【轉】我希望能用一個最平易近人的例子, 把 Python 協程中的 async/await 概念講清楚, 希望能夠幫助大家有一個形象化的認識.
<code>from time import sleep, timedef demo1(): """ 假設我們有三臺洗衣機, 現在有三批衣服需要分別放到這三臺洗衣機裡面洗. """ def washing1(): sleep(3) # 第一臺洗衣機, 需要洗3秒才能洗完 (只是打個比方) print('washer1 finished') # 洗完的時候, 洗衣機會響一下, 告訴我們洗完了 def washing2(): sleep(2) print('washer2 finished') def washing3(): sleep(5) print('washer3 finished') washing1() washing2() washing3() """ 這個還是很容易理解的, 運行 demo1(), 那麼需要10秒鐘才能把全部衣服洗完. 沒錯, 大部分時間都花在挨個地等洗衣機上了. """def demo2(): """ 現在我們想要避免無謂的等待, 為了提高效率, 我們將使用 async. washing1/2/3() 本是 "普通函數", 現在我們用 async 把它們升級為 "異步函數". 注: 一個異步的函數, 有個更標準的稱呼, 我們叫它 "協程" (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() """ 從正常人的理解來看, 我們現在有了異步函數, 但是卻忘了定義應該什麼時候 "離開" 一臺洗衣 機, 去看看另一個... 這就會導致, 現在的情況是我們一邊看著第一臺洗衣機, 一邊著急地想著 "是不是該去開第二臺洗衣機了呢?" 但又不敢去 (只是打個比方), 最終還是花了10秒的時間才 把衣服洗完. PS: 其實 demo2() 是無法運行的, Python 會直接警告你: RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing1' was never awaited RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing2' was never awaited RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing3' was never awaited """def demo3(): """ 現在我們吸取了上次的教訓, 告訴自己洗衣服的過程是 "可等待的" (awaitable), 在它開始洗衣服 的時候, 我們可以去弄別的機器. """ async def washing1(): await sleep(3) # 注意這裡加入了 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() """ 嘗試運行一下, 我們會發現還是會報錯 (報錯內容和 demo2 一樣). 這裡我說一下原因, 以及在 demo4 中會給出一個最終答案: 1. 第一個問題是, await 後面必須跟一個 awaitable 類型或者具有 __await__ 屬性的 對象. 這個 awaitable, 並不是我們認為 sleep() 是 awaitable 就可以 await 了, 常見的 awaitable 對象應該是: await asyncio.sleep(3) # asyncio 庫的 sleep() 機制與 time.sleep() 不 # 同, 前者是 "假性睡眠", 後者是會導致線程阻塞的 "真性睡眠" await an_async_function() # 一個異步的函數, 也是可等待的對象 以下是不可等待的: await time.sleep(3) x = await 'hello' # <class> doesn't define '__await__' x = await 3 + 2 # <class> dosen't define '__await__' x = await None # ... x = await a_sync_function() # 普通的函數, 是不可等待的 2. 第二個問題是, 如果我們要執行異步函數, 不能用這樣的調用方法: washing1() washing2() washing3() 而應該用 asyncio 庫中的事件循環機制來啟動 (具體見 demo4 講解). """def demo4(): """ 這是最終我們想要的實現. """ import asyncio # 引入 asyncio 庫 async def washing1(): await asyncio.sleep(3) # 使用 asyncio.sleep(), 它返回的是一個可等待的對象 print('washer1 finished') async def washing2(): await asyncio.sleep(2) print('washer2 finished') async def washing3(): await asyncio.sleep(5) print('washer3 finished') """ 事件循環機制分為以下幾步驟: 1. 創建一個事件循環 2. 將異步函數加入事件隊列 3. 執行事件隊列, 直到最晚的一個事件被處理完畢後結束 4. 最後建議用 close() 方法關閉事件循環, 以徹底清理 loop 對象防止誤用 """ # 1. 創建一個事件循環 loop = asyncio.get_event_loop() # 2. 將異步函數加入事件隊列 tasks = [ washing1(), washing2(), washing3(), ] # 3. 執行事件隊列, 直到最晚的一個事件被處理完畢後結束 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) """ PS: 如果不滿意想要 "多洗幾遍", 可以多寫幾句: 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, 建議養成良好關閉的習慣 # (有點類似於文件讀寫結束時的 close() 操作) loop.close() """ 最終的打印效果: washer2 finished washer1 finished washer3 finished elapsed time = 5.126561641693115 (畢竟切換線程也要有點耗時的) 說句題外話, 我看有的博主的加入事件隊列是這樣寫的: tasks = [ loop.create_task(washing1()), loop.create_task(washing2()), loop.create_task(washing3()), ] 運行的效果是一樣的, 暫不清楚為什麼他們這樣做. """if __name__ == '__main__': # 為驗證是否真的縮短了時間, 我們計個時 start = time() # demo1() # 需花費10秒 # demo2() # 會報錯: RuntimeWarning: coroutine ... was never awaited # demo3() # 會報錯: RuntimeWarning: coroutine ... was never awaited demo4() # 需花費5秒多一點點 end = time() print('elapsed time = ' + str(end - start))/<class>/<class>/<locals>/<locals>/<locals>/<code> 原文鏈接：https://blog.csdn.net/Likianta/article/details/90123678
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