asyncio 并发任务,如何限制协程的并发数?

共 7453字,需浏览 15分钟

 ·

2021-09-03 22:26

剧照:反黑风暴

作者:kingname

来源:未闻Code

有同学问,如果使用 asyncio + httpx 实现并发请求,怎么限制请求的频率呢?怎么限制最多只能有 x 个请求同时发出呢?我们今天给出两种方案。

提出问题

假设如果我们同时发起12个请求,每个请求的时间不同,那么总共的请求时间大概跟最长耗时的请求差不多。我们先来写一个用于测试的例子:

import asyncio
import httpx
import time


async def req(delay):
    print(f'请求一个延迟为{delay}秒的接口')
    async with httpx.AsyncClient(timeout=20as client:
        resp = await client.get(f'http://127.0.0.1:8000/sleep/{delay}')
        result = resp.json()
        print(result)


async def main():
    start = time.time()
    delay_list = [361824527398]
    task_list = []
    for delay in delay_list:
        task = asyncio.create_task(req(delay))
        task_list.append(task)
    await asyncio.gather(*task_list)
    end = time.time()
    print(f'一共耗时:{end - start}')

asyncio.run(main())

这段代码,使用 for 循环创建了12个协程任务,这些任务几乎同时运行,于是,请求完成所有的接口,总共耗时如下图所示:

现在的问题是,由于网站有反爬虫机制,最多只能同时发起3个请求。那么我们怎么确保同一时间最多只有3个协程在请求网络呢?

限制协程任务数

第一个方案跟以前限制多线程的线程数的方案相同。我们创建一个列表,确保列表里面最多只有3个任务,然后持续循环检查,发现有任务完成了,就移除这个完成的任务,并加入一个新的任务,直到待爬的列表为空,这个任务列表也为空。代码如下:

import asyncio
import httpx
import time


async def req(delay):
    print(f'请求一个延迟为{delay}秒的接口')
    async with httpx.AsyncClient(timeout=20as client:
        resp = await client.get(f'http://127.0.0.1:8000/sleep/{delay}')
        result = resp.json()
        print(result)


async def main():
    start = time.time()
    delay_list = [361824527398]
    task_list = []
    while True:
        if not delay_list and not task_list:
            break
        while len(task_list) < 3:
            if delay_list:
                delay = delay_list.pop()
                task = asyncio.create_task(req(delay))
                task_list.append(task)
            else:
                break
        task_list = [task for task in task_list if not task.done()]
        await asyncio.sleep(1)
    end = time.time()
    print(f'一共耗时:{end - start}')

asyncio.run(main())

运行效果如下图所示:

总共耗时大概28秒左右。比串行需要的58秒快了一半,但比全部同时并发多了一倍。

使用 Semaphore

asyncio 实际上自带了一个限制协程数量的类,叫做Semaphore。我们只需要初始化它,传入最大允许的协程数量,然后就可以通过上下文管理器来使用。我们看一下代码:

import asyncio
import httpx
import time


async def req(delay, sem):
    print(f'请求一个延迟为{delay}秒的接口')
    async with sem:
        async with httpx.AsyncClient(timeout=20as client:
            resp = await client.get(f'http://127.0.0.1:8000/sleep/{delay}')
            result = resp.json()
            print(result)


async def main():
    start = time.time()
    delay_list = [361824527398]
    task_list = []
    sem = asyncio.Semaphore(3)
    for delay in delay_list:
        task = asyncio.create_task(req(delay, sem))
        task_list.append(task)
    await asyncio.gather(*task_list)

    end = time.time()
    print(f'一共耗时:{end - start}')

asyncio.run(main())

运行效果如下图所示:

耗时为22秒,比第一个方案更快。

我们来看看Semaphore的用法,它的格式为:

sem = asyncio.Semaphore(同时运行的协程数量)

async def func(sem):
    async with sem:
        这里是并发执行的代码

task_list = []
for _ in range(总共需要执行的任务数):
    task = asyncio.create_task(func(sem))
    task_list.append(task)
await asyncio.gather(*task_list)

当我们要限制一个协程的并发数的时候,可以在调用协程之前,先初始化一个Semaphore对象。然后把这个对象传到需要限制并发的协程里面,在协程里面,使用异步上下文管理器包住你的正式代码:

async with sem:
    正式代码

这样一来,如果并发数没有达到限制,那么async with sem会瞬间执行完成,进入里面的正式代码中。如果并发数已经达到了限制,那么其他的协程会阻塞在async with sem这个地方,直到正在运行的某个协程完成了,退出了,才会放行一个新的协程去替换掉这个已经完成的协程。

这个写法其实跟多线程的加锁很像。只不过锁是确保同一个时间只有一个线程在运行,而Semaphore可以人为指定能有多少个协程同时运行。

如何限制1分钟内能够运行的协程数

可能同学看了上面的例子以后,只知道如何限制同时运行的协程数。但是怎么限制在一段时间里同时运行的协程数呢?

其实非常简单,在并发的协程里面加个 asyncio.sleep 就可以了。例如上面的例子,我想限制每分钟只能有3个协程,那么可以把代码改为:

async def req(delay, sem):
    print(f'请求一个延迟为{delay}秒的接口')
    async with sem:
        async with httpx.AsyncClient(timeout=20as client:
            resp = await client.get(f'http://127.0.0.1:8000/sleep/{delay}')
            result = resp.json()
            print(result)
    await asyncio.sleep(60)

总结

如果大家要限制协程的并发数,那么最简单的办法就是使用asyncio.Semaphore。但需要注意的是,只能在启动协程之前初始化它,然后传给协程。要确保所有并发协程拿到的是同一个Semaphore对象。

当然,你的程序里面,可能有多个不同的部分,有些部分限制并发数为 a,有些部分限制并发数为 b。那么你可以初始化多个Semaphore对象,分别传给不同的协程。

Python猫技术交流群开放啦!群里既有国内一二线大厂在职员工,也有国内外高校在读学生,既有十多年码龄的编程老鸟,也有中小学刚刚入门的新人,学习氛围良好!想入群的同学,请在公号内回复『交流群』,获取猫哥的微信(谢绝广告党,非诚勿扰!)~


还不过瘾?试试它们




坚持原创很难,但我不会放弃!

Google 内部的 Python 代码风格指南

在手机上 Python 编程,可以试试它!

2021年,不容错过的7个VS Code插件

Python 中 Redis 库分布式锁简单分析

如何美观地打印 Python 对象?这个标准库可以简单实现


如果你觉得本文有帮助
请慷慨分享点赞,感谢啦
浏览 41
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报