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# 22 | 并发编程之Asyncio
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你好，我是景霄。
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上节课，我们一起学习了Python并发编程的一种实现——多线程。今天这节课，我们继续学习Python并发编程的另一种实现方式——Asyncio。不同于协程那章，这节课我们更注重原理的理解。
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通过上节课的学习，我们知道，在处理I/O操作时，使用多线程与普通的单线程相比，效率得到了极大的提高。你可能会想，既然这样，为什么还需要Asyncio？
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诚然，多线程有诸多优点且应用广泛，但也存在一定的局限性：
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* 比如，多线程运行过程容易被打断，因此有可能出现race condition的情况；
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* 再如，线程切换本身存在一定的损耗，线程数不能无限增加，因此，如果你的 I/O操作非常heavy，多线程很有可能满足不了高效率、高质量的需求。
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正是为了解决这些问题，Asyncio应运而生。
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## 什么是Asyncio
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### Sync VS Async
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我们首先来区分一下Sync（同步）和Async（异步）的概念。
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* 所谓Sync，是指操作一个接一个地执行，下一个操作必须等上一个操作完成后才能执行。
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* 而Async是指不同操作间可以相互交替执行，如果其中的某个操作被block了，程序并不会等待，而是会找出可执行的操作继续执行。
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举个简单的例子，你的老板让你做一份这个季度的报表，并且邮件发给他。
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* 如果按照Sync的方式，你会先向软件输入这个季度的各项数据，接下来等待5min，等报表明细生成后，再写邮件发给他。
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* 但如果按照Async的方式，再你输完这个季度的各项数据后，便会开始写邮件。等报表明细生成后，你会暂停邮件，先去查看报表，确认后继续写邮件直到发送完毕。
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### Asyncio工作原理
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明白了Sync 和Async，回到我们今天的主题，到底什么是Asyncio呢？
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事实上，Asyncio和其他Python程序一样，是单线程的，它只有一个主线程，但是可以进行多个不同的任务（task），这里的任务，就是特殊的future对象。这些不同的任务，被一个叫做event loop的对象所控制。你可以把这里的任务，类比成多线程版本里的多个线程。
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为了简化讲解这个问题，我们可以假设任务只有两个状态：一是预备状态；二是等待状态。所谓的预备状态，是指任务目前空闲，但随时待命准备运行。而等待状态，是指任务已经运行，但正在等待外部的操作完成，比如I/O操作。
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在这种情况下，event loop会维护两个任务列表，分别对应这两种状态；并且选取预备状态的一个任务（具体选取哪个任务，和其等待的时间长短、占用的资源等等相关），使其运行，一直到这个任务把控制权交还给event loop为止。
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当任务把控制权交还给event loop时，event loop会根据其是否完成，把任务放到预备或等待状态的列表，然后遍历等待状态列表的任务，查看他们是否完成。
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* 如果完成，则将其放到预备状态的列表；
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* 如果未完成，则继续放在等待状态的列表。
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而原先在预备状态列表的任务位置仍旧不变，因为它们还未运行。
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这样，当所有任务被重新放置在合适的列表后，新一轮的循环又开始了：event loop继续从预备状态的列表中选取一个任务使其执行…如此周而复始，直到所有任务完成。
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值得一提的是，对于Asyncio来说，它的任务在运行时不会被外部的一些因素打断，因此Asyncio内的操作不会出现race condition的情况，这样你就不需要担心线程安全的问题了。
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### Asyncio用法
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讲完了Asyncio的原理，我们结合具体的代码来看一下它的用法。还是以上节课下载网站内容为例，用Asyncio的写法我放在了下面代码中（省略了异常处理的一些操作），接下来我们一起来看：
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```
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import asyncio
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import aiohttp
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import time
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async def download_one(url):
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async with aiohttp.ClientSession() as session:
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async with session.get(url) as resp:
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print('Read {} from {}'.format(resp.content_length, url))
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async def download_all(sites):
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tasks = [asyncio.create_task(download_one(site)) for site in sites]
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await asyncio.gather(*tasks)
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def main():
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sites = [
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/PHP',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language',
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'https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)'
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]
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start_time = time.perf_counter()
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asyncio.run(download_all(sites))
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end_time = time.perf_counter()
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print('Download {} sites in {} seconds'.format(len(sites), end_time - start_time))
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if __name__ == '__main__':
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main()
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## 输出
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Read 63153 from https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)
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Read 31461 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society
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Read 23965 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography
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Read 36312 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History
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Read 25203 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts
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Read 15160 from https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language
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Read 28749 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics
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Read 29587 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology
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Read 79318 from https://en.wikipedia.org/wiki/PHP
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Read 30298 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography
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Read 73914 from https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)
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Read 62218 from https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)
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Read 22318 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science
