借助coroutine用同步的语法写异步
首先我们构造一个耗时足够久的服务器：
import tornado.gen
import tornado.ioloop
import tornado.web
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.gen.coroutine
def get(self):
yield tornado.gen.sleep(1)
self.write("Hello, world\n")
if __name__ == "__main__":
application = tornado.web.Application([
(r"/", MainHandler),
])
application.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
每次请求都耗时一秒钟：
root@arch tests: nohup python test.py > /dev/null &
[1] 15597
nohup: ignoring input and redirecting stderr to stdout
root@arch tests:
root@arch tests: ls
sama test.py
root@arch tests:
root@arch tests: time curl localhost:8888
Hello, world
real 0m1.018s
user 0m0.000s
sys 0m0.007s
root@arch tests: time curl localhost:8888
Hello, world
real 0m1.016s
user 0m0.003s
sys 0m0.003s
阻塞型请求
我们先来看代码:
import socket
import time
PORT = 8888
CHUNK_SIZE = 4096
def request():
sock = socket.socket()
sock.connect(("", PORT))
sock.send(b"GET / HTTP/1.1\r\n\r\n")
data = sock.recv(CHUNK_SIZE)
print(data.decode())
start = time.time()
request()
request()
end = time.time()
print("use time: %.2f second(s)" % (end - start))
这样子的话，请求一次就需要花费一秒，请求是一个接着一个来的，在这中间的时间 进程被投入睡眠。
I/O多路复用
这个时候我们的老前辈们就有新办法了，好，我们翻开《UNIX环境高级编程》，里面有 专门讲select的，看完这个之后，我们来看看 Python 3 提供的 selectors 模块
我们把上面的代码改改：
import selectors
import socket
import time
PORT = 8888
CHUNK_SIZE = 4096
COUNT = 0
selector = selectors.DefaultSelector()
def request(selector):
global COUNT
sock = socket.socket()
sock.connect(("", PORT))
selector.register(sock.fileno(), selectors.EVENT_WRITE, data=lambda: writable(selector, sock))
COUNT += 1
def writable(selector, sock):
selector.unregister(sock.fileno())
sock.send(b"GET / HTTP/1.1\r\n\r\n")
selector.register(sock.fileno(), selectors.EVENT_READ, data=lambda: readable(selector, sock))
def readable(selector, sock):
global COUNT
selector.unregister(sock.fileno())
COUNT -= 1
data = sock.recv(CHUNK_SIZE)
print(data.decode())
start = time.time()
request(selector)
request(selector)
while COUNT:
for key, _ in selector.select():
callback = key.data
callback()
end = time.time()
print("use time: %.1f second(s)" % (end - start))
root@arch tests: python client.py
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/html; charset=UTF-8
Etag: "7b4758d4baa20873585b9597c7cb9ace2d690ab8"
Server: TornadoServer/4.4.2
Content-Length: 13
Date: Sun, 27 Nov 2016 14:02:38 GMT
Hello, world
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/html; charset=UTF-8
Etag: "7b4758d4baa20873585b9597c7cb9ace2d690ab8"
Server: TornadoServer/4.4.2
Content-Length: 13
Date: Sun, 27 Nov 2016 14:02:38 GMT
Hello, world
use time: 1.0 second(s)
再运行一下发现两次请求也只花一秒钟时间。这就是I/O多路复用模型的作用～ 但是呢，大把大把的callback把函数拆的四分五散，很不利于阅读。所以接下来我们 就要介绍主角出场: coroutine
coroutine
In [6]: def use_yield():
...: print("enter the func")
...: value = yield "hello"
...: print("got: ", value)
...: return value
...:
In [7]: gen = use_yield()
In [8]: gen.send(None)
enter the func
Out[8]: 'hello'
