听说过python协程没？听说过 asyncio 库没？都在这一篇博客了

Python 中协程概念是从 3.4 版本增加的，但 3.4 版本采用是生成器实现，为了将协程和生成器的使用场景进行区分，使语义更加明确，在 python 3.5 中增加了 async 和 await 关键字，用于定义原生协程。

asyncio 异步 I/O 库

python 中的 asyncio 库提供了管理事件、协程、任务和线程的方法，以及编写并发代码的原语，即 async 和 await。

该模块的主要内容：

事件循环：event_loop，管理所有的事件，是一个无限循环方法，在循环过程中追踪事件发生的顺序将它们放在队列中，空闲时则调用相应的事件处理者来处理这些事件；

协程：coroutine，子程序的泛化概念，协程可以在执行期间暂停，等待外部的处理（I/O 操作）完成之后，再从暂停的地方继续运行，函数定义式使用 async 关键字，这样这个函数就不会立即执行，而是返回一个协程对象；

Future 和 Task：Future 对象表示尚未完成的计算，Task 是 Future 的子类，包含了任务的各个状态，作用是在运行某个任务的同时可以并发的运行多个任务。

异步函数的定义

异步函数本质上依旧是函数，只是在执行过程中会将执行权交给其它协程，与普通函数定义的区别是在 def 关键字前增加 async。

# 异步函数 import asyncio # 异步函数 async def func(x): print("异步函数") return x ** 2 ret = func(2) print(ret)

运行代码输入如下内容：

sys:1: RuntimeWarning: coroutine 'func' was never awaited

函数返回一个协程对象，如果想要函数得到执行，需要将其放到事件循环 event_loop 中。

事件循环 event_loop

event_loop 是 asyncio 模块的核心，它将异步函数注册到事件循环上。

过程实现方式为：由 loop 在适当的时候调用协程，这里使用的方式名为 asyncio.get_event_loop()，然后由 run_until_complete(协程对象) 将协程注册到事件循环中，并启动事件循环。

import asyncio # 异步函数 async def func(x): print("异步函数") return x ** 2 # 协程对象，该对象不能直接运行 coroutine1 = func(2) # 事件循环对象 loop = asyncio.get_event_loop() # 将协程对象加入到事件循环中，并执行 ret = loop.run_until_complete(coroutine1) print(ret)

首先在 python 3.7 之前的版本中使用异步函数是安装上述流程：

先通过 asyncio.get_event_loop() 获取事件循环 loop 对象；

然后通过不同的策略调用 loop.run_until_complete() 或者 loop.run_forever() 执行异步函数。

在 python 3.7 之后的版本，直接使用 asyncio.run() 即可，该函数总是会创建一个新的事件循环并在结束时进行关闭。

最新的官方文档 都采用的是 run 方法。

官方案例

import asyncio async def main(): print('hello') await asyncio.sleep(1) print('world') asyncio.run(main())

接下来在查看一个完整的案例，并且结合 await 关键字。

import asyncio import time # 异步函数1 async def task1(x): print("任务1") await asyncio.sleep(2) print("恢复任务1") return x # 异步函数2 async def task2(x): print("任务2") await asyncio.sleep(1) print("恢复任务2") return x async def main(): start_time = time.perf_counter() ret_1 = await task1(1) ret_2 = await task2(2) print("任务1 返回的值是", ret_1) print("任务2 返回的值是", ret_2) print("运行时间", time.perf_counter() - start_time) if __name__ == '__main__': # 创建一个事件循环 loop = asyncio.get_event_loop() # 将协程对象加入到事件循环中，并执行 loop.run_until_complete(main())

