在Python中按需处理数据，第3部分: 协程和 asyncio

在本系列的第 1 部分中，您了解了 Python 迭代器；在第 2 部分中，您了解了 itertools。在这一部分，将了解一种称为协程(Coroutines)的特殊的生成器函数。您还将了解另一个功能强大但十分复杂的标准库模块：asyncio。

想象您走进一家小餐馆。餐馆里有 3 张桌子，且仅有一位服务员。您知道将会发生什么。服务员为您递上菜单，然后回来取走您的订单。在厨师准备好您订购的食物后，服务员会将其端给您。用完餐后，服务员会将账单带给您，并在您准备好付款时回到您的桌边。

其他桌的客人正在愉快地用餐，因为当您考虑点什么菜时，或者在厨师准备您的食物时，抑或在您用餐时，服务员可以对其他桌的客人执行这些步骤。当多个桌子的客人同时需要服务员的关注时，您可能需要等几分钟，但等待时间不会太长。

如果只有一桌客人，从客人走进餐馆到离开餐馆平均需要 1 小时的时间；如果还有另一桌客人，可能需要花费 1 小时 10 分钟的时间；如果其他两桌都有客人，则会花费 1 小时 20 分钟的时间。这种情况不算太糟糕。

现在假设您走进了餐馆，但服务员只关注一桌客人，直到他们完成所有的步骤。您甚至可能需要等待两个小时后才开始用餐，因为服务员率先处理了其他桌客人的用餐。这不会是一家受欢迎的餐馆。
 

同步与异步

令人惊讶的是，我们编写的许多计算机代码的工作方式类似于这家效率极低的餐馆。在计算机术语中，不受欢迎的餐馆情形称为串行操作，服务员的操作称为同步操作。我们习惯的餐馆情形是，服务员可以同时关注不同桌子的客人，满足他们的需求，这种情形称为并行操作，服务员的操作称为异步操作。

我在这个类比上花这么多时间的原因是，它阐明了一项最重要的技术，开发人员应该适当学习这项技术，以便编写能够使用以输入/输出 (I/O) 为基础的数据库、网络和其他这类资源的可扩展应用程序。现实世界的餐馆之所以使用异步流程，是因为如果不这样做，它们就不会有吸引力，也不会有竞争力。理想情况下，实际程序倾向于使用异步流程，但开发人员需要利用正确的工具、库、技能和实践才能实现异步流程。本教程是教程系列的第 3 部分，将介绍如何在 Python 中这么做。

我想说的是，Python 支持异步编程的工具纷繁复杂，有许多不同的方法来实现异步编程。这些工具中有些是最近才添加的，有些辅助功能尚处于试验阶段。不过，这个主题很重要，值得坚持。我会通过这些工具中的一个实用子集，有意识地引导您熟悉基本概念，然后您就可以自行探索其他方法。
 

协程

您在前面的教程中了解了生成器函数，以及它们与常规函数的区别。当调用者调用常规函数时，流程是从顶部开始的，并根据函数的逻辑从某个位置退出。借助生成器，调用者可以多次进出单个函数，暂停并恢复其执行。

可以多次进出、每次暂停并恢复执行的函数被称为协程。生成器只是一种简化的协程。Python 有多种类型的协程，但本教程的重点是设计用来支持异步编程的协程类型。让我们回到餐馆的类比上。每桌的菜单/下单/用餐/结账/付款步骤是一个单独的协程，但服务员会暂停并重新关注每桌的客人，以便所有 3 个协程能同时运行（可能处于流程的不同阶段）。服务员训练有素的大脑充当着处理这些并行协程的调度程序。

在同步餐馆中，所有操作都是常规函数。在客人到达时，进入函数一次；在客人离开时，退出函数一次。一次只能运行一个这样的函数，所以客人可能需要等上两个小时才能开始自己的用餐体验。

在异步餐馆中，会在客人到达时首次进入协程函数，创建一个协程对象，并在客人离开时最终退出函数，此时不再需要协程对象。但是，在服务员提供菜单后，他们可以暂停这桌客人的协程对象，检查是否需要关注其他任何桌子的客人。在任何指定桌子的客人执行下单、结账等步骤后，服务员也会执行同样的操作。
 

