Python异步IO怎么理解

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Python 3.4标准库有一个新模块asyncio，用来支持异步IO，不过目前api状态是provisional，意味着不保证向后兼容性，甚至可能从标准库中移除（可能性极低）。如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿了很长时间，可能后续有API和实现上的调整，但毋庸置疑asyncio非常实用且功能强大，值得学习和深究。

示例

asyncio主要应对tcp/UDP Socket通信，从容管理大量连接，而无需创建大量线程，提高系统运行效率。此处将官方文档的一个示例做简单改造，实现一个Http长连接benchmark工具，用于诊断WEB服务器长连接处理能力。

功能概述：

每隔10毫秒创建10个连接，直到目标连接数（比如10k），同时每个连接都会规律性的向服务器发送HEAD请求，以维持HTTP keepavlie。

代码如下： 

import argparse  import asyncio  import functools  import logging  import random  import urllib.parse  loop = asyncio.get_event_loop()  @asyncio.coroutine  def print_http_headers(no, url, keepalive):      url = urllib.parse.urlsplit(url)      wait_for = functools.partial(asyncio.wait_for, timeout=3, loop=loop)      query = ('HEAD {url.path} HTTP/1.1\r\n'               'Host: {url.hostname}\r\n'               '\r\n').fORMat(url=url).encode('utf-8')      rd, wr = yield from wait_for(asyncio.open_connection(url.hostname, 80))      while True:          wr.write(query)          while True:              line = yield from wait_for(rd.readline())              if not line: # end of connection                  wr.close()                  return no              line = line.decode('utf-8').rstrip()              if not line: # end of header                  break              logging.debug('(%d) HTTP header> %s' % (no, line))          yield from asyncio.sleep(random.randint(1, keepalive//2))  @asyncio.coroutine  def do_requests(args):      conn_pool = set()      waiter = asyncio.Future()      def _on_complete(fut):          conn_pool.remove(fut)          exc, res = fut.exception(), fut.result()          if exc is not None:              logging.info('conn#{} exception'.format(exc))          else:              logging.info('conn#{} result'.format(res))          if not conn_pool:              waiter.set_result('event loop is done')      for i in range(args.connections):          fut = asyncio.async(print_http_headers(i, args.url, args.keepalive))          fut.add_done_callback(_on_complete)          conn_pool.add(fut)          if i % 10 == 0:              yield from asyncio.sleep(0.01)      logging.info((yield from waiter))  def main():      parser = argparse.ArgumentParser(description='asyncli')      parser.add_argument('url', help='page address')      parser.add_argument('-c', '--connections', type=int, default=1,                          help='number of connections simultaneously')      parser.add_argument('-k', '--keepalive', type=int, default=60,                          help='HTTP keepalive timeout')      args = parser.parse_args()      logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(message)s')      loop.run_until_complete(do_requests(args))      loop.close()  if __name__ == '__main__':      main()

测试与分析

硬件：CPU 2.3GHz / 2 cores，RAM 2GB

软件：Centos 6.5(kernel 2.6.32), Python 3.3 (pip install asyncio), Nginx 1.4.7

参数设置：ulimit -n 10240；nginx worker的连接数改为10240

启动WEB服务器，只需一个worker进程：

# ../sbin/nginx  # ps ax | grep nginx  2007 ? Ss 0:00 nginx: master process ../sbin/nginx  2008 ? S 0:00 nginx: worker process

启动benchmark工具, 发起10k个连接，目标URL是nginx的默认测试页面:

$ python asyncli.py http://10.211.55.8/ -c 10000

nginx日志统计平均每秒请求数：

# tail -1000000 access.log | awk '{ print $4 }' | sort | uniq -c | awk '{ cnt+=1; sum+=$1 } END { printf "avg = %d\n", sum/cnt }'  avg = 548

top部分输出：

VIRT   RES   SHR  S %CPU  %MEM   TIME+  COMMAND  657m   115m  3860 R 60.2  6.2   4:30.02  python  54208  10m   848  R 7.0   0.6   0:30.79  nginx

感谢各位的阅读，以上就是“Python异步IO怎么理解”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python异步IO怎么理解这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！