python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板。

　　python3.4版本引入asyncio到标准库，python2x没有加这个库，python3.5又加入了async/await特性。

同步/异步的概念　　

　　同步是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行。。。

　　异步是和同步相对的，异步是指在处理调用这个事务的之后，不会等待这个事务的处理结果，直接处理第二个事务去了，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果。

asyncio

对比同步代码和异步代码编写方面的差异，其次看下两者性能上的差距，使用sleep(1)模拟耗时1秒的io操作。

同步代码

import timedef hello():    time.sleep(1)def run():    for i in range(5):        hello()        print(time.time())if __name__ == '__main__':    run()# 结果# 间隔约是1s# 1549956123.908849# 1549956124.9128718# 1549956125.9164648# 1549956126.91946# 1549956127.922292

异步代码

import asyncioimport time# 定义异步函数async def hello():    asyncio.sleep(1)    print(time.time())def run():    for i in range(5):        loop.run_until_complete(hello())loop = asyncio.get_event_loop()if __name__ == '__main__':    run()# 结果# 1549956258.2929049# 1549956258.293014# 1549956258.293063# 1549956258.2931032# 1549956258.293142# async def 用来定义异步函数，其内部有异步操作。每个线程有一个事件循环，主线程调用asyncio.get_event_loop()时会创建事件循环，# 你需要把异步的任务丢给这个循环的run_until_complete()方法，事件循环会安排协同程序的执行。

　　需要并发http请求怎么办呢，通常是用requests，但requests是同步的库，如果想异步的话需要引入aiohttp。这里引入一个类，from aiohttp import ClientSession，首先要建立一个session对象，然后用session对象去打开网页。session可以进行多项操作，比如post, get, put, head等。

基本用法

async with ClientSession() as session:    async with session.get(url=';) as response:

　　首先async def 关键字定义了这是个异步函数，await 关键字加在需要等待的操作前面，response.read()等待request响应，是个好IO操作。然后使用ClientSession类发起http请求。

多链接异步访问

　　我们需要请求多个URL该怎么办呢，同步的做法访问多个URL只需要加个for循环就可以了。但异步的实现方式并没那么容易，在之前的基础上需要将hello()包装在asyncio的Future对象中，然后将Future对象列表作为任务传递给事件循环。

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import asynciofrom aiohttp import ClientSessiontasks = []async def request_run(i):    async with ClientSession() as session:        async with session.get(url=';) as response:            response = await response.read()  # 返回报文            print(i)def run():    for i in range(5):        task = asyncio.ensure_future(request_run(i))        tasks.append(task)if __name__ == '__main__':    loop = asyncio.get_event_loop()    run()    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))# 输出# 0# 1# 3# 4# 2

收集http响应

　　要把响应一一收集到一个列表中，最后保存到本地或者打印出来要怎么实现呢，可通过asyncio.gather(*tasks)将响应全部收集起来，具体通过下面实例来演示。

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import asynciofrom aiohttp import ClientSessiontasks = []async def request_run(i):    async with ClientSession() as session:        async with session.get(url=';) as response:            response = await response.read()            print(i)            print(response)            return responsedef run():    for i in range(5):        task = asyncio.ensure_future(request_run(i))        tasks.append(task)    result = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))    print(result)if __name__ == '__main__':    loop = asyncio.get_event_loop()    run()

关于ValueError: too many file descriptors in select()异常解决办法

假如你的并发达到2000个，程序会报错：ValueError: too many file descriptors in select()。报错的原因字面上看是 Python 调取的 select 对打开的文件有最大数量的限制，这个其实是操作系统的限制，linux打开文件的最大数默认是1024，windows默认是509，超过了这个值，程序就开始报错。这里我们有三种方法解决这个问题：

1.限制并发数量。（一次不要塞那么多任务，或者限制最大并发数量）

2.使用回调的方式。

3.修改操作系统打开文件数的最大限制，在系统里有个配置文件可以修改默认值，具体步骤不再说明了。

不修改系统默认配置的话，个人推荐限制并发数的方法，设置并发数为500，处理速度更快。

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import asyncioimport timefrom aiohttp import ClientSessiontasks = []a = time.time()async def request_run(i, semaphore):    async with semaphore:        async with ClientSession() as session:            async with session.get(url=';) as response:                response = await response.read()                tasks.append(i)  # 可以存储返回结果async def run():    semaphore = asyncio.Semaphore(500)    to_get = [request_run(i, semaphore) for i in range(1000)]  # 总共1000任务    await asyncio.wait(to_get)if __name__ == '__main__':    loop = asyncio.get_event_loop()    loop.run_until_complete(run())    loop.close()    print(tasks)    b = time.time()    print(b-a)

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