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Read 36800 from https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js
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Read 67028 from https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science
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Download 15 sites in 0.062144195078872144 seconds
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```
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这里的Async和await关键字是Asyncio的最新写法，表示这个语句/函数是non-block的，正好对应前面所讲的event loop的概念。如果任务执行的过程需要等待，则将其放入等待状态的列表中，然后继续执行预备状态列表里的任务。
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主函数里的asyncio.run(coro)是Asyncio的root call，表示拿到event loop，运行输入的coro，直到它结束，最后关闭这个event loop。事实上，asyncio.run()是Python3.7+才引入的，相当于老版本的以下语句：
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```
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loop = asyncio.get_event_loop()
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try:
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loop.run_until_complete(coro)
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finally:
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loop.close()
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```
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至于Asyncio版本的函数download\_all()，和之前多线程版本有很大的区别：
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```
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tasks = [asyncio.create_task(download_one(site)) for site in sites]
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await asyncio.gather(*task)
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```
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这里的`asyncio.create_task(coro)`，表示对输入的协程coro创建一个任务，安排它的执行，并返回此任务对象。这个函数也是Python 3.7+新增的，如果是之前的版本，你可以用`asyncio.ensure_future(coro)`等效替代。可以看到，这里我们对每一个网站的下载，都创建了一个对应的任务。
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再往下看，`asyncio.gather(*aws, loop=None, return_exception=False)`，则表示在event loop中运行`aws序列`的所有任务。当然，除了例子中用到的这几个函数，Asyncio还提供了很多其他的用法，你可以查看 [相应文档](https://docs.python.org/3/library/asyncio-eventloop.html) 进行了解。
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最后，我们再来看一下最后的输出结果——用时只有0.06s，效率比起之前的多线程版本，可以说是更上一层楼，充分体现其优势。
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## Asyncio有缺陷吗？
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学了这么多内容，我们认识到了Asyncio的强大，但你要清楚，任何一种方案都不是完美的，都存在一定的局限性，Asyncio同样如此。
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实际工作中，想用好Asyncio，特别是发挥其强大的功能，很多情况下必须得有相应的Python库支持。你可能注意到了，上节课的多线程编程中，我们使用的是requests库，但今天我们并没有使用，而是用了aiohttp库，原因就是requests库并不兼容Asyncio，但是aiohttp库兼容。
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Asyncio软件库的兼容性问题，在Python3的早期一直是个大问题，但是随着技术的发展，这个问题正逐步得到解决。
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另外，使用Asyncio时，因为你在任务的调度方面有了更大的自主权，写代码时就得更加注意，不然很容易出错。
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举个例子，如果你需要await一系列的操作，就得使用asyncio.gather()；如果只是单个的future，或许只用asyncio.wait()就可以了。那么，对于你的future，你是想要让它run\_until\_complete()还是run\_forever()呢？诸如此类，都是你在面对具体问题时需要考虑的。
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## 多线程还是Asyncio
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不知不觉，我们已经把并发编程的两种方式都给学习完了。不过，遇到实际问题时，多线程和Asyncio到底如何选择呢？
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总的来说，你可以遵循以下伪代码的规范：
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```
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if io_bound:
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if io_slow:
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print('Use Asyncio')
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else:
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print('Use multi-threading')
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else if cpu_bound:
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print('Use multi-processing')
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```
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* 如果是I/O bound，并且I/O操作很慢，需要很多任务/线程协同实现，那么使用Asyncio更合适。
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* 如果是I/O bound，但是I/O操作很快，只需要有限数量的任务/线程，那么使用多线程就可以了。
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* 如果是CPU bound，则需要使用多进程来提高程序运行效率。
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## 总结
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今天这节课，我们一起学习了Asyncio的原理和用法，并比较了Asyncio和多线程各自的优缺点。
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不同于多线程，Asyncio是单线程的，但其内部event loop的机制，可以让它并发地运行多个不同的任务，并且比多线程享有更大的自主控制权。
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Asyncio中的任务，在运行过程中不会被打断，因此不会出现race condition的情况。尤其是在I/O操作heavy的场景下，Asyncio比多线程的运行效率更高。因为Asyncio内部任务切换的损耗，远比线程切换的损耗要小；并且Asyncio可以开启的任务数量，也比多线程中的线程数量多得多。
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但需要注意的是，很多情况下，使用Asyncio需要特定第三方库的支持，比如前面示例中的aiohttp。而如果I/O操作很快，并不heavy，那么运用多线程，也能很有效地解决问题。
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## 思考题
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这两节课，我们学习了并发编程的两种实现方式，也多次提到了并行编程（multi-processing），其适用于CPU heavy的场景。
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现在有这么一个需求：输入一个列表，对于列表中的每个元素，我想计算0到这个元素的所有整数的平方和。
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我把常规版本的写法放在了下面，你能通过查阅资料，写出它的多进程版本，并且比较程序的耗时吗？
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```
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import time
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def cpu_bound(number):
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print(sum(i * i for i in range(number)))
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def calculate_sums(numbers):
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for number in numbers:
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cpu_bound(number)
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def main():
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start_time = time.perf_counter()
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numbers = [10000000 + x for x in range(20)]
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calculate_sums(numbers)
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end_time = time.perf_counter()
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print('Calculation takes {} seconds'.format(end_time - start_time))
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if __name__ == '__main__':
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main()
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```
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欢迎在留言区写下你的思考和答案，也欢迎你把今天的内容分享给你的同事朋友，我们一起交流、一起进步。
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