python异步磁盘 python 异步

什么是异步及使用场景？

写代码过程中，经常会碰到，某一个函数，可能需要执行很久，才会返回，那么，我们现在让程序在这里死等着让它执行完成，很影响代码性能，因此，需要借用异步处理！比如如下demo

def my_func():
    demo()
    pass


def demo():
    # long time
    import time
    import random
    time.sleep(10 * random.randint(1，5))#IO密集型操作
    return 'Success or Faild'

如何使用异步，以及异步的返回结果如何进行回调？

异步的原理就是，这个时候，不再自己执行函数，把任务交出去，给其他人去执行，总之，原理就是我不再等你完事，我要干自己事情去了！

那么怎么交出去呢？

1.可以多开个线程交出去，使用装饰器（单机处理）

def async_demo(func):
    from threading import Thread
    def wrapper(*args, **kwargs):
        thr = Thread(target=func, args=args, kwargs=kwargs)
        thr.start()
    return wrapper


def my_func():
    demo()
    print('my_func todo')
    pass

@async_demo
def demo():
    # long time
    import time
    import random
    time.sleep(10 * random.randint(1，5))#IO密集型操作
    return 'Success or Faild'

2.可以交给redis内存，以队列形式，供其他进程或者线程去消耗（分布式处理，或者单机多进程处理）

代码请自行研究，这里暂不做举例，涉及代码较多（queue队列）

3.使用协程（单机单线程）

yield也起到挂起程序的作用

import time

def foo():
    print('Running in foo') #1
    yield
    time.sleep(3)
    print('Explicit context switch to foo again') #3
 
def bar():
    print('Explicit context to bar') #4
    yield
    time.sleep(3)
    print('Implicit context switch back to bar') #6
 
next(foo())
next(bar())
print('haha')

gevent

import gevent
def foo():
    print('Running in foo') #1
    gevent.sleep(2) #2
    print('Explicit context switch to foo again') #3
 
def bar():
    print('Explicit context to bar') #4
    gevent.sleep(1) #5
    print('Implicit context switch back to bar') #6
 
gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
])

 

注意：

虽然异步比较适用于大部分的等待时间较长的操作，但是作为python程序，因为有全局锁（GIL）的存在，即同一时刻只有一个线程在CPU中跑，所以，对于计算密集型操作，是不适合本机多开线程的，反而会影响执行速度！

关于网络、磁盘IO密集型和CPU密集型:

对于网络、磁盘IO来说，因为会有很多等待时间，比如，请求资源到等待返回资源这段时间（也叫IO等待），这个线程是啥事都干不了的，还不如让其他线程继续进行请求或作其他操作，这个时候多线程就有用了；

但是CPU密集型的操作来说：因为要持续跑CPU，这个线程实质上是基本没有休息时间的，因为在持续占用CPU进行操作，所以，这个时候，python多线程用处不大，还会因为频繁切换线程而耗费资源！