Python爬虫之协程，异步协程和多任务异步协程

Dear 丶 2022-09-03 04:17 289阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  一. 协程
 *  二. 异步协程
 *   *  创建一个协程对象并使用
     *  task的创建与使用
     *  future的使用
     *  绑定回调
 *  三. 多任务异步协程

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# 一. 协程 #

协程，英文叫做 Coroutine，又称微线程，纤程，协程是一种用户态的轻量级线程。  
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态，即所有局部状态的一个特定组合，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。  
协程本质上是个单进程，协程相对于多进程来说，无需线程上下文切换的开销，无需原子操作锁定及同步的开销，编程模型也非常简单。  
我们可以使用协程来实现异步操作，比如在网络爬虫场景下，我们发出一个请求之后，需要等待一定的时间才能得到响应，但其实在这个等待过程中，程序可以干许多其他的事情，等到响应得到之后才切换回来继续处理，这样可以充分利用 CPU 和其他资源，这就是异步协程的优势。

# 二. 异步协程 #

对于异步协程的一些概念：

1.  event——loop:时间循环，相当于一个无限循环，我们可以把一些函数注册到这个事件循环上，当满足某些条件的时候，函数就会被循环执行。
2.  coroutine：协程对象，我们可以将携程对象注册到事件循环中，它会被事件循环调用。我们可以使用asyps 关键字来定义一个方法，这个 方法在调用时不会被立即执行，而是返回一个携程对象。
3.  task： 任务，它是对携程对象的进一步封装，包含了任务的各个状态。
4.  future： 代表将来执行或还没有执行的任务，实际上和task没有本质区别。
5.  async ：定义一个协程。
6.  await：用来挂起阻塞方法的执行。

## 创建一个协程对象并使用 ##

import asyncio
    
    async def request(url):
        print('正在请求的url是',url)
        print('请求成功',url)
        #async修饰的函数，调用之后返回的一个协程对象
    c = request('www.baidu.com')
    
    #创建一个事件循环对象
    loop = asyncio.get_event_loop()
    #将协程对象注册到loop中,然后启动loop
    loop.run_until_complete(c)

![在这里插入图片描述][a4cc023823854128aea61073d0028e7d.png]

## task的创建与使用 ##

import asyncio
    
    async def request(url):
        print('正在请求的url是',url)
        print('请求成功',url)
        #async修饰的函数，调用之后返回的一个协程对象
    c = request('www.baidu.com')
    loop = asyncio.get_event_loop()
    #基于loop创建了一个task对象
    task = loop.create_task(c)
    print(task)
    loop.run_until_complete(task)
    print(task)

![在这里插入图片描述][033b18f68f9949e382bfe11d2da94a7c.png]

## future的使用 ##

import asyncio
    
    async def request(url):
        print('正在请求的url是',url)
        print('请求成功',url)
        #async修饰的函数，调用之后返回的一个协程对象
    c = request('www.baidu.com')
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    task = asyncio.ensure_future(c)
    print(task)
    loop.run_until_complete(task)
    print(task)

![在这里插入图片描述][9c553ac48f53478f8e6bf803788eda6d.png]

**task 与 future 本质上没有区别**

## 绑定回调 ##

import asyncio
    
    async def request(url):
        print('正在请求的url是',url)
        print('请求成功',url)
        return url
        #async修饰的函数，调用之后返回的一个协程对象
    c = request('www.baidu.com')
    
    def callback_func(task):
        print(task.result())
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    task = asyncio.ensure_future(c)
    #将回调函数绑定到任务对象中
    task.add_done_callback(callback_func)
    loop.run_until_complete(task)

![在这里插入图片描述][7533fb21beb64cffb635759afd9c8f44.png]

# 三. 多任务异步协程 #

下面用代码来展示一下.多任务异步协程的用法和作用

import asyncio
    import time
    
    async def request(url):
        print('正在下载',url)
        #当在asyncio中遇到阻塞操作必须进行手动挂起
        await asyncio.sleep(2)
        print('下载完成',url)
    
    start = time.time()
    urls = [
        'www.baidu.com',
        'www.souhu.com',
        'www.sogou.com'
    ]
    #任务列表：存放多个任务对象
    stasks = []
    for url in urls:
        c=request(url)
        task= asyncio.ensure_future(c)
        stasks.append(task)
    
    loop= asyncio.get_event_loop()
    #需要将任务列表封装到wait中
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(stasks))
    print(time.time()-start)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RvbTE5Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**本该执行6秒的程序，变成了2秒，大大节约了运行时间。**  
**注意：异步时不能使用request模块，可以用aiohttp模块取而代之**  
例：

import asyncio
    import time
    import aiohttp
    import requests
    
    start = time.time()
    urls = [
        'url1','url2','url3'
    ]
    async def get_page(url):
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url) as response:
                #text()返回字符串形式的相应数据
                #read()返回二进制形式的响应数据
                #ison()返回的就是json对象
                #注意：获取相应数据操作之前一定要使用await进行手动挂起
                page_text = await response.text()
                print(page_text)
    
    tasks = []
    for url in urls:
        c = get_page(url)
        tasks =asyncio.ensure_future(c)
        tasks.append(task)
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    
    end = time.time()
    print("总耗时："，end-start)

[a4cc023823854128aea61073d0028e7d.png]: /images/20220829/8f0ee041fd864269b46f56e89a6d4fa8.png
[033b18f68f9949e382bfe11d2da94a7c.png]: /images/20220829/0dd18bae1e1c4a62b415a8ce1e12e93b.png
[9c553ac48f53478f8e6bf803788eda6d.png]: /images/20220829/4273cfdc23204210af9974d5b6fe8225.png
[7533fb21beb64cffb635759afd9c8f44.png]: /images/20220829/c2652cf6a70b4e25b158b2eae2bbc632.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RvbTE5Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/0d036b7924ed4933b12406c925dae0b5.png