餐馆服务员代码

利用 Python 的可读性几乎与伪代码一样的事实，下面给出了服务员协程的一个实际实现。

此函数是使用 async def 而不只是使用 def 定义的。这会将它标记为异步协程函数。顺便提一下，还有一些异步协程生成器函数，其主体中的某处有一个 yield 语句，但这些都是特殊情况，超出了本教程系列的讨论范畴。老实说，Python 3 中众多的函数/生成器/协程类型让人眼花缭乱，但本教程系列会忽略一些可能情况，仅提供一个简单的入门途径。

serve_table 的主体中包含一系列 await 语句。这会从调用的协程函数创建一个协程对象并调用此对象，同时将控制权转交给其他任何准备运行的协程。这相当于餐馆服务员启动了一个流程，比如让厨师开始准备食物，同时检查是否有任何其他桌的客人需要关注。

对任务的这种处理发生在训练有素的服务员的大脑中，在 Python 中，类似情况称为事件循环。我们稍后再介绍事件循环。
 

更多协程

让我们看看 serve_table 调用的其他协程的实现。

这些函数使用一个睡眠计时器来模拟如何花时间做一些处理。random.randrange 函数提供了一个整数范围，用于从中随机挑选一个整数。asyncio.sleep 函数是一个特殊的协程，它会在给定的秒数内暂停操作。当然，在此睡眠期间，事件循环可以自由运行其他任何准备好的协程。像往常一样，您可以使用 await 关键字调用此函数。

此时顺便提一下，您只能在异步协程函数（比如使用 async def 定义的函数）的主体中使用 await 关键字。在其他任何地方使用 await 都是一个语法错误。

请注意，get_order 协程返回了一个值。此值是在调用者的 await 语句中传回的。
 

一步到位：事件循环

我之前提到过事件循环。您需要使用一些特殊的设置代码来进入异步模式，创建一个事件循环来调度和管理各个协程，就像您将它们编码为协作任务一样。asyncio 协程也可简化称为任务。当某个协程使用 await 将控制权转交给另一个协程时，它实际上是将控制权转交回事件循环。事件循环就像服务员训练有素的大脑。

以下是运行我们目前为止定义的餐馆服务员协程的代码。

特殊协程 asyncio.gather 采用一个或多个其他协程，安排它们全部运行，且在所有集合协程都运行完才算完成。这里使用它在事件循环中运行 3 个桌子的协程，我们已经先使用 asyncio.get_event_loop 获得了事件循环。下一行代码运行了给定的协程，直至它完成。由于向该协程传递了收集的 3 个协程，因此在所有 3 个协程都完成后它才结束运行。当然，每个 serve_table 协程都会调用其他协程，比如使用 await 调用 get_menus 和 get_order，然后使用事件循环来调度这些协程。
 

完整程序

清单 1. serve_tables.py 是完整的程序

这是运行此程序的输出示例。

请注意，大部分行之间都会有几秒的延迟。这是各个协程中的睡眠延迟，它模拟了在餐馆中处理事务所花费的时间。时间被压缩，程序中的一秒表示餐馆中的一分钟。由于睡眠延迟时长是随机的，所以每次运行程序时，消息的出现顺序都是不同的。

另请注意，该程序并不总是完全从 1 号桌开始，然后是 2 号桌、3 号桌。asyncio.gather 协程会调度您为它提供的协程，但没有特定的顺序。

这里要注意的主要事情是协作式多任务的流程。研究上面的完整清单，同时运行并调整代码，直到您完全了解协程如何释放和重获控制权。有时，所有 3 个 serve_table 协程对象都在调用其他某个协程，所有协程都在等待睡眠延迟。在这几秒内，您看不到任何输出。在这些时刻，事件循环会耐心地检查每个协程，查看它们何时可以恢复执行。
 

