Dogodek zanke AsyncIO: Načrtovanje korutin proti upravljanju opravil

Asinhrono programiranje je postalo vse pomembnejše v sodobnem razvoju programske opreme, saj omogoča aplikacijam, da hkrati obdelujejo več opravil, ne da bi blokirale glavno nit. Pythonova knjižnica asyncio zagotavlja zmogljiv okvir za pisanje asinhronih kod, zgrajen okoli koncepta zanke dogodka. Razumevanje, kako zanka dogodka načrtuje korutine in upravlja opravila, je ključnega pomena za gradnjo učinkovitih in razširljivih asinhronih aplikacij.

Razumevanje zanke dogodka AsyncIO

V središču asyncio leži zanka dogodka. Gre za enojno nitni mehanizem z enim procesom, ki upravlja in izvaja asinhrona opravila. Pomislite na to kot na osrednjega odpošiljatelja, ki orkestrira izvajanje različnih delov vaše kode. Zanka dogodka nenehno spremlja registrirane asinhrono operacije in jih izvaja, ko so pripravljene.

Ključne odgovornosti zanke dogodka:

• Načrtovanje korutin: Določanje kdaj in kako izvesti korutine.
• Ravnanje z I/O operacijami: Spremljanje vtičnic, datotek in drugih I/O virov glede pripravljenosti.
• Izvajanje povratnih klicev: Klicanje funkcij, ki so bile registrirane za izvajanje ob določenih časih ali po določenih dogodkih.
• Upravljanje opravil: Ustvarjanje, upravljanje in sledenje napredku asinhronih opravil.

Korutine: Gradniki asinhronih kod

Korutine so posebne funkcije, ki jih je mogoče začasno ustaviti in nadaljevati ob določenih točkah med njihovo izvedbo. V Pythonu so korutine definirane z uporabo ključnih besed async in await. Ko korutina naleti na izjavo await, vrne nadzor nazaj v zanko dogodka, kar omogoča zagon drugih korutin. Ta pristop sodelovalnega večopravilnosti omogoča učinkovito sočasnost brez stroškov niti ali procesov.

Definiranje in uporaba korutin:

Korutina je definirana z uporabo ključne besede async:

async def my_coroutine():
  print("Korutina se je začela")
  await asyncio.sleep(1)  # Simulira operacijo, vezano na I/O
  print("Korutina končana")

Za izvedbo korutine jo morate načrtovati na zanko dogodka z uporabo asyncio.run(), loop.run_until_complete() ali z ustvarjanjem opravila (več o opravilih kasneje):

async def main():
  await my_coroutine()

asyncio.run(main())

Načrtovanje korutin: Kako zanka dogodka izbere, kaj bo zagnala

Zanka dogodka uporablja algoritem načrtovanja, da se odloči, katero korutino bo zagnala naslednjo. Ta algoritem običajno temelji na poštenosti in prednosti. Ko korutina vrne nadzor, zanka dogodka izbere naslednjo pripravljeno korutino iz svoje čakalne vrste in nadaljuje njeno izvedbo.

Sodelovalna večopravilnost:

asyncio se zanaša na sodelovalno večopravilnost, kar pomeni, da morajo korutine izrecno vrniti nadzor v zanko dogodka z uporabo ključne besede await. Če korutina ne vrne nadzora za daljše obdobje, lahko blokira zanko dogodka in prepreči zagon drugih korutin. Zato je ključno zagotoviti, da so vaše korutine dobro obnašane in pogosto vračajo nadzor, zlasti pri izvajanju operacij, vezanih na I/O.

Strategije načrtovanja:

Zanka dogodka običajno uporablja strategijo načrtovanja First-In, First-Out (FIFO). Vendar pa lahko tudi daje prednost korutinam na podlagi njihove nujnosti ali pomembnosti. Nekatere implementacije asyncio vam omogočajo, da prilagodite algoritem načrtovanja, da ustreza vašim posebnim potrebam.

Upravljanje opravil: Ovijanje korutin za sočasnost

Medtem ko korutine definirajo asinhrono operacije, opravila predstavljajo dejansko izvedbo teh operacij v zanki dogodka. Opravilo je ovoj okoli korutine, ki zagotavlja dodatno funkcionalnost, kot so preklic, obravnavanje izjem in pridobivanje rezultatov. Opravila upravlja zanka dogodka in so načrtovana za izvedbo.

