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..washing1' was never awaited
RuntimeWarning: coroutine 'demo2..washing2' was never awaited
RuntimeWarning: coroutine 'demo2..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' # doesn't define '__await__'
x = await 3 + 2 # 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))