【Python】asyncio的使用（async、await关键字）

1.协程

相比于线程和进程，协程显得更加轻量级，因为它是在函数直接进行切换，所以开销更小，也更灵活。之前有介绍过greenlet、gevent这样的协程库（【python】协程（greenlet、gevent）的简单使用），现在再来认识一下Python自带的协程库，asyncio

我们可以使用asyncio创建协程，把同步任务变成异步任务很简单，我们在定义函数的时候在前面加上async修饰，在耗时任务那行代码使用await修饰，这时候调用函数，它就会返回一个协程（coroutine）对象，然后调用asyncio.run()把协程对象丢进去就能执行了

import asyncio
import time


async def test(i, n):
    print(f"任务{i}将休眠{n}秒")
    await asyncio.sleep(n)
    print(f"任务{i}在{n}秒后继续执行")


start_time = time.time()
asyncio.run(test(1, 1))
print(f'总用时{time.time() - start_time}秒')

执行输出如下

任务1将休眠1秒
任务1在1秒后继续执行
总用时1.0107183456420898秒

2.使用asyncio执行多任务

2.1 同步执行

假设有一个任务test()，需要执行三次，每次分别休眠2秒、1秒、3秒，如果是同步执行，一共需要耗时6秒

import time


def test(i, n):
    print(f"任务{i}将休眠{n}秒")
    time.sleep(n)
    print(f"任务{i}在{n}秒后继续执行")


start_time = time.time()
task_list = [test(1, 2), test(2, 1), test(3, 3)]
print(f'总用时{time.time() - start_time}秒')

执行输出如下

任务1将休眠2秒
任务1在2秒后继续执行
任务2将休眠1秒
任务2在1秒后继续执行
任务3将休眠3秒
任务3在3秒后继续执行
总用时6.022886514663696秒

2.2 异步执行

我们使用asyncio把上面的多任务改成异步执行，就是使用async和await修饰一下。在调用执行的时候，需要创建一个事件循环，在事件循环里执行任务，这样它会在耗时的时候自动切换到其他任务。另外，最后要记得关闭事件循环。具体写法如下

import asyncio
import time


async def test(i, n):
    print(f"任务{i}将休眠{n}秒")
    await asyncio.sleep(n)
    print(f"任务{i}在{n}秒后继续执行")


start_time = time.time()

task_list = [test(1, 2), test(2, 1), test(3, 3)]
loop = asyncio.get_event_loop()
try:
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))
finally:
    loop.close()
print(f'总用时{time.time() - start_time}秒')

执行输出如下

任务2将休眠1秒
任务3将休眠3秒
任务1将休眠2秒
任务2在1秒后继续执行
任务1在2秒后继续执行
任务3在3秒后继续执行
总用时2.9994614124298096秒

同步执行的时候需要6秒，改为异步执行需要3秒就行了

2.3 异步执行的返回值

如果想要得到异步任务的返回值，只需要使用asyncio.ensure_future()函数把任务包装成一个Task对象，执行完之后再调用它的result()方法就能得到返回值了

import asyncio
import time


async def test(i, n):
    print(f"任务{i}将休眠{n}秒")
    await asyncio.sleep(n)
    print(f"任务{i}在{n}秒后继续执行")
    return f"任务{i}执行{n}秒后结束"


start_time = time.time()
task_list = [asyncio.ensure_future(test(1, 2)),
             asyncio.ensure_future(test(2, 1)),
             asyncio.ensure_future(test(3, 3))]
loop = asyncio.get_event_loop()
try:
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))
finally:
    loop.close()
task_result = [task.result() for task in task_list]
print(f"task_result: {task_result}")
print(f'总用时{time.time() - start_time}秒')

执行输出如下

任务1将休眠2秒
任务2将休眠1秒
任务3将休眠3秒
任务2在1秒后继续执行
任务1在2秒后继续执行
任务3在3秒后继续执行
task_result: ['任务1执行2秒后结束', '任务2执行1秒后结束', '任务3执行3秒后结束']
总用时3.0089805126190186秒

3.举例：异步下载图片

如果是一张一张按顺序下载图片，我这里大概需要一分多钟下载完39张图片，改为asyncio异步下载大概需要三四秒。

注意，发起异步网络请求不能使用requests，因为它是同步的，而应该aiohttp或httpx，我这里使用的是aiohttp

import asyncio
import os.path
import time

import aiohttp
import requests


def get_img_url():
    img_url_list = list()
    res = requests.get("https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/1.js").json()

    for skin in res.get("skins"):
        if skin["mainImg"]:
            img_url_list.append(skin["mainImg"])
        elif skin["iconImg"]:
            img_url_list.append(skin["iconImg"])
        elif skin["sourceImg"]:
            img_url_list.append(skin["sourceImg"])
        elif skin["chromaImg"]:
            img_url_list.append(skin["chromaImg"])
    return img_url_list


async def download_img(img_url):
    save_path = "./图片"
    if not os.path.exists(save_path):
        os.mkdir(save_path)
    name = os.path.split(img_url)[1]
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(img_url) as res:
            with open(os.path.join(save_path, name), "wb") as f:
                f.write(await res.content.read())


if __name__ == '__main__':
    url_list = get_img_url()
    print(len(url_list), url_list)
    start_time = time.time()
    task_list = [download_img(url) for url in url_list]
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list))
    print("spent_time:", time.time() - start_time)