Python中怎么实现同步和异步，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

十堰ssl适用于网站、小程序/APP、API接口等需要进行数据传输应用场景，ssl证书未来市场广阔！成为创新互联的ssl证书销售渠道，可以享受市场价格4-6折优惠！如果有意向欢迎电话联系或者加微信：18982081108（备注：SSL证书合作）期待与您的合作！

一、同步与异步

#同步编程（同一时间只能做一件事，做完了才能做下一件事情）  <-a_url-><-b_url-><-c_url->  #异步编程 (可以近似的理解成同一时间有多个事情在做，但有先后)  <-a_url->    <-b_url->      <-c_url->        <-d_url->          <-e_url->            <-f_url->              <-g_url->                <-h_url->                  <--i_url-->                    <--j_url-->

模板

import asyncio  #函数名:做现在的任务时不等待，能继续做别的任务。  async def donow_meantime_dontwait(url):      response = await requests.get(url)  #函数名:快速高效的做任务  async def fast_do_your_thing():      await asyncio.wait([donow_meantime_dontwait(url) for url in urls])  #下面两行都是套路，记住就好  loop = asyncio.get_event_loop()  loop.run_until_complete(fast_do_your_thing())

tips:

await表达式中的对象必须是awaitable

requests不支持非阻塞

aiohttp是用于异步请求的库

代码

import asyncio import requests import time import aiohttp urls = ['https://book.douban.com/tag/小说','https://book.douban.com/tag/科幻',         'https://book.douban.com/tag/漫画','https://book.douban.com/tag/奇幻',         'https://book.douban.com/tag/历史','https://book.douban.com/tag/经济学'] async def requests_meantime_dont_wait(url):     print(url)     async with aiohttp.ClientSession() as session:         async with session.get(url) as resp:             print(resp.status)             print("{url} 得到响应".format(url=url)) async def fast_requsts(urls):     start = time.time()     await asyncio.wait([requests_meantime_dont_wait(url) for url in urls])     end = time.time()     print("Complete in {} seconds".format(end - start)) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(fast_requsts(urls))

gevent简介

gevent是一个python的并发库，它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。

gevent中用到的主要模式是greenlet，它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。

猴子补丁

requests库是阻塞式的，为了将requests同步更改为异步。只有将requests库阻塞式更改为非阻塞，异步操作才能实现。

而gevent库中的猴子补丁（monkey patch），gevent能够修改标准库里面大部分的阻塞式系统调用。这样在不改变原有代码的情况下，将应用的阻塞式方法，变成协程式的（异步）。

代码

from gevent import monkey  import gevent  import requests  import time   monkey.patch_all()  def req(url):      print(url)      resp = requests.get(url)      print(resp.status_code,url)   def synchronous_times(urls):      """同步请求运行时间"""      start = time.time()      for url in urls:          req(url)      end = time.time()      print('同步执行时间 {} s'.format(end-start))   def asynchronous_times(urls):      """异步请求运行时间"""      start = time.time()      gevent.joinall([gevent.spawn(req,url) for url in urls])      end = time.time()      print('异步执行时间 {} s'.format(end - start))   urls = ['https://book.douban.com/tag/小说','https://book.douban.com/tag/科幻',          'https://book.douban.com/tag/漫画','https://book.douban.com/tag/奇幻',          'https://book.douban.com/tag/历史','https://book.douban.com/tag/经济学']   synchronous_times(urls)  asynchronous_times(urls)

gevent：异步理论与实战

gevent库中使用的最核心的是Greenlet-一种用C写的轻量级python模块。在任意时间，系统只能允许一个Greenlet处于运行状态

一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。

串行和异步

高并发的核心是让一个大的任务分成一批子任务，并且子任务会被被系统高效率的调度，实现同步或者异步。在两个子任务之间切换，也就是经常说到的上下文切换。

同步就是让子任务串行，而异步有点影分身之术，但在任意时间点，真身只有一个，子任务并不是真正的并行，而是充分利用了碎片化的时间，让程序不要浪费在等待上。这就是异步，效率杠杆的。

gevent中的上下文切换是通过yield实现。在这个例子中，我们会有两个子任务，互相利用对方等待的时间做自己的事情。这里我们使用gevent.sleep(0)代表程序会在这里停0秒。

import gevent  def foo():      print('Running in foo')      gevent.sleep(0)      print('Explicit context switch to foo again')   def bar():      print('Explicit context to bar')      gevent.sleep(0)      print('Implicit context switch back to bar')   gevent.joinall([      gevent.spawn(foo),      gevent.spawn(bar)      ])

运行的顺序：

Running in foo  Explicit context to bar  Explicit context switch to foo again  Implicit context switch back to bar

同步异步的顺序问题

同步运行就是串行，123456...，但是异步的顺序是随机的任意的（根据子任务消耗的时间而定）

代码

import gevent  import random  def task(pid):      """      Some non-deterministic task      """      gevent.sleep(random.randint(0,2)*0.001)      print('Task %s done' % pid)    #同步（结果更像串行）  def synchronous():      for i in range(1,10):          task(i)    #异步（结果更像乱步）  def asynchronous():      threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]      gevent.joinall(threads)    print('Synchronous同步:')  synchronous()    print('Asynchronous异步:')  asynchronous()

