python3 asyncio

一、概述

asyncio 是用來編寫 並發 代碼的庫，使用 async/await 語法。

asyncio 被用作多個提供高性能 Python 異步框架的基礎，包括網絡和網站服務，數據庫連接庫，分布式任務隊列等等。

asyncio 往往是構建 IO 密集型和高層級 結構化 網絡代碼的最佳選擇。

asyncio 提供一組 高層級 API 用於:

• 並發地 運行 Python 協程 並對其執行過程實現完全控制;

• 執行 網絡 IO 和 IPC;

• 控制 子進程;

• 通過 隊列 實現分布式任務;

• 同步 並發代碼;

此外，還有一些 低層級 API 以支持 庫和框架的開發者 實現:

• 創建和管理 事件循環，以提供異步 API 用於 網絡化, 運行 子進程，處理 OS 信號 等等;

• 使用 transports 實現高效率協議;

• 通過 async/await 語法 橋接 基於回調的庫和代碼。

 

關於asyncio的使用，請閱讀以下2篇文章：

https://blog.csdn.net/SL_World/article/details/86597738

https://blog.csdn.net/SL_World/article/details/86691747

 

寫的非常不錯，強烈推薦！！！

 

二、功能演示

subprocess

需求

需要ping內網中的所有ip地址，是否都可以pnig通。

內網網段為：192.168.31.0/24

完整代碼

test.py

#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8

import time
import subprocess
import asyncio
import re


async def ping_call(num):
    # 當前時間
    current_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())
    ip = "192.168.31.%s" % num
    # 超時時間為1秒，ping 1次
    cmd = 'ping -c 1 -w 1 -W 1 %s' % ip
    print(cmd)
    # 執行命令
    proc = await asyncio.create_subprocess_exec('ping', '-c', '1','-w','1','-W','1', ip,
                                            stdout=asyncio.subprocess.PIPE)
    # print("proc",proc,type(proc))
    result = await proc.stdout.read()

    # 通過正則匹配是否有100%關鍵字
    regex = re.findall('100% packet loss', result.decode('utf-8'))
    # 長度為0時，表示沒有出現100% packet loss
    if len(regex) == 0:
        return current_time,ip,True
    else:
        return current_time,ip,False


async def main():  # 調用方
    tasks = []
    for i in range(1, 256):
        # 把所有任務添加到task中
        tasks.append(ping_call(i))

    # 子生成器
    done, pending = await asyncio.wait(tasks)
    # done和pending都是一個任務，所以返回結果需要逐個調用result()
    for r in done:
        # print(r.result())
        # 判斷布爾值
        if r.result()[2]:
            # 顏色代碼
            color_code = 32
        else:
            color_code = 31

        info = "\033[1;{};1m{}\033[0m".format(color_code, r.result())
        print(info)


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    # 創建一個事件循環對象loop
    loop = asyncio.get_event_loop()
    try:
        # 完成事件循環，直到最后一個任務結束
        loop.run_until_complete(main())
    finally:
        # 結束事件循環
        loop.close()
    print('所有IO任務總耗時%.5f秒' % float(time.time() - start))

 

執行輸出：

...
ping -c 1 -w 1 -W 1 192.168.31.11
...
('2020-04-20 18:18:21', '192.168.31.138', False)
('2020-04-20 18:18:21', '192.168.31.230', True)
('2020-04-20 18:18:21', '192.168.31.1', True)
('2020-04-20 18:18:20', '192.168.31.170', False)
...
('2020-04-20 18:18:20', '192.168.31.200', False)
所有IO任務總耗時1.93505秒

可以發現，花費時間為1.9秒。速度特別快！

如果同步執行，可能需要500多秒。

 

注意：subprocess模塊，是調用asyncio.create_subprocess_exec，它返回一個asyncio生成器對象。

如果直接調用python自帶的subprocess模塊，是無法實現異步的。

 

本文參考鏈接：

https://gist.github.com/athoune/0736f73368fac38f066ac7cbf82ff5eb

http://codingdict.com/sources/py/asyncio/5789.html