轻松理解 Python 中的 async await 概念

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

前言

写这篇文章是受 xinghun85 的这篇博客 的启发, 但是人家后面写的东西跳跃太快, 有点没看懂, 自己在此做一个补充.

我希望能用一个最平易近人的例子, 把 Python 协程中的 async/await 概念讲清楚, 希望能够帮助大家有一个形象化的认识.

注: 所有的讲解都在代码的注释里.

from time import sleep, time
def demo1():
""" 假设我们有三台洗衣机, 现在有三批衣服需要分别放到这三台洗衣机里面洗. """
def washing1():
sleep(3)  # 第一台洗衣机, 需要洗3秒才能洗完 (只是打个比方)
print('washer1 finished')  # 洗完的时候, 洗衣机会响一下, 告诉我们洗完了
def washing2():
sleep(2)
print('washer2 finished')
def washing3():
sleep(5)
print('washer3 finished')
washing1()
washing2()
washing3()
""" 这个还是很容易理解的, 运行 demo1(), 那么需要10秒钟才能把全部衣服洗完. 没错, 大部分时间都花在挨个地等洗衣机上了. """
def demo2():
""" 现在我们想要避免无谓的等待, 为了提高效率, 我们将使用 async. washing1/2/3() 本是 "普通函数", 现在我们用 async 把它们升级为 "异步函数". 注: 一个异步的函数, 有个更标准的称呼, 我们叫它 "协程" (coroutine). """
async def washing1():
sleep(3)
print('washer1 finished')
async def washing2():
sleep(2)
print('washer2 finished')
async def washing3():
sleep(5)
print('washer3 finished')
washing1()
washing2()
washing3()
""" 从正常人的理解来看, 我们现在有了异步函数, 但是却忘了定义应该什么时候 "离开" 一台洗衣 机, 去看看另一个... 这就会导致, 现在的情况是我们一边看着第一台洗衣机, 一边着急地想着 "是不是该去开第二台洗衣机了呢?" 但又不敢去 (只是打个比方), 最终还是花了10秒的时间才 把衣服洗完. PS: 其实 demo2() 是无法运行的, Python 会直接警告你: RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing1' was never awaited RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing2' was never awaited RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing3' was never awaited """
def demo3():
""" 现在我们吸取了上次的教训, 告诉自己洗衣服的过程是 "可等待的" (awaitable), 在它开始洗衣服 的时候, 我们可以去弄别的机器. """
async def washing1():
await sleep(3)  # 注意这里加入了 await
print('washer1 finished')
async def washing2():
await sleep(2)
print('washer2 finished')
async def washing3():
await sleep(5)
print('washer3 finished')
washing1()
washing2()
washing3()
""" 尝试运行一下, 我们会发现还是会报错 (报错内容和 demo2 一样). 这里我说一下原因, 以及在 demo4 中会给出一个最终答案: 1. 第一个问题是, await 后面必须跟一个 awaitable 类型或者具有 __await__ 属性的 对象. 这个 awaitable, 并不是我们认为 sleep() 是 awaitable 就可以 await 了, 常见的 awaitable 对象应该是: await asyncio.sleep(3) # asyncio 库的 sleep() 机制与 time.sleep() 不 # 同, 前者是 "假性睡眠", 后者是会导致线程阻塞的 "真性睡眠" await an_async_function() # 一个异步的函数, 也是可等待的对象 以下是不可等待的: await time.sleep(3) x = await 'hello' # <class 'str'> doesn't define '__await__' x = await 3 + 2 # <class 'int'> dosen't define '__await__' x = await None # ... x = await a_sync_function() # 普通的函数, 是不可等待的 2. 第二个问题是, 如果我们要执行异步函数, 不能用这样的调用方法: washing1() washing2() washing3() 而应该用 asyncio 库中的事件循环机制来启动 (具体见 demo4 讲解). """
def demo4():
""" 这是最终我们想要的实现. """
import asyncio  # 引入 asyncio 库
async def washing1():
await asyncio.sleep(3)  # 使用 asyncio.sleep(), 它返回的是一个可等待的对象
print('washer1 finished')
async def washing2():
await asyncio.sleep(2)
print('washer2 finished')
async def washing3():
await asyncio.sleep(5)
print('washer3 finished')
""" 事件循环机制分为以下几步骤: 1. 创建一个事件循环 2. 将异步函数加入事件队列 3. 执行事件队列, 直到最晚的一个事件被处理完毕后结束 4. 最后建议用 close() 方法关闭事件循环, 以彻底清理 loop 对象防止误用 """
# 1. 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 2. 将异步函数加入事件队列
tasks = [
washing1(),
washing2(),
washing3(),
]
# 3. 执行事件队列, 直到最晚的一个事件被处理完毕后结束
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
""" PS: 如果不满意想要 "多洗几遍", 可以多写几句: loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) ... """
# 4. 如果不再使用 loop, 建议养成良好关闭的习惯
# (有点类似于文件读写结束时的 close() 操作)
loop.close()
""" 最终的打印效果: washer2 finished washer1 finished washer3 finished elapsed time = 5.126561641693115 (毕竟切换线程也要有点耗时的) 说句题外话, 我看有的博主的加入事件队列是这样写的: tasks = [ loop.create_task(washing1()), loop.create_task(washing2()), loop.create_task(washing3()), ] 运行的效果是一样的, 暂不清楚为什么他们这样做. """
if __name__ == '__main__':
# 为验证是否真的缩短了时间, 我们计个时
start = time()
# demo1() # 需花费10秒
# demo2() # 会报错: RuntimeWarning: coroutine ... was never awaited
# demo3() # 会报错: RuntimeWarning: coroutine ... was never awaited
demo4()  # 需花费5秒多一点点
end = time()
print('elapsed time = ' + str(end - start))

参考

• Python并发之异步I/O(async,await) – 简书 https://www.jianshu.com/p/db2e5d222bb9
• 对python async与await的理解 – xinghun85 – 博客园 https://www.cnblogs.com/xinghun85/p/9937741.html
• Python 的异步 IO：Asyncio 简介-马哥教育官网 http://www.magedu.com/2025.html
• Python Async/Await入门指南 – _朝晖 – 博客园 https://www.cnblogs.com/dhcn/p/9032461.html