datetime.datetime.now())
res = requests.post('http://www.baidu.com') # 网路id，会自动切换到其他协成上
logging.info('safety dect request finish %s' % res.test)
return web.Response(text="welcome")
if __name__ == '__main__':
logging.info('server start')
app = web.Application()
app.add_routes(routes)
web.run_app(app,host='0.0.0.0',port=8080)
logging.info('server close')
aiohttp客户端
aiohttp的另一个主要作用是作为异步客户端，用来解决高并发请求的情况。比如现在我要模拟一个高并发请求来测试我的服务器负载情况。所以需要在python里模拟高并发。高并发可以有多种方式，比如多线程，但是由于python本质上是没有多线程的，通过底层线程锁实现的多线程。在模型高并发时，具有线程切换和线程开销的损耗。所以我们就可以使用多协成来实现高并发。
我们就可以使用aiohttp来模拟高并发客户端。demo如下，用来模拟多个客户端向指定服务器post图片。
# 异步并发客户端
class Asyncio_Client(object):
def __init__(self):
self.loop=asyncio.get_event_loop()
self.tasks=[]
# 将异步函数介入任务列表。后续参数直接传给异步函数
def set_task(self,task_fun,num,*args):
for i in range(num):
self.tasks.append(task_fun(*args))
# 运行，获取返回结果
def run(self):
back=[]
try:
f = asyncio.wait(self.tasks) # 创建future
self.loop.run_until_complete(f) # 等待future完成
finally:
pass
# 服务器高并发压力测试
class Test_Load():
total_time=0 # 总耗时
total_payload=0 # 总负载
total_num=0 # 总并发数
all_time=[]
# 创建一个异步任务，本地测试，所以post和接收几乎不损耗时间，可以等待完成，主要耗时为算法模块
async def task_func1(self,session):
begin = time.time()
# print('开始发送：', begin)
file=open(self.image, 'rb')
fsize = os.path.getsize(self.image)
self.total_payload+=fsize/(1024*1024)
data = {"image_id": "2", 'image':file}
r = await session.post(self.url,data=data) #只post，不接收
result = await r.json()
self.total_num+=1
# print(result)
end = time.time()
# print('接收完成：', end,',index=',self.total_num)
self.all_time.append(end-begin)
# 负载测试
def test_safety(self):
print('test begin')
async_client = Asyncio_Client() # 创建客户端
session = aiohttp.ClientSession()
for i in range(10): # 执行10次
self.all_time=[]
self.total_num=0
self.total_payload=0
self.image = 'xxxx.jpg' # 设置测试nayizhang
print('测试图片：', self.image)
begin = time.time()
async_client.set_task(self.task_func1,self.num,session) # 设置并发任务
async_client.run() # 执行任务
end=time.time()
self.all_time.sort(reverse=True)
print(self.all_time)
print('并发数量(个)：',self.total_num)
print('总耗时(s)：',end-begin)
print('最大时延(s)：',self.all_time[0])
print('最小时延(s)：', self.all_time[len(self.all_time)-1])
print('top-90%时延(s)：', self.all_time[int(len(self.all_time)*0.1)])
print('平均耗时(s/个)：',sum(self.all_time)/self.total_num)
print('支持并发率(个/s):',self.total_num/(end-begin))
print('总负载(MB)：',self.total_payload)
print('吞吐率(MB/S)：',self.total_payload/(end-begin)) # 吞吐率受上行下行带宽，服务器带宽，服务器算法性能诸多影响
time.sleep(3)
session.close()
print('test finish')
aiohttp服务器mvc（静态网页，模板，数据库，log）
aiohttp之添加静态资源路径
所谓静态资源，是指图片、js、css等文件。
以一个小项目来说明，下面是项目的目录结构：
. ├── static │ ├── css │ │ ├── base.css │ │ ├── bootstrap.min.css │ │ └── font-awesome.min.css │ ├── font │ │ ├── FontAwesome.otf │ │ ├── fontawesome-webfont.eot │ │ ├── fontawesome-webfont.svg │ │ ├── fontawesome-webfont.ttf │ │ └── fontawesome-webfont.woff │ └── index.html └── proxy_server.py
在proxy_server.py给2个静态文件目录static/css和static/font添加路由：
app.router.add_static('/css/',
path='static/css',
name='css')
app.router.add_static('/font/',
path='static/font',
name='font')
必需的2个参数：
prefix：是静态文件的url的前缀，以/开始，在浏览器地址栏上显示在网站host之后，也用于index.html静态页面进行引用
path：静态文件目录的路径，可以是相对路径，上面代码使用的static/css就是相对路径——相对于proxy_server.py所在路径。
加载的是index.html，下面是它引用静态资源的代码：
添加font的路径是因为/font-awesome.min.css需要使用：
如果修改前缀：
app.router.add_static('/css2017/',
path='static/css',
name='css')
虽然目录本身还是css，但通过add_static已经将它视为了css2017，在文件和浏览器中要想链接到css下的文件，必须使用css2017/xx.css来链接。
此外，如果加上show_index=True，就可以显示静态资源的目录索引了——默认是禁止访问的：
app.router.add_static('/css2017/',
path='static/css',
name='css',
show_index=True)
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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