In [9]: gen.send("world")
got: world
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-ffdc45971c0a> in <module>()
----> 1 gen.send("world")
StopIteration: world
In [10]: type(gen)
Out[10]: generator
说好的coroutine呢？怎么最后输出的是generator？别着急，且听我慢慢说来。
首先我们先下个定义，包含了yield关键字的函数就叫generator。来我们先 默念三遍，包含了yield关键字的函数就叫generator； 包含了yield关键字的函数就叫generator； 包含了yield关键字的函数就叫generator。
什么叫generator呢？就是这个函数可以执行到中间某句话的时候，把控制权转让给别人。 并且在未来，别人可以让这个函数从那句话处继续执行。我们通过next让generator执行 到下一个yield处，如果之后没有了yield就会执行到函数结尾，然后抛一个 StopIteration 异常。而且我们还可以通过 .send 给generator发送数据，恢复它的执行。
个人的理解就是，在python的世界里，coroutine是建立在generator的语法基础上的产物。 并没有具体的形式，coroutine就是用户来控制程序切换。具体在python里就是用户通过 yield把控制权丢出去，通过 .send 或者 next 来切回那个函数里继续执行。
注：接下来所有说用
next的地方，实际代码上我都是用的.send
coroutine based I/O
我想在等待I/O的时候，把cpu控制权丢出去，让别人继续执行，等到I/O准备完成的时候， 再来执行我。这句话有点熟悉，就跟我们站在第一人称描述I/O多路复用的时候一样： 我想在等待I/O的时候把我挂起，让别人执行，我给你一个回调函数，等到I/O准备完成的 时候，你去执行这个回调函数。
那如果我们想通过yield来抹平回调函数把原本一个函数切分成两个函数的缝隙呢？ 函数执行的一个缺点就是执行完之后，函数中的变量状态就丢失了。
> 注：我们简单说一下Python的VM，Python是有自己的指令的，就跟x86的cpu有 自己的指令一样。我们来简单看一下：
In [17]: def foo():
...: bar()
...:
In [18]: def bar():
...: pass
...:
In [19]: import dis
In [20]: dis.dis(foo)
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (bar)
3 CALL_FUNCTION 0 (0 positional, 0 keyword pair)
6 POP_TOP
7 LOAD_CONST 0 (None)
10 RETURN_VALUE
In [21]: dis.dis(bar)
2 0 LOAD_CONST 0 (None)
3 RETURN_VALUE
首先执行foo函数的时候，会由其它函数把环境准备好，把回退指针准备好，然后 调用。
- `LOAD_GLOBAL` 首先从global()里加载bar函数
- `CALL_FUNCTION` 会调用该函数
- `POP_TOP` 会把该函数的栈清掉
- `LOAD_CONST` 把None加载到栈顶，因为这是foo函数的默认返回值
- `RETURN_VALUE` 把None返回
其实我们可以直接把一系列的函数存到 selector.register 的data里，但是我们 把它抽出来，就跟ES6里的 Promise 一样，我们管它叫 Future 。就是一个 普通的类，用来保存回调函数和执行结果的。
class Future:
def __init__(self):
self._reuslt = None
self._callbacks = []
def set_result(self, result):
self._result = result
for callback in self._callbacks:
callback()
def add_done_callback(self, callback):
self._callbacks.append(callback)
所以我们把 register 改成：
selector.register(sock.fileno(), selectors.EVENT_READ, data=fut)
然后在下面的 select 处改成：
for key, _ in selector.select():
fut = key.data
fut.set_result(None)
因为在这里，key.data 已经不是回调函数，而是我们的Future了。
但是我们希望的结果是能够切回我们的函数继续执行，这时候就靠 next 了，那我们 要想个办法，让future执行完之后调用 next(coro) 。首先我们要找个地方保存住 对coro的引用，所以和Future一样，我们用一个类或者函数来保存都行。为了以后更方便 理解asyncio和tornado，我们用一个类，名字叫 Task ：
class Task:
def __init__(self, coro):
self.coro = coro
def step(self):
try:
fut = self.coro.send(None)
except StopIteration:
return
fut.add_done_callback(self.step)
这样我们调用的时候就是 task = Task(request()) 然后 task.step() 了， 首先 task = Task(request()) 会执行 Task.__init__ 会把request()这个 generator保存下来，为啥参数里叫做coro呢？因为我们把它用作coroutine，好以后 我们统称coroutine吧。
接下来通过 task.step() 启动coroutine，然后增加一个回调函数，一直执行 到 selctor.register ，然后yield。接着执行第二个 Task(request(selector)).step() 同样yield。接着执行 while COUNT 循环，然后执行 selctor.select 并且阻塞 于此，当socket可读时，就会执行 fut.set_result(None) 然后就会执行里面的 callback函数，其中有一个callback就是执行上面的 step ，借此执行了 self.coro.send(None) 从而恢复了coroutine的执行。