输出

Synchronous同步:

Task 1 done  Task 2 done  Task 3 done Task 4 done  Task 5 done  Task 6 done  Task 7 done  Task 8 done  Task 9 done

Asynchronous异步:

Task 1 done  Task 5 done  Task 6 done  Task 2 done  Task 4 done  Task 7 done  Task 8 done  Task 9 done  Task 0 done  Task 3 done

同步案例中所有的任务都是按照顺序执行，这导致主程序是阻塞式的（阻塞会暂停主程序的执行）。

gevent.spawn会对传入的任务（子任务集合）进行进行调度，gevent.joinall方法会阻塞当前程序，除非所有的greenlet都执行完毕，程序才会结束。

实战

实现gevent到底怎么用，把异步访问得到的数据提取出来。

在有道词典搜索框输入“hello”按回车。观察数据请求情况 观察有道的url构建。

分析url规律

#url构建只需要传入word即可  url = "http://dict.youdao.com/w/eng/{}/".format(word)

解析网页数据

def fetch_word_info(word):      url = "http://dict.youdao.com/w/eng/{}/".format(word)       resp = requests.get(url,headers=headers)      doc = pq(resp.text)      pros = ''      for pro in doc.items('.baav .pronounce'):          pros+=pro.text()       description = ''      for li in doc.items('#phrsListTab .trans-container ul li'):          description +=li.text()       return {'word':word,'音标':pros,'注释':description}

因为requests库在任何时候只允许有一个访问结束完全结束后，才能进行下一次访问。无法通过正规途径拓展成异步，因此这里使用了monkey补丁

同步代码

import requests  from pyquery import PyQuery as pq  import gevent  import time  import gevent.monkey  gevent.monkey.patch_all()  words = ['good','bad','cool',           'hot','nice','better',           'head','up','down',           'right','left','east']   def synchronous():      start = time.time()      print('同步开始了')      for word in words:          print(fetch_word_info(word))      end = time.time()      print("同步运行时间： %s 秒" % str(end - start))   #执行同步  synchronous()

异步代码

import requests  from pyquery import PyQuery as pq  import gevent  import time  import gevent.monkey  gevent.monkey.patch_all()   words = ['good','bad','cool',           'hot','nice','better',           'head','up','down',           'right','left','east']   def asynchronous():      start = time.time()      print('异步开始了')      events = [gevent.spawn(fetch_word_info,word) for word in words]      wordinfos = gevent.joinall(events)      for wordinfo in wordinfos:          #获取到数据get方法          print(wordinfo.get())      end = time.time()      print("异步运行时间： %s 秒"%str(end-start))   #执行异步  asynchronous()

我们可以对待爬网站实时异步访问，速度会大大提高。我们现在是爬取12个词语的信息，也就是说一瞬间我们对网站访问了12次，这还没啥问题，假如爬10000+个词语，使用gevent的话，那几秒钟之内就给网站一股脑的发请求，说不定网站就把爬虫封了。

解决办法

将列表等分为若干个子列表，分批爬取。举例我们有一个数字列表（0-19），要均匀的等分为4份，也就是子列表有5个数。下面是我在stackoverflow查找到的列表等分方案：

方法1

seqence = list(range(20))  size = 5 #子列表长度  output = [seqence[i:i+size] for i in range(0, len(seqence), size)]  print(output)

方法2

chunks = lambda seq, size: [seq[i: i+size] for i in range(0, len(seq), size)]  print(chunks(seq, 5))

方法3

def chunks(seq,size):      for i in range(0,len(seq), size):          yield seq[i:i+size]  prinT(chunks(seq,5))      for  x  in chunks(req,5):           print(x)

数据量不大的情况下，选哪一种方法都可以。如果特别大，建议使用方法3.

动手实现

import requests  from pyquery import PyQuery as pq  import gevent  import time  import gevent.monkey  gevent.monkey.patch_all() words = ['good','bad','cool',           'hot','nice','better',           'head','up','down',           'right','left','east']   def fetch_word_info(word):       url = "http://dict.youdao.com/w/eng/{}/".format(word)       resp = requests.get(url,headers=headers)      doc = pq(resp.text)       pros = ''      for pro in doc.items('.baav .pronounce'):          pros+=pro.text()       description = ''      for li in doc.items('#phrsListTab .trans-container ul li'):          description +=li.text()       return {'word':word,'音标':pros,'注释':description}    def asynchronous(words):      start = time.time()      print('异步开始了')        chunks = lambda seq, size: [seq[i: i + size] for i in range(0, len(seq), size)]       for subwords in chunks(words,3):          events = [gevent.spawn(fetch_word_info, word) for word in subwords]           wordinfos = gevent.joinall(events)          for wordinfo in wordinfos:              # 获取到数据get方法              print(wordinfo.get())          time.sleep(1)           end = time.time()      print("异步运行时间： %s 秒" % str(end - start))   asynchronous(words)

看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注创新互联行业资讯频道，感谢您对创新互联的支持。

分享文章：Python中怎么实现同步和异步
分享网址：http://pwwzsj.com/article/jdcics.html