python异步编程之asyncio（百万并发）

　　前言：python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板，如最新的微服务框架japronto，resquests per second可达百万级。
　　python还有一个优势是库（第三方库）极为丰富，运用十分方便。asyncio是python3.4版本引入到标准库，python2x没有加这个库，毕竟python3x才是未来啊，哈哈！python3.5又加入了async/await特性。
　　在学习asyncio之前，我们先来理清楚 同步/异步的概念 ：
　　·同步 是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行…
　　·异步 是和同步相对的，异步是指在处理调用这个事务的之后，不会等待这个事务的处理结果，直接处理第二个事务去了，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果。
　　一、asyncio
　　下面通过举例来对比 同步代码和异步代码编写方面的差异 ，其次看下两者性能上的差距，我们使用sleep(1)模拟耗时1秒的io操作。
　　·同步代码 ： import time  def hello():     time.sleep(1)  def run():     for i in range(5):         hello()         print(＂Hello World:%s＂ % time.time())  # 任何伟大的代码都是从Hello World 开始的！ if __name__ == ＂__main__＂:     run()
　　输出：（间隔约是1s） import time  def hello():     time.sleep(1)  def run():     for i in range(5):         hello()         print(＂Hello World:%s＂ % time.time())  # 任何伟大的代码都是从Hello World 开始的！ if __name__ == ＂__main__＂:     run()
　　·异步代码 ： import time import asyncio  # 定义异步函数 async def hello():     await asyncio.sleep(1)     print(＂Hello World:%s＂ % time.time())  if __name__ ==＂__main__＂:     loop = asyncio.get_event_loop()     tasks = [hello() for i in range(5)]     loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
　　输出： Hello World:1527595104.8338501 Hello World:1527595104.8338501 Hello World:1527595104.8338501 Hello World:1527595104.8338501 Hello World:1527595104.8338501async def 用来定义异步函数，await 表示当前协程任务等待睡眠时间，允许其他任务运行。然后获得一个事件循环，主线程调用asyncio.get_event_loop()时会创建事件循环，你需要把异步的任务丢给这个循环的run_until_complete()方法，事件循环会安排协同程序的执行。 二、aiohttp
　　如果需要并发http请求怎么办呢，通常是用requests，但requests是同步的库，如果想异步的话需要引入aiohttp。 这里引入一个类，from aiohttp import ClientSession，首先要建立一个session对象，然后用session对象去打开网页 。session可以进行多项操作，比如post, get, put, head等。
　　基本用法： async with ClientSession() as session:     async with session.get(url) as response:
　　aiohttp异步实现的例子： import asyncio from aiohttp import ClientSession   tasks = [] url = ＂https://www.baidu.com/{}＂ async def hello(url):     async with ClientSession() as session:         async with session.get(url) as response:             response = await response.read()             print(response)  if __name__ == ＂__main__＂:     loop = asyncio.get_event_loop()     loop.run_until_complete(hello(url))
　　首先async def 关键字定义了这是个异步函数，await 关键字加在需要等待的操作前面，response.read()等待request响应，是个耗IO操作。然后使用ClientSession类发起http请求。
　　多链接异步访问
　　如果我们需要请求多个URL该怎么办呢，同步的做法访问多个URL只需要加个for循环就可以了。但异步的实现方式并没那么容易， 在之前的基础上需要将hello()包装在asyncio的Future对象中，然后将Future对象列表作为任务传递给事件循环 。 import time import asyncio from aiohttp import ClientSession  tasks = [] url = ＂https://www.baidu.com/{}＂ async def hello(url):     async with ClientSession() as session:         async with session.get(url) as response:             response = await response.read() #            print(response)             print(＂Hello World:%s＂ % time.time())  def run():     for i in range(5):         task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))         tasks.append(task)   if __name__ == ＂__main__＂:     loop = asyncio.get_event_loop()     run()     loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
　　输出： Hello World:1527754874.8915546 Hello World:1527754874.899039 Hello World:1527754874.90004 Hello World:1527754874.9095392 Hello World:1527754874.9190395
　　收集http响应
　　好了，上面介绍了访问不同链接的异步实现方式，但是我们只是发出了请求，如果要把响应一一收集到一个列表中，最后保存到本地或者打印出来要怎么实现呢， 可通过asyncio.gather(*tasks)将响应全部收集起来 ，具体通过下面实例来演示。 import time import asyncio from aiohttp import ClientSession  tasks = [] url = ＂https://www.baidu.com/{}＂ async def hello(url):     async with ClientSession() as session:         async with session.get(url) as response: #            print(response)             print(＂Hello World:%s＂ % time.time())             return await response.read()  def run():     for i in range(5):         task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))         tasks.append(task)     result = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))     print(result)  if __name__ == ＂__main__＂:     loop = asyncio.get_event_loop()     run()
　　输出： Hello World:1527765369.0785167 Hello World:1527765369.0845182 Hello World:1527765369.0910277 Hello World:1527765369.0920424 Hello World:1527765369.097017 [b＂r r r r ......
　　异常解决
　　假如你的并发达到2000个，程序会报错：ValueError: too many file descriptors in select()。报错的原因字面上看是 Python 调取的 select 对打开的文件有最大数量的限制，这个其实是操作系统的限制，linux打开文件的最大数默认是1024，windows默认是509，超过了这个值，程序就开始报错。这里我们有 三种方法解决 这个问题：
　　1.限制并发数量 。（一次不要塞那么多任务，或者限制最大并发数量）
　　2.使用回调的方式 。
　　3.修改操作系统打开文件数的最大限制，在系统里有个配置文件可以修改默认值，具体步骤不再说明了。
　　不修改系统默认配置的话，个人推荐限制并发数的方法，设置并发数为500，处理速度更快。 #coding:utf-8 import time,asyncio,aiohttp   url = ＂https://www.baidu.com/＂ async def hello(url,semaphore):     async with semaphore:         async with aiohttp.ClientSession() as session:             async with session.get(url) as response:                 return await response.read()   async def run():     semaphore = asyncio.Semaphore(500) # 限制并发量为500     to_get = [hello(url.format(),semaphore) for _ in range(1000)] #总共1000任务     await asyncio.wait(to_get)   if __name__ == ＂__main__＂: #    now=lambda :time.time()     loop = asyncio.get_event_loop()     loop.run_until_complete(run())     loop.close()