Ustvarjanje opravil:

Opravilo lahko ustvarite iz korutine z uporabo asyncio.create_task():

async def my_coroutine():
  await asyncio.sleep(1)
  return "Rezultat"

async def main():
  task = asyncio.create_task(my_coroutine())
  result = await task  # Počakajte, da se opravilo zaključi
  print(f"Rezultat opravila: {result}")

asyncio.run(main())

Stanja opravil:

Opravilo je lahko v enem od naslednjih stanj:

• V teku: Opravilo je bilo ustvarjeno, vendar se še ni začelo izvajati.
• Delovanje: Opravilo trenutno izvaja zanka dogodka.
• Končano: Opravilo je uspešno zaključilo izvedbo.
• Preklicano: Opravilo je bilo preklicano, preden bi se lahko zaključilo.
• Izjema: Opravilo je med izvedbo naletelo na izjemo.

Preklic opravila:

Opravilo lahko prekličete z metodo task.cancel(). To bo sprožilo CancelledError znotraj korutine, kar ji omogoča, da počisti vse vire pred izhodom. Pomembno je, da v svojih korutinah prijazno obravnavate CancelledError, da se izognete nepričakovanemu vedenju.

async def my_coroutine():
  try:
    await asyncio.sleep(5)
    return "Rezultat"
  except asyncio.CancelledError:
    print("Korutina preklicana")
    return None

async def main():
  task = asyncio.create_task(my_coroutine())
  await asyncio.sleep(1)
  task.cancel()
  try:
    result = await task
    print(f"Rezultat opravila: {result}")
  except asyncio.CancelledError:
    print("Opravilo preklicano")

asyncio.run(main())

Načrtovanje korutin proti upravljanju opravil: Podrobna primerjava

Medtem ko sta načrtovanje korutin in upravljanje opravil v asyncio tesno povezana, služita različnim namenom. Načrtovanje korutin je mehanizem, s katerim zanka dogodka odloča, katero korutino bo izvedla naslednjo, medtem ko je upravljanje opravil proces ustvarjanja, upravljanja in sledenja izvedbi korutin kot opravil.

Načrtovanje korutin:

• Osredotočenost: Določanje vrstnega reda, v katerem se izvajajo korutine.
• Mehanizem: Algoritem načrtovanja zanke dogodka.
• Nadzor: Omejen nadzor nad procesom načrtovanja.
• Stopnja abstrakcije: Nizka raven, neposredno sodeluje z zanko dogodka.

Upravljanje opravil:

• Osredotočenost: Upravljanje življenjskega cikla korutin kot opravil.
• Mehanizem: asyncio.create_task(), task.cancel(), task.result().
• Nadzor: Večji nadzor nad izvedbo korutin, vključno s preklicem in pridobivanjem rezultatov.
• Stopnja abstrakcije: Višja raven, zagotavlja priročen način za upravljanje sočasnih operacij.

Kdaj uporabiti korutine neposredno v primerjavi z opravili:

V mnogih primerih lahko korutine uporabite neposredno, ne da bi ustvarjali opravila. Vendar pa so opravila bistvena, ko morate:

• Izvajati več korutin sočasno.
• Preklicati korutino, ki se izvaja.
• Pridobiti rezultat korutine.
• Obravnavati izjeme, ki jih sproži korutina.

Praktični primeri AsyncIO v akciji

Raziščimo nekaj praktičnih primerov, kako je mogoče asyncio uporabiti za gradnjo asinhronih aplikacij.

Primer 1: Sočasne spletne zahteve

Ta primer prikazuje, kako izvesti več spletnih zahtev sočasno z uporabo knjižnice asyncio in aiohttp:

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_url(url):
  async with aiohttp.ClientSession() as session:
    async with session.get(url) as response:
      return await response.text()

async def main():
  urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.google.com",
    "https://www.wikipedia.org",
  ]

  tasks = [asyncio.create_task(fetch_url(url)) for url in urls]
  results = await asyncio.gather(*tasks)

  for i, result in enumerate(results):
    print(f"Rezultat iz {urls[i]}: {result[:100]}...")  # Natisni prvih 100 znakov

asyncio.run(main())

Ta koda ustvari seznam opravil, od katerih je vsako odgovorno za pridobivanje vsebine različnih URL-jev. Funkcija asyncio.gather() počaka, da se vsa opravila zaključijo, in vrne seznam njihovih rezultatov. To vam omogoča, da hkrati pridobite več spletnih strani, kar znatno izboljša zmogljivost v primerjavi z izvajanjem zahtev zaporedno.

Primer 2: Asinhrona obdelava podatkov

Ta primer prikazuje, kako asinhrono obdelati velik nabor podatkov z uporabo asyncio:

import asyncio
import random

async def process_data(data):
  await asyncio.sleep(random.random())  # Simulira čas obdelave
  return data * 2

async def main():
  data = list(range(100))
  tasks = [asyncio.create_task(process_data(item)) for item in data]
  results = await asyncio.gather(*tasks)

  print(f"Obdelani podatki: {results}")

asyncio.run(main())

Ta koda ustvari seznam opravil, od katerih je vsako odgovorno za obdelavo različnega elementa v naboru podatkov. Funkcija asyncio.gather() počaka, da se vsa opravila zaključijo, in vrne seznam njihovih rezultatov. To vam omogoča, da obdelate velik nabor podatkov hkrati, pri čemer izkoristite več jeder CPU in zmanjšate skupni čas obdelave.