代码输出如下所示：

任务1 恢复任务1 任务2 恢复任务2 任务1 返回的值是 1 任务2 返回的值是 2 运行时间 2.99929154

上述代码创建了 3 个协程，其中 task1 和 task2 都放在了协程函数 main 中，I/O 操作通过 asyncio.sleep(1) 进行模拟，整个函数运行时间为 2.9999 秒，接近 3 秒，依旧是串行进行，如果希望修改为并发执行，将代码按照下述进行修改。

import asyncio import time # 异步函数1 async def task1(x): print("任务1") await asyncio.sleep(2) print("恢复任务1") return x # 异步函数2 async def task2(x): print("任务2") await asyncio.sleep(1) print("恢复任务2") return x async def main(): start_time = time.perf_counter() ret_1,ret_2 = await asyncio.gather(task1(1),task2(2)) print("任务1 返回的值是", ret_1) print("任务2 返回的值是", ret_2) print("运行时间", time.perf_counter() - start_time) if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main())

上述代码最大的变化是将 task1 和 task2 放到了 asyncio.gather() 中运行，此时代码输出时间明显变短。

任务1 任务2 恢复任务2 # 任务2 由于等待时间短，先返回。 恢复任务1 任务1 返回的值是 1 任务2 返回的值是 2 运行时间 2.0005669480000003

asyncio.gather() 可以更换为 asyncio.wait() ，修改代码如下所示：

import asyncio import time # 异步函数1 async def task1(x): print("任务1") await asyncio.sleep(2) print("恢复任务1") return x # 异步函数2 async def task2(x): print("任务2") await asyncio.sleep(1) print("恢复任务2") return x async def main(): start_time = time.perf_counter() done, pending = await asyncio.wait([task1(1), task2(2)]) print(done) print(pending) print("运行时间", time.perf_counter() - start_time) if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main())

asyncio.wait() 返回一个元组，其中包含一个已经完成的任务集合，一个未完成任务的集合。

gather 和 wait 的区别

gather：需要所有任务都执行结束，如果任意一个协程函数崩溃了，都会抛异常，不会返回结果；

wait：可以定义函数返回的时机，可以设置为 FIRST_COMPLETED （第一个结束的）, FIRST_EXCEPTION（第一个出现异常的）, ALL_COMPLETED（全部执行完，默认的）。

done,pending = await asyncio.wait([task1(1),task2(2)],return_when=asyncio.tasks.FIRST_EXCEPTION)

创建 task

由于协程对象不能直接运行，在注册到事件循环时，是 run_until_complete 方法将其包装成一个 task 对象。该对象是对 coroutine 对象的进一步封装，它比 coroutine 对象多了运行状态，例如 pending，running，finished，可以利用这些状态获取协程对象的执行情况。

下面显示的将 coroutine 对象封装成 task 对象，在上述代码基础上进行修改。

import asyncio import time # 异步函数1 async def task1(x): print("任务1") await asyncio.sleep(2) print("恢复任务1") return x # 异步函数2 async def task2(x): print("任务2") await asyncio.sleep(1) print("恢复任务2") return x async def main(): start_time = time.perf_counter() # 封装 task 对象 coroutine1 = task1(1) task_1 = loop.create_task(coroutine1) coroutine2 = task2(2) task_2 = loop.create_task(coroutine2) ret_1, ret_2 = await asyncio.gather(task_1, task_2) print("任务1 返回的值是", ret_1) print("任务2 返回的值是", ret_2) print("运行时间", time.perf_counter() - start_time) if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main())

由于 task 对象是 future 对象的子类对象，所以上述代码也可以按照下述内容修改：

# task_2 = loop.create_task(coroutine2) task_2 = asyncio.ensure_future(coroutine2)

下面将 task 对象的各个状态进行打印输出。

import asyncio import time # 异步函数1 async def task1(x): print("任务1") await asyncio.sleep(2) print("恢复任务1") return x # 异步函数2 async def task2(x): print("任务2") await asyncio.sleep(1) print("恢复任务2") return x async def main(): start_time = time.perf_counter() # 封装 task 对象 coroutine1 = task1(1) task_1 = loop.create_task(coroutine1) coroutine2 = task2(2) # task_2 = loop.create_task(coroutine2) task_2 = asyncio.ensure_future(coroutine2) # 进入 pending 状态 print(task_1) print(task_2) # 获取任务的完成状态 print(task_1.done(), task_2.done()) # 执行任务 await task_1 await task_2 # 再次获取完成状态 print(task_1.done(), task_2.done()) # 获取返回结果 print(task_1.result()) print(task_2.result()) print("运行时间", time.perf_counter() - start_time) if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main())