如果使用函数的形式，可以通过闭包达到这一点。
def task(coro):
try:
fut = coro.send(None)
except StopIteration:
return
fut.add_done_callback(lambda: task(coro))
结合上面所说，代码应该是这样的：
import selectors
import socket
import time
PORT = 8888
CHUNK_SIZE = 4096
COUNT = 0
selector = selectors.DefaultSelector()
class Future:
def __init__(self):
self._result = None
self._callbacks = []
def set_result(self, result):
self._result = result
for callback in self._callbacks:
callback()
def add_done_callback(self, callback):
self._callbacks.append(callback)
class Task():
def __init__(self, coro):
self.coro = coro
def step(self):
try:
fut = self.coro.send(None)
except StopIteration:
return
fut.add_done_callback(self.step)
def request(selector):
global COUNT
fut = Future()
sock = socket.socket()
sock.connect(("", PORT))
selector.register(sock.fileno(), selectors.EVENT_WRITE, data=fut)
COUNT += 1
yield fut
selector.unregister(sock.fileno())
sock.send(b"GET / HTTP/1.1\r\n\r\n")
fut = Future() # 原来的fut已经用完了，我们要来个新的
selector.register(sock.fileno(), selectors.EVENT_READ, data=fut)
yield fut
selector.unregister(sock.fileno())
COUNT -= 1
data = sock.recv(CHUNK_SIZE)
print(data.decode())
start = time.time()
Task(request(selector)).step()
Task(request(selector)).step()
while COUNT:
for key, _ in selector.select():
fut = key.data
fut.set_result(None)
end = time.time()
print("use time: %.1f second(s)" % (end - start))
另外， sock.connect 是阻塞的，这个时候我们需要把socket设置 成非阻塞的。 socket.setblocking(False) 可以把它设置成非阻塞的。
import selectors
import socket
import time
PORT = 8888
CHUNK_SIZE = 4096
COUNT = 0
selector = selectors.DefaultSelector()
class Future:
def __init__(self):
self._result = None
self._callbacks = []
def set_result(self, result):
self._result = result
for callback in self._callbacks:
callback()
def add_done_callback(self, callback):
self._callbacks.append(callback)
class Task():
def __init__(self, coro):
self.coro = coro
def step(self):
try:
fut = self.coro.send(None)
except StopIteration:
return
fut.add_done_callback(self.step)
def request(selector):
global COUNT
COUNT += 1
fut = Future()
sock = socket.socket()
sock.setblocking(False)
try:
sock.connect(("", PORT))
except BlockingIOError:
pass
selector.register(sock.fileno(), selectors.EVENT_WRITE, data=fut)
yield fut
selector.unregister(sock.fileno())
sock.send(b"GET / HTTP/1.1\r\n\r\n")
fut = Future() # 原来的fut已经用完了，我们要来个新的
selector.register(sock.fileno(), selectors.EVENT_READ, data=fut)
yield fut
selector.unregister(sock.fileno())
data = sock.recv(CHUNK_SIZE)
print(data.decode())
COUNT -= 1
start = time.time()
Task(request(selector)).step()
Task(request(selector)).step()
while COUNT:
for key, _ in selector.select():
fut = key.data
fut.set_result(None)
end = time.time()
print("use time: %.1f second(s)" % (end - start))
这份代码对比起一开始的阻塞型代码，结构上就很类似了，不会因为回调而把一个 函数拆的四分五裂。好了，今天就写到这里吧，下一篇我准备讲讲 yield yield from await async ——– yield 的前世今生。
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