添加协程

我提到了如何获得在运行清单 1 中程序获得的输出之间的延迟。显示某种进度指示器会更加方便用户的使用。您可以使用协作式多任务的强大功能来实现此目的。下面的协程函数每秒显示一个点两次，以此作为进度指示器。

此函数采用了两个参数：打印点的最短延迟和事件循环对象。例如，在清单 1 底部附近创建的就是这种对象。为了确保一组受控协程之间能够保持协作，您需要将一个循环对象传递给许多 asyncio。在本例中，将事件循环传递给了 asyncio.Task.all_tasks，然后，后者返回所有在该事件循环中调度的任务（即协程）的列表，包括那些已完成的任务。为了仅获得未完成的任务，请使用 task.done 进一步筛选该列表。

假设您利用此函数创建了一个协程对象，并传入 0.5 作为延迟。它会直接进入一个无限循环，就像您可能还记得的之前教程中的无限生成器那样。然后，它会调用睡眠延迟，但在外部实体取消该协程（可以通过多种方式）时，会出现异常。在这些情况下，协程会中断并抛出 asyncio.CancelledError 异常，导致我们跳出无限循环。

通常，协程恢复正常后，它会输出一个点，然后检查其他所有协程是否在正常运行。如果 progress_indicator 是唯一剩下的协程，它会跳出无限循环。
 

清单 2.为了使用 progress_indicator 协程而更新的完整清单

请注意，现在，在创建协程集合之前，事件循环已经出现了。这是因为必须将此循环传递给 progress_indicator，正如您在要收集的协程列表中看到的那样。

下面的输出来自一个样本运行：

.

进度指示器的点会有规律地出现，约半秒出现一个。
 

这是何种类型的多任务？

如果您在 Python 中实现过多线程或多处理，您可能想知道它们与这种 asyncio 协作式多任务方法有何不同。主要区别在于，在 asyncio 方法中，不会实际尝试让两个协程在同一时间做一些事情，就像餐馆服务员无法在为 3 号桌上餐的同时为 1 号桌提供菜单一样。asyncio 事件循环所做的是利用任务内的自然停机时间，允许协程在有工作要做时执行工作，但在其他协程空闲时将控制权转交给它们。

协程无法控制它再次运行的时间，此方法称为协作式多任务是有原因的。如果某个协程花了太长时间而没有将控制权转交回事件循环，它会阻塞一切操作，导致不必要的延迟，而且您将失去多任务的优势。这意味着您首先必须确保您的程序适合用这种方式实现，然后必须小心地编写程序代码，将它分解为会在恰当时机相互释放控制权的协程。这可能比听起来还要复杂，因为您可能无意识地从某个协程调用常规函数，这会花费很长时间，而且问题不会很明显。

一般来说，asyncio 事件循环最适合经常联网的程序，或大量查询数据库和类似对象的程序。等待远程服务器或数据库响应请求或查询时，是将控制权释放给事件循环的理想时刻。在过去，程序员倾向于在这种情况下使用线程，但与多线程相比，asyncio 事件循环是一种更加清晰和灵活的编程方式。一个难点是，要充分发挥 asyncio 事件循环的优势，需要在 asyncio 协程中对网络和数据库 API 进行编码。幸运的是，现在许多 Python 第三方库已实现了对 asyncio 的充分利用。

不过，有时您可能会遇到这样的情况：您想要使用 asyncio，但需要使用不支持 asyncio 的库。换言之，您需要从异步代码中调用同步代码，而不破坏多线程。可以使用在单独的线程或流程中运行同步代码的 asyncio 执行器实现此目的。我提到这一点是因为您可能想了解这一点，但更多的细节超出了这些教程的讨论范畴。
 

结束语

随着您越来越精通 asyncio，您会了解到与该技术相关的其他外来概念，包括令人印象深刻的“future”。您还会了解到，协程可通过不同方式将控制权释放给事件循环，包括 async with，如果您使用的是 Python 3.6 或更高版本，还包括 async for。由于本教程系列要求的最低版本是 Python 3.5，所以我不会讨论后者，但在下一篇教程中，您将学习 async with，以及其他很酷的技术。

标签： 代码 服务器 数据库 网络

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