Najboljše prakse za programiranje AsyncIO

Če želite napisati učinkovito in vzdržljivo kodo asyncio, upoštevajte te najboljše prakse:

• Uporabljajte await samo na objektih, ki jih je mogoče čakati: Poskrbite, da ključno besedo await uporabljate samo na korutinah ali drugih objektih, ki jih je mogoče čakati.
• Izogibajte se blokiranju operacij v korutinah: Operacije blokiranja, kot so sinhroni I/O ali opravila, vezana na CPU, lahko blokirajo zanko dogodka in preprečijo zagon drugih korutin. Uporabite asinhrono alternative ali premaknite blokirne operacije na ločeno nit ali proces.
• Prijazno obravnavajte izjeme: Uporabite bloke try...except za obravnavanje izjem, ki jih sprožijo korutine in opravila. To bo preprečilo, da bi neobravnavane izjeme zrušile vašo aplikacijo.
• Prekličite opravila, ko niso več potrebna: Preklic opravil, ki niso več potrebna, lahko sprosti vire in prepreči nepotrebno računanje.
• Uporabite asinhronarne knjižnice: Uporabite asinhronarne knjižnice za I/O operacije, kot je aiohttp za spletne zahteve in asyncpg za dostop do baze podatkov.
• Profilirajte svojo kodo: Uporabite orodja za profiliranje, da ugotovite ozka grla zmogljivosti v svoji kodi asyncio. To vam bo pomagalo optimizirati kodo za maksimalno učinkovitost.

Napredni koncepti AsyncIO

Poleg osnov načrtovanja korutin in upravljanja opravil asyncio ponuja vrsto naprednih funkcij za gradnjo kompleksnih asinhronih aplikacij.

Asinhroni čakalne vrste:

asyncio.Queue zagotavlja varno, asinhrono čakalno vrsto za posredovanje podatkov med korutinami. To je lahko uporabno za implementacijo vzorcev producent-potrošnik ali za usklajevanje izvajanja več opravil.

Asinhroni sinhronizacijski primitivi:

asyncio ponuja asinhrono različico običajnih sinhronizacijskih primitivov, kot so ključavnice, semaforji in dogodki. Te primitive je mogoče uporabiti za usklajevanje dostopa do souporabljenih virov v asinhroni kodi.

Prilagojene zanke dogodkov:

Čeprav asyncio zagotavlja privzeto zanko dogodkov, lahko ustvarite tudi zanke dogodkov po meri, da ustrezajo vašim posebnim potrebam. To je lahko uporabno za integracijo asyncio z drugimi okvirji, ki jih poganja dogodek, ali za implementacijo algoritmov načrtovanja po meri.

AsyncIO v različnih državah in panogah

Prednosti asyncio so univerzalne, zaradi česar je primeren za različne države in industrije. Upoštevajte te primere:

• E-trgovina (globalno): Obravnavanje številnih sočasnih zahtev uporabnikov v času največje nakupovalne sezone.
• Finance (New York, London, Tokio): Obdelava visokofrekvenčnih trgovalnih podatkov in upravljanje posodobitev trga v realnem času.
• Igre (Seul, Los Angeles): Gradnja razširljivih strežnikov iger, ki lahko obdelujejo na tisoče sočasnih igralcev.
• IoT (Shenzhen, Silicon Valley): Upravljanje podatkovnih tokov iz tisočih povezanih naprav.
• Znanstveno računanje (Ženeva, Boston): Izvajanje simulacij in hkratna obdelava velikih naborov podatkov.

Zaključek

asyncio ponuja zmogljiv in prilagodljiv okvir za gradnjo asinhronih aplikacij v Pythonu. Razumevanje konceptov načrtovanja korutin in upravljanja opravil je bistveno za pisanje učinkovite in razširljive asinhronorne kode. Z upoštevanjem najboljših praks, opisanih v tej objavi v spletnem dnevniku, lahko izkoristite moč asyncio za gradnjo visoko zmogljivih aplikacij, ki lahko hkrati obdelujejo več opravil.

Ko se boste poglabljali v asinhrono programiranje z asyncio, ne pozabite, da sta skrbno načrtovanje in razumevanje nians zanke dogodkov ključnega pomena za gradnjo robustnih in razširljivih aplikacij. Sprejmite moč sočasnosti in odklenite polni potencial svoje Python kode!