Python异步编程之美

一. Python中线程thread实现以及调度

高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程，一般线程是由操作系统进行直接调度的，例如当出现IO时，操作系统会自行实现实现线程切换，直接上代码：

# _*_ coding: utf-8 _*_
# !/usr/bin/python
"""
Author:mym
Create Date: -15:05
User: EDZ
description:
"""
import time
import threading


def decoration(func):
    def wrap(*args, **kwargs):
        work = threading.Thread(target=func, args=args, kwargs=kwargs)
        work.start()
    return wrap


@decoration
def say():
    time.sleep(3)
    print("in say work function")


def sing():
    print("in sing work function")


if __name__ == '__main__':
    say()
    sing()

输出结果：
in sing work function
间隔3秒
in say work function

解释一下，这里为什么先执行的时say()函数，但是确先执行sing()并打印"in sing work function"，这是因为主进程的线程中我们调用threading模块创建了一个线程去执行say函数，然后遇到IO操作，此时操作系统自己会进行线程调度并进行线程切换，执行主线程的任务，然后IO操作结束后去执行work线程

注意点：高级语言中线程的切换时操作系统自行调度的

二. Python异步编程

2.1 asyncio异步api

异步过程

import threading
import asyncio


async def work():
    print("current threading name is %s" % threading.currentThread().name)
    await asyncio.sleep(1)
    print("await end")


async def main():
    await asyncio.gather(work(), work(), work())


if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

在 async 函数main的里面，asyncio.gather() 方法将多个异步任务（三个 work()）包装成一个新的异步任务，必须等到内部的多个异步任务都执行结束，这个新的异步任务才会结束，三个 work() 依次执行，打印完"current threading name is" ，就休眠1秒钟，把执行权交给下一个work()，所以先连续打印出三个 “current threading name is”。等到1秒钟休眠结束，执行权重新交回第一个 work()，开始执行 await 命令下一行的语句，所以会接着打印出三个"await end"，脚本总的运行时间是1秒。

2.2 concurrent.futures模块

concurrent.futures模块实现了对threading(线程)和multiprocessing(进程)的更高级的抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。
Python3.2以后提供了concurrent标准模块，其中concurrent.futures模块提供了两个支持异步的方法的类，ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor，顾名思义两者分别被用来创建线程池和进程池的代码。我们可以将相应的tasks直接放入线程池/进程池，不需要维护Queue来操心死锁的问题，线程池/进程池会自动帮我们调度

Future这个概念你可以把它理解为一个在未来完成的操作，这是异步编程的基础，传统编程模式下比如我们操作queue.get的时候，在等待返回结果之前会产生阻塞，cpu不能让出来做其他事情，而Future的引入帮助我们在等待的这段时间可以完成其他的操作。

Future Objects：Future类封装了可调用的异步执行.Future 实例通过 Executor.submit()方法创建。

**submit(fn, *args, kwargs)：调度可调用的fn，作为fn(args kwargs)执行，并返回一个表示可调用的执行的Future对象。
ThreadPoolExecutor：ThreadPoolExecutor是一个Executor的子类，它使用线程池来异步执行调用。

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix=’’)：Executor子类，使用max_workers规格的线程池来执行异步调用

接下来模拟在Flask应用中使用异步耗时任务: