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异步编程利器：深入解析 Python 异步并发库 Gevent

🕗 发布于 2024-09-26 14:53 python  开发语言  pygame  python3.11  网络  

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在现代 Python 应用开发中，并发编程 是提高程序性能、处理多个任务的关键手段之一。虽然 Python 有原生的多线程、多进程模块，但这些模块存在一些限制，比如全局解释器锁（GIL）会影响多线程程序的执行效率。此外，编写并发程序通常也比写串行代码复杂得多。为了简化并发编程并提高效率，许多 Python 开发者选择使用 Gevent 这样的异步协程库。

Gevent 是一个高性能的 Python 并发库，它基于协程的概念，使用 Greenlet 来管理任务的执行。Gevent 提供了简洁、优雅的 API，能够轻松实现并发编程，适用于网络应用、爬虫、异步 IO 等场景。

在这篇文章中，我们将详细介绍 Gevent 的核心概念、工作原理、常用功能以及如何使用 Gevent 编写高效的异步程序。

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⭕️宇宙起点


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💯 Gevent 的核心概念

什么是协程？

协程（Coroutine） 是一种可以在执行过程中被挂起，并且在稍后某个时间点继续执行的函数。它与线程的区别在于，协程是由程序控制的，而线程的切换由操作系统调度。协程的执行模型非常轻量级，能够实现类似多线程的并发效果，却没有多线程的开销。

Gevent 的协程实现基于 Greenlet。Greenlet 是 Python 的一个轻量级协程库，它允许你在 Python 程序中手动切换任务，实现协程并发。Gevent 在此基础上进一步封装了异步 IO 和事件循环功能，使编写异步程序变得更加简单。

Gevent 的工作原理

Gevent 的核心是基于 事件循环 的协程调度。当一个协程（任务）遇到 IO 操作时，Gevent 会自动切换到其他协程执行，避免程序在等待 IO 的时候浪费资源。这种方式让程序可以同时处理多个任务，而不必阻塞在一个任务上。

Gevent 中的异步操作通过 monkey patching 实现。它可以将 Python 标准库中的一些阻塞 IO 操作（如 socket、time.sleep 等）替换为非阻塞的协程版本，使得标准库可以与 Gevent 协同工作。

为什么选择 Gevent？

Gevent 适用于以下场景：

  • 高并发网络应用：Gevent 非常适合开发需要处理大量并发请求的网络应用，如 Web 服务器、爬虫、聊天室等。
  • 异步 IO 操作：需要高效处理 IO 操作（如文件读写、网络请求）的程序可以通过 Gevent 大大提升性能。
  • 简化并发编程：与多线程和多进程相比，Gevent 的协程模型更简单，避免了线程间共享状态导致的复杂问题（如死锁、竞态条件）。

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📦 Gevent 的基本使用

安装 Gevent

在使用 Gevent 之前，你需要安装它。可以通过 pip 进行安装：

pip install gevent

安装完成后，你就可以在项目中使用 Gevent 进行异步编程。

Greenlet 和协程

Gevent 使用 Greenlet 来表示一个轻量级的协程。每个 Greenlet 都是一个独立的任务，Gevent 会在任务之间进行调度。以下是使用 Greenlet 创建协程的基本示例：

import gevent

def task(name):
    for i in range(3):
        print(f'Task {name} is running iteration {i}')
        gevent.sleep(1)  # 模拟阻塞操作，使用 gevent.sleep 进行切换

# 创建多个 Greenlet 并启动
gevent.joinall([
    gevent.spawn(task, 'A'),
    gevent.spawn(task, 'B'),
    gevent.spawn(task, 'C')
])

说明：

  • gevent.spawn 用于启动一个新的协程（Greenlet），第一个参数是要执行的函数，后面的参数是传递给函数的参数。
  • gevent.sleep(1) 会让当前协程“睡眠”1秒，但它不会阻塞程序，而是会切换到其他任务执行。这使得程序在进行 IO 操作时不会被阻塞。

运行上述代码时，任务 A、B 和 C 会以并发的方式运行，而不是顺序执行。

Gevent 的猴子补丁

为了让标准库中的阻塞操作也能与 Gevent 一起工作，Gevent 提供了 monkey patching 功能。通过猴子补丁，Gevent 会将标准库中的阻塞函数替换为非阻塞版本。以下是如何使用猴子补丁的示例：

import gevent
from gevent import monkey
import time

# 打开猴子补丁
monkey.patch_all()

def blocking_task(name):
    print(f'Task {name} is starting...')
    time.sleep(2)  # 被猴子补丁替换成 gevent.sleep，不再阻塞
    print(f'Task {name} is done!')

# 创建协程并启动
gevent.joinall([
    gevent.spawn(blocking_task, 'A'),
    gevent.spawn(blocking_task, 'B')
])

说明：

  • monkey.patch_all() 是 Gevent 提供的一个功能，它会替换标准库中的阻塞函数，使其变为非阻塞的异步函数。通过这种方式，你可以继续使用标准库中的 time.sleep、socket、requests 等阻塞操作，但它们不会阻塞程序，而是会自动切换协程。

运行上面的代码时，time.sleep(2) 不会阻塞任务 A 和 B，而是允许其他协程运行。

Gevent 的常见功能

1. 并发网络请求

Gevent 适合处理高并发网络请求，尤其是在爬虫等应用中非常有用。下面是一个示例，使用 Gevent 并发地进行多个 HTTP 请求。

import gevent
from gevent import monkey
import requests

# 打开猴子补丁，替换 requests 的阻塞 IO
monkey.patch_all()

def fetch_url(url):
    print(f'Start fetching {url}')
    response = requests.get(url)
    print(f'Finished fetching {url}: {len(response.content)} bytes')

urls = [
    'https://www.python.org',
    'https://www.gevent.org',
    'https://www.github.com'
]

# 并发抓取多个 URL
gevent.joinall([gevent.spawn(fetch_url, url) for url in urls])

说明：

  • monkey.patch_all() 替换了 requests 库的阻塞操作，使得 requests.get 在执行时不会阻塞主程序。
  • gevent.spawn(fetch_url, url) 创建了一个新的协程，异步抓取 URL。

运行这个程序时，三个 URL 会被并发抓取，而不是顺序抓取，这大大提高了程序的效率。

2. 使用队列进行协程间通信

Gevent 提供了一个高效的队列（gevent.queue.Queue），可以在协程之间传递数据。下面是一个简单的生产者-消费者模型：

import gevent
from gevent.queue import Queue

# 创建队列
queue = Queue()

def producer():
    for i in range(5):
        print(f'Producing item {i}')
        queue.put(i)
        gevent.sleep(1)

def consumer():
    while True:
        item = queue.get()  # 从队列中取出一个元素
        print(f'Consuming item {item}')

# 创建生产者和消费者协程
gevent.joinall([
    gevent.spawn(producer),
    gevent.spawn(consumer)
])

说明：

  • gevent.queue.Queue 提供了线程安全的队列操作，适合在多个协程之间传递数据。
  • 生产者协程将数据放入队列，消费者协程从队列中取出数据。整个流程异步进行，不会阻塞主程序。
3. 异步文件操作

尽管 Gevent 主要用于网络 IO，但它也可以用来处理文件操作。以下示例展示了如何使用 Gevent 异步读取文件内容：

import gevent
import os

def read_file(file_path):
    print(f'Start reading {file_path}')
    with open(file_path, 'r') as f:
        data = f.read()
    print(f'Finished reading {file_path}: {len(data)} bytes')

# 创建多个协程并读取不同的文件
gevent.joinall([
    gevent.spawn(read_file, 'file1.txt'),
    gevent.spawn(read_file, 'file2.txt')
])

说明：

  • Gevent 适合与文件系统进行 IO 操作，能够在多个文件之间并发读取数据，而不会阻塞其他文件的读取。
4. 超时控制

Gevent 提供了对协程执行时间的超时控制，避免某些操作长时间阻塞程序。通过 gevent.Timeout，你可以设置协程的超时时间：

import gevent
from gevent import Timeout

def long_task():
    print('Task started...')
    gevent.sleep(5)
    print('Task completed!')

# 设置超时时间为 2 秒
try:
    with Timeout(2):
        long_task()
except Timeout:
    print('Task timed out!')

说明：

  • Timeout 可以用来控制协程的最长执行时间。即使协程中使用了 gevent.sleep 等异步操作，超时机制仍然生效，防止程序长时间等待。

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🥇 性能优化建议

Gevent 本身是一个高效的异步并发库，但为了充分利用其性能，在使用时需要注意以下几点：

  1. 尽量避免长时间的 CPU 密集型任务：Gevent 适合处理 IO 密集型任务，如果你的程序中有大量 CPU 密集型计算，建议使用 gevent.threadpool 或者结合多进程处理。

  2. 适度使用协程数量：虽然 Gevent 可以支持大量并发协程，但过多的协程会导致上下文切换开销增加，建议根据实际场景合理控制协程数量。

  3. 猴子补丁的使用：monkey.patch_all() 很有用，但也会影响一些库的行为。在大型项目中，仔细测试猴子补丁对第三方库的影响，确保兼容性。


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📥 下载地址


Gevent 最新版 下载地址


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💬 结语

Gevent 是一个非常强大的 Python 异步并发库，它简化了异步编程的复杂性，并提供了简洁高效的 API。通过 Gevent 的协程模型，开发者能够轻松编写高并发程序，而不必担心多线程编程中的复杂问题。

本文介绍了 Gevent 的核心概念、工作原理以及常用的功能特性，并通过实际代码示例展示了如何使用 Gevent 进行高效的异步编程。如果你正在开发需要处理大量并发操作的 Python 应用（如网络服务器、爬虫等），Gevent 无疑是一个非常不错的选择。


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📒 参考文献


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原文地址：https://blog.csdn.net/jacksoon/article/details/142500793

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