Marvin's Blog【程式人生】

Ability will never catch up with the demand for it

19 Jul 2020

Python的Asyncio

PEP492引入了native coroutine之后,增加了Python的书写异步代码的表达能力。Coroutine存在的意义之一是让异步代码看起跟同步代码类似,方便书写以及阅读。但是本质上,Coroutine和异步编程中的回调函数在功能上其实是一样的,需要某些触发条件才能被执行。

异步编程中的另一个重要概念是future。既然是异步,那么就意味着代码不会立马执行,也无法立马获取代码的执行结果,需要等待异步代码执行完成才能获取其结果。各种future就是用来表示那些不能立马获取到的结果。

Async IO in Python: A Complete Walkthrough

如果想了解asyncio,那么Brad Solomon写的这篇Async IO in Python: A Complete Walkthrough很有参考意义。文章中谈到了asynciocongPython3.4到3.7的演化,并举了许多例子说明如何使用asyncio。另外还谈到Parallelism、Multiprocessing、Cocurrency、Threading、Cooperative Multitasking种种概念。

最重要的是文章的末尾列举了很多参考链接,可以供深入了解asyncio。

Python Concurrency: Making sense of asyncio

这篇文章写得也非常好,对asyncio有比较详细的介绍。特别是其中针对future的介绍,以及针对run_coroutine_threadsafe()的例子,特别使人受启发。

基于asyncio的web框架

  • Tornado,老牌基于asyncio的框架
  • Quant,基于asyncio,但是模拟的是Flask的API
  • Sanic,新派基于asyncio的框架
  • Vibora,号称新能比Sanic快
  • Starlette,同样是新派基于asyncio的框架
  • FastAPI,基于Starlette,势头很足

其他

(本篇完)

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