python3 asyncio

asyncio 是用来编写 并发 代码的库，使用 async/await 语法。

asyncio 被用作多个提供高性能 python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务队列等等。

asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化 网络代码的最佳选择。

asyncio 提供一组 高层级 api 用于:

• 并发地 运行 Python 协程 并对其执行过程实现完全控制;

• 执行 网络 IO 和 IPC;

• 控制 子进程;

• 通过 队列 实现分布式任务;

• 同步 并发代码;

此外，还有一些 低层级 API 以支持 库和框架的开发者 实现:

• 创建和管理 事件循环，以提供异步 API 用于 网络化, 运行 子进程，处理 OS 信号 等等;

• 使用 transports 实现高效率协议;

• 通过 async/await 语法 桥接 基于回调的库和代码。

关于asyncio的使用，请阅读以下2篇文章：

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

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

写的非常不错，强烈推荐！！！

subprocess

需求

需要ping内网中的所有ip地址，是否都可以pnig通。

内网网段为：192.168.31.0/24

完整代码

test.py

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

import time
import subprocess
import asyncio
import re


async def ping_call(num):
    # 当前时间
    current_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())
    ip = "192.168.31.%s" % num
    # 超时时间为1秒，ping 1次
    cmd = 'ping -c 1 -w 1 -W 1 %s' % ip
    print(cmd)
    # 执行命令
    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()

    # 通过正则匹配是否有100%关键字
    regex = re.findall('100% packet loss', result.decode('utf-8'))
    # 长度为0时，表示没有出现100% packet loss
    if len(regex) == 0:
        return current_time,ip,True
    else:
        return current_time,ip,False


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

    # 子生成器
    done, pending = await asyncio.wait(tasks)
    # done和pending都是一个任务，所以返回结果需要逐个调用result()
    for r in done:
        # print(r.result())
        # 判断布尔值
        if r.result()[2]:
            # 颜色代码
            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()
    # 创建一个事件循环对象loop
    loop = asyncio.get_event_loop()
    try:
        # 完成事件循环，直到最后一个任务结束
        loop.run_until_complete(main())
    finally:
        # 结束事件循环
        loop.close()
    print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time() - start))

执行输出：

...
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任务总耗时1.93505秒

可以发现，花费时间为1.9秒。速度特别快！

如果同步执行，可能需要500多秒。

注意：subprocess模块，是调用asyncio.create_subprocess_exec，它返回一个asyncio生成器对象。

如果直接调用python自带的subprocess模块，是无法实现异步的。

本文参考链接：

https://GISt.GitHub.com/athoune/0736f73368fac38f066ac7cbf82ff5eb

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