from time import sleep
import time
def request(url):print('正在请求:',url)sleep(2)print('下载成功:', url)
urls = ['www.baidu.com','www.sogou.com','www.goubanjia.com']
start = time.time()
for url in urls:request(url)
print(time.time()-start)

正在请求: www.baidu.com
下载成功: www.baidu.com
正在请求: www.sogou.com
下载成功: www.sogou.com
正在请求: www.goubanjia.com
下载成功: www.goubanjia.com
6.001747369766235

from time import sleep
import time
from multiprocessing.dummy import Pool
def request(url):print('正在请求:',url)sleep(2)print('下载成功:', url)
urls = ['www.baidu.com','www.sogou.com','www.goubanjia.com']
start = time.time()
pool=Pool(3)
pool.map(request,urls)
print(time.time()-start)

正在请求: www.baidu.com
正在请求: www.sogou.com
正在请求: www.goubanjia.com
下载成功: www.goubanjia.com
下载成功: www.sogou.com
下载成功: www.baidu.com
2.034695625305176

event_loop：事件循环，相当于一个无限循环，我们可以把一些特殊函数注册（放置）到这个事件循环上，当满足某些条件的时候，函数就会被循环执行。程序是按照设定的顺序从头执行到尾，运行的次数也是完全按照设定。当在编写异步程序时，必然其中有部分程序的运行耗时是比较久的，需要先让出当前程序的控制权，让其在背后运行，让另一部分的程序先运行起来。当背后运行的程序完成后，也需要及时通知主程序已经完成任务可以进行下一步操作，但这个过程所需的时间是不确定的，需要主程序不断的监听状态，一旦收到了任务完成的消息，就开始进行下一步。loop就是这个持续不断的监视器。coroutine：中文翻译叫协程，在 Python 中常指代为协程对象类型，我们可以将协程对象注册到事件循环中，
它会被事件循环调用。我们可以使用 async 关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即被执行，
而是返回一个协程对象。task：任务对象，它是对协程对象的进一步封装，包含了任务的各个状态。future：任务对象,代表将来执行或还没有执行的任务，实际上和 task 没有本质区别。另外我们还需要了解 async/await 关键字，它是从 Python 3.6 才出现的，专门用于定义协程。其中，async 定义一个协程，await 用来挂起阻塞方法的执行。

#asyncio是python3.6才出来的一种技术
import asyncio
async def requests(url):    #被async修饰,就会没有返回值,内部不会执行,只返回一个协程对象print('正在请求:',url)print('下载成功:',url)
c=requests('www.baidu.com')
print(c)

<coroutine object requests at 0x000001A6E0150410>
sys:1: RuntimeWarning: coroutine 'requests' was never awaited

import asyncio
async def requests(url):  #async本质上是个生成器print('正在请求:',url)print('下载成功:',url)
c=requests('www.baidu.com')#实例化一个事件循环对象
loop=asyncio.get_event_loop()#将协程对象注册到时间循环对象中,并且我们需要启动事件循环对象
loop.run_until_complete(c)　　　　#可以无限循环的位置(c...)

正在请求: www.baidu.com
下载成功: www.baidu.com

import asyncio
async def requests(url):  #async本质上是个生成器,特殊函数async关键字print('正在请求:',url)print('下载成功:',url)
c=requests('www.baidu.com')      #协程#实例化一个事件循环对象
loop=asyncio.get_event_loop()#添加的新点,任务对象
#方法1:创建一个任务对象,将协程对象封装到了该对象中
task=loop.create_task(c)  #这一步是进一步的处理,.   #任务对象
#方法2:另一种形式实例化任务对象的方法,不需要上边的实例化事件循环对象
# task=asyncio.ensure_future(c)
print(task)   #pending
#将协程对象注册到事件循环对象中,并且我们需要启动事件循环对象
loop.run_until_complete(task)  #括号里边可以有多个参数,无限循环  #事件循环
print(task)     #finished
#核心:绑定回调

<Task pending coro=<requests() running at F:/Python_workspace_S18/papa_part/day4/2.协程基础.py:49>>
正在请求: www.baidu.com
下载成功: www.baidu.com
<Task finished coro=<requests() done, defined at F:/Python_workspace_S18/papa_part/day4/2.协程基础.py:49> result=None>

#单任务异步协程
import asyncioasync def request(url):print('正在请求:', url)print('下载成功:', url)return url#回调函数必须有一个参数：task
#task.result():任务对象中封装的协程对象对应的特殊函数内部的返回值
def callbak(task):                  #必须有一个参数,并且必须是任务本身print('the callback')print(task.result())      #result就是上边函数的url
c = request('www.baidu.com')loop=asyncio.get_event_loop()#给任务对象绑定一个回调函数
task=asyncio.ensure_future(c)      #先执行这一步,才能执行回调
task.add_done_callback(callbak)    #这个多了一个回调函数
#什么是回调函数?当任务对象执行完成之后,可以回头调用给其绑定的另外一个函数
loop.run_until_complete(task)       #全部执行完成之后,才执行回调函数

