【python】协程

关于python协程这个知识点，我是在研究locust时候发现的。 locust是一款开源的性能测试工具，单机并发能力要比jmeter高，它的并发实现就是通过python协程去实现的。

说到并发，我猜你很容易想到的是多线程，其实协程也是实现并发的一种方式，只不过协程是单线程。

先上一段代码，假设我们在写爬虫抓取4个url的内容，并且我们让每一个url都停留一定的秒数，第一个1s， 第二个停2s，以此类推。所以，可以知道4个url爬取完毕一共要花费10s的时间。

import time

def crawl_page(url):
print('正在爬取 {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
time.sleep(sleep_time)
print('OK {}'.format(url))

def main(urls):
time_start = time.time()
for url in urls:
crawl_page(url)
time_end = time.time()
print("爬取耗时共计{}s".format(int(time_end - time_start)))

main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4'])

运行一下：

D:\Programs\Python\Python39\python.exe D:/练习/xc.py
正在爬取 url_1
OK url_1
正在爬取 url_2
OK url_2
正在爬取 url_3
OK url_3
正在爬取 url_4
OK url_4
爬取耗时共计10s

Process finished with exit code 0

果然运行了10s，可以发现我们在等待中浪费了很多时间，那么如何提高这段代码的运行效率呢？ 没错，协程该出场了。

一、async和await

目前，python3.7以上的版本提供了最新的写法，是基于

asyncio

async / await

import asyncio
import time

async def crawl_page(url):
print('正在爬取 {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
await asyncio.sleep(sleep_time)
print('OK {}'.format(url))

async def main(urls):
time_start = time.time()
for url in urls:
await crawl_page(url)
time_end = time.time()
print("爬取耗时共计{}s".format(int(time_end - time_start)))

asyncio.run(main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4']))

• async：声明这是一个异步函数。调用异步函数，就会得到一个协程对象。
• await：用于调用函数。注意，这里await 执行的效果，和 Python 正常执行是一样的。 也就是说程序会阻塞在这里，进入被调用的协程函数，执行完毕返回后再继续。
• asyncio.run：触发运行。这个函数是 Python 3.7 之后才有的特性，目的就是让Python 的协程接口变得非常简单。 通常情况下，

  asyncio.run(main())

  作为主程序的入口函数，在程序运行周期内，只调用一次

  asyncio.run

  。

二、asyncio.create_task

上述代码其实还没完成，不信你执行一下，会发现还是10s。这正如上面await介绍说的，其实跟python正常执行一次没区别。 所以，为了实现协程，还需要

asyncio.create_task

import asyncio
import time

async def crawl_page(url):
print('正在爬取 {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
await asyncio.sleep(sleep_time)
print('OK {}'.format(url))

async def main(urls):
time_start = time.time()
tasks = []
for url in urls:
tasks.append(asyncio.create_task(crawl_page(url)))  # 创建task
for task in tasks:
await task
time_end = time.time()
print("爬取耗时共计{}s".format(int(time_end - time_start)))

asyncio.run(main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4']))

执行一下：

D:\Programs\Python\Python39\python.exe D:/练习/xc.py
正在爬取 url_1
正在爬取 url_2
正在爬取 url_3
正在爬取 url_4
OK url_1
OK url_2
OK url_3
OK url_4
爬取耗时共计4s

Process finished with exit code 0

这下仅需要4s，也就是4个任务中，耗时最长的那个任务所需要的时间。 执行过程：

• 在第一个for循环里，通过调用异步函数

  crawl_page()

  得到4个协程对象。
• 在第二个for循环里，通过

  asyncio.create_task

  给4个协程对象分别创建了task。
• 接着，4个任务被

  await

  调用执行。

是不是很简单？再次印证了python哲学：简单胜过复杂。

最近可能会用到locust对项目进行性能测试，若有收获，届时分享。