await task_1 表示的是执行该协程，执行结束之后，task.done() 返回 True，task.result() 获取返回值。

回调返回值

当协程执行完毕，需要获取其返回值，刚才已经演示了一种办法，使用 task.result() 方法获取，但是该方法仅当协程运行完毕时，才能获取结果，如果协程没有运行完毕，result() 方法会返回 asyncio.InvalidStateError（无效状态错误）。

一般编码都采用第二种方案，通过 add_done_callback() 方法绑定回调。

import asyncio import requests async def request_html(): url = 'https://www.csdn.net' res = requests.get(url) return res.status_code def callback(task): print('回调：', task.result()) loop = asyncio.get_event_loop() coroutine = request_html() task = loop.create_task(coroutine) # 绑定回调 task.add_done_callback(callback) print(task) print("*"*100) loop.run_until_complete(task) print(task)

上述代码当 coroutine 执行完毕时，会调用 callback 函数。

如果回调函数需要多个参数，请使用 functools 模块中的偏函数（partial）方法

循环事件关闭

建议每次编码结束之后，都调用循环事件对象 close() 方法，彻底清理 loop 对象。

本节课爬虫项目

本节课要采集的站点由于全部都是 coser 图片，所以地址在代码中查看即可。

完整代码如下所示：

import threading import asyncio import time import requests import lxml from bs4 import BeautifulSoup async def get(url): return requests.get(url) async def get_html(url): print("准备抓取：", url) res = await get(url) return res.text async def save_img(img_url): # thumbMid_5ae3e05fd3945 将小图替换为大图 img_url = img_url.replace('thumb','thumbMid') img_url = "http://mycoser.com/" + img_url print("图片下载中：", img_url) res = await get(img_url) if res is not None: with open(f'./imgs/{time.time()}.jpg', 'wb') as f: f.write(res.content) return img_url,"ok" async def main(url_list): # 创建 5 个任务 tasks = [asyncio.ensure_future(get_html(url_list[_])) for _ in range(len(url_list))] dones, pending = await asyncio.wait(tasks) for task in dones: html = task.result() soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') divimg_tags = soup.find_all(attrs={'class': 'workimage'}) for div in divimg_tags: ret = await save_img(div.a.img["data-original"]) print(ret) if __name__ == '__main__': urls = [f"http://mycoser.com/picture/lists/p/{page}" for page in range(1, 17)] totle_page = len(urls) // 5 if len(urls) % 5 == 0 else len(urls) // 5 + 1 # 对 urls 列表进行切片，方便采集 for page in range(0, totle_page): start_page = 0 if page == 0 else page * 5 end_page = (page + 1) * 5 # 循环事件对象 loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main(urls[start_page:end_page]))

代码说明

上述代码中第一个要注意的是 await 关键字后面只能跟如下内容：

原生的协程对象；

一个包含 await 方法的对象返回的一个迭代器。

所以上述代码 get_html 函数中嵌套了一个协程 get。主函数 main 里面为了运算方便，直接对 urls 进行了切片，然后通过循环进行运行。

当然上述代码的最后两行，可以直接修改为：

# 循环事件对象 # loop = asyncio.get_event_loop() # # loop.run_until_complete(main(urls[start_page:end_page])) asyncio.run(main(urls[start_page:end_page]))

轻松获取一堆高清图片。

写在后面

协程掌握了，python 爬虫之路就开启了。

今天是持续写作的第

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