java 单线程异步 单线程实现异步

一、概述

单线程+异步协程是在爬虫中最推荐使用一种提高效率的一种方法。

他相较于开启多线程的方法来说,受量级影响小。多线程或多进程的方式在任务量较小的情况下，可以达到异步提高效率的效果，若是任务过多，效率提高不明显

二、协程相关关键字

• event_loop：事件循环，相当于一个无限循环，将函数注册到这个事件循环上，当满足某些条件的时候，函数就会被循环执行。程序是从头到尾顺序执行，当在编写异步程序时，必然其中有部分程序的运行耗时是比较久的，需要先让出当前程序的控制权，让其在背后运行，让另一部分的程序先运行起来。当背后运行的程序完成后，也需要及时通知主程序已经完成任务可以进行下一步操作，但这个过程所需的时间是不确定的，需要主程序不断的监听状态，一旦收到了任务完成的消息，就开始进行下一步。loop就是这个持续不断的监视器。
• coroutine：中文翻译叫协程，在 Python 中常指代为协程对象类型，我们可以将协程对象注册到事件循环中，它会被事件循环调用。我们可以使用 async 关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即被执行，而是返回一个协程对象。
• task：任务，它是对协程对象的进一步封装，包含了任务的各个状态。
• future：代表将来执行或还没有执行的任务，实际上和 task 没有本质区别。
• 另外我们还需要了解 async/await 关键字，它是从 Python 3.5 才出现的，专门用于定义协程。其中，async 定义一个协程，await 用来挂起阻塞方法的执行。

三、使用

1.创建一个协程的基础方法

import asyncio
async def hello(name):
    print('hello to :',name)
#获取了一个协程对象
c = hello('bobo')

#创建一个事件循环对象
loop = asyncio.get_event_loop()

#将协程对象注册到事件循环中，然后启动事件循环对象
loop.run_until_complete(c)

　　2.task的使用

import asyncio
async def hello(name):
    print('hello to :',name)

c = hello('bobo')
loop = asyncio.get_event_loop()
#就协程进行进一步的封装，封装到了task对象中
task = loop.create_task(c)
print(task)
loop.run_until_complete(task)
print(task)

>>>
<Task pending coro=<hello() running at <ipython-input-15-250865fd4d0b>:3>>
hello to : bobo
<Task finished coro=<hello() done, defined at <ipython-input-15-250865fd4d0b>:3> result=None>

　　

 3.future的使用

只是与task的封装命令不同

import asyncio
async def hello(name):
    print('hello to :',name)

c = hello('bobo')

task = asyncio.ensure_future(c)

loop.run_until_complete(task)

　　

 4.绑定回调函数

def callback(task):
    print('i am callback:',task.result())

import asyncio
async def hello(name):
    print('hello to :',name)
    return name

c = hello('bobo')

task = asyncio.ensure_future(c)
#给任务对象绑定一个回调函数
task.add_done_callback(callback)
loop.run_until_complete(task)

四、多任务的异步协程

aiohttp这一个异步的模块。

　　在协程中遇到阻塞操作不会自动挂起，而是等待，所以在写到阻塞的操纵时，我们要将这个阻塞挂起，在代码前加入我们上面提到的await方法

1.一个简单的多任务异步协程任务

import asyncio
async def request(url):
    print('正在下载：',url)
    await asyncio.sleep(2)
    print('下载成功：',url)
urls = [
    'www.baidu.com',
    'www.taobao.com',
    'www.sogou.com'
]
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [] #任务列表，放置多个任务对象
for url in urls:
    c = request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    tasks.append(task)
    
#将多个任务对象对应的列表注册到事件循环中
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('总耗时：',time.time()-start)

2.使用aiohttp模块异步实现爬虫

import aiohttp
import asyncio

async def get_page(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with await session.get(url=url) as response:
            page_text = await response.text() #read()  json()
            print(page_text)
start = time.time()
urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom',
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom',
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom'
]
tasks = []
loop = asyncio.get_event_loop()
for url in urls:
    c = get_page(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    tasks.append(task)
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('总耗时：',time.time()-start)

3.回调函数

多任务中也可加入回调函数，将写入等阻塞的操作放在回调函数中执行

import aiohttp
import asyncio
#回调函数：解析响应数据
def callback(task):
    print('this is callback()')
    #获取响应数据
    page_text = task.result()
    print('在回调函数中，实现数据解析')
    
async def get_page(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with await session.get(url=url) as response:
            page_text = await response.text() #read()  json()
#             print(page_text)
            return page_text
start = time.time()
urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom',
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom',
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom'
]
tasks = []
loop = asyncio.get_event_loop()
for url in urls:
    c = get_page(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    #给任务对象绑定回调函数用于解析响应数据
    task.add_done_callback(callback)
    tasks.append(task)
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('总耗时：',time.time()-start)