正在请求: www.baidu.com
下载成功: www.baidu.com
the callback
www.baidu.com

#单任务异步协程
import asyncioasync def request(url):print('正在请求:', url)print('下载成功:', url)return url#回调函数必须有一个参数：task
#task.result():任务对象中封装的协程对象对应的特殊函数内部的返回值
def callbak(task):                  #必须有一个参数,并且必须是任务本身print('the callback')print(task.result())      #result就是上边函数的url
c = request('www.baidu.com')loop=asyncio.get_event_loop()#给任务对象绑定一个回调函数
# task=asyncio.ensure_future(c)      #先执行这一步,才能执行回调   #第一种写法
task=loop.create_task(c)                                        #第二种写法
task.add_done_callback(callbak)    #这个多了一个回调函数
#什么是回调函数?当任务对象执行完成之后,可以回头调用给其绑定的另外一个函数
loop.run_until_complete(task)       #全部执行完成之后,才执行回调函数

from time import sleep
import asyncio
import time
urls = ['www.baidu.com','www.sogou.com','www.goubanjia.com']
start = time.time()
async def request(url):print('正在请求：',url)#在多任务异步协程实现中，不可以出现不支持异步的相关代码。比如time模块中的sleep# sleep(2)await asyncio.sleep(2)    #可以用asyncio里边的sleep,才能计算出异步时间,支持异步,并且必须加上await才能等待print('下载成功:',url)loop = asyncio.get_event_loop()         #通过事件循环执行
#任务列表：放置多个任务对象
tasks = []
for url in urls:c = request(url)task = asyncio.ensure_future(c)tasks.append(task)                      #依次追加到列表中loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
#作用:将任务对象注册到事件当中,只能启动一次的用法
#里边的参数代表的是,多个事件循环必须是异步的因此需要加上asyncio.wait(),有阻塞就挂起,执行完再搞阻塞print(time.time()-start)

正在请求： www.baidu.com
正在请求： www.sogou.com
正在请求： www.goubanjia.com
下载成功: www.baidu.com
下载成功: www.sogou.com
下载成功: www.goubanjia.com
2.040722608566284

# Author: studybrother sun
from flask import Flask
import timeapp = Flask(__name__)@app.route('/bobo')
def index_bobo():time.sleep(2)    #耗时两秒return 'Hello bobo'@app.route('/jay')
def index_jay():time.sleep(2)return 'Hello jay'@app.route('/tom')
def index_tom():time.sleep(2)return 'Hello tom'if __name__ == '__main__':app.run(threaded=True)

import requests    #目的是发送请求
import asyncio
import time
#单线程+多任务异步协程
urls = ['http://127.0.0.1:5000/jay','http://127.0.0.1:5000/bobo','http://127.0.0.1:5000/tom'
]
start=time.time()
for url in urls:page_text=requests.get(url=url).text   #请求url得到的返回值print(page_text)
print(time.time()-start)

Hello jay
Hello bobo
Hello tom
6.132113456726074

import requests
import asyncio
import time
#单线程+多任务异步协程
urls = ['http://127.0.0.1:5000/jay','http://127.0.0.1:5000/bobo','http://127.0.0.1:5000/tom'
]
async def get_pageText(url):print('正在下载：',url) #requests模块是不支持异步操作的。,下面是6s的原因,不支持异步page_text = requests.get(url).textprint('下载完毕：',url)return page_textstart = time.time()
tasks = []
for url in urls:c = get_pageText(url)task = asyncio.ensure_future(c)tasks.append(task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))    #这行代码表示注册,以及启动的作用print(time.time()-start)

正在下载： http://127.0.0.1:5000/jay
下载完毕： http://127.0.0.1:5000/jay
正在下载： http://127.0.0.1:5000/bobo
下载完毕： http://127.0.0.1:5000/bobo
正在下载： http://127.0.0.1:5000/tom
下载完毕： http://127.0.0.1:5000/tom
6.1820220947265625

#aiohttp:支持异步的一个基于网络请求的模块
# pip install aiohttp     #安装这个异步请求模块import requests
import asyncio
import time
import aiohttp        #支持异步的网络请求内容,升级支持异步请求的requests模块
#单线程+多任务异步协程
urls = ['http://127.0.0.1:5000/jay','http://127.0.0.1:5000/bobo','http://127.0.0.1:5000/tom'
]
#代理操作：
#async with await s.get(url,proxy="http://ip:port") as response:
async def get_pageText(url):async with aiohttp.ClientSession() as s:         #实例化请求对象async with await s.get(url) as response:      #得到相应对象,在异步中有with就需要加上async#发起请求也是需要加上await的page_text = await response.text()          #注意这个地方text是个方法,得到响应数据就需要先挂起# 借助于回调函数进行响应数据的解析操作awaitprint(page_text)return page_text
#封装回调函数用于数据解析start = time.time()
tasks = []
for url in urls:c = get_pageText(url)task = asyncio.ensure_future(c)#给任务对象绑定回调函数用于数据解析tasks.append(task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))print(time.time()-start)

Hello jay
Hello bobo
Hello tom
2.1180801391601562

#aiohttp:支持异步的一个基于网络请求的模块
# pip install aiohttpimport requests
import asyncio
import time
import aiohttp        #支持异步的网络请求内容,升级支持异步请求的requests模块
#单线程+多任务异步协程
urls = ['http://127.0.0.1:5000/jay','http://127.0.0.1:5000/bobo','http://127.0.0.1:5000/tom'
]
#代理操作：写代理时候的区别
#async with await s.get(url,proxy="http://ip:port") as response:
async def get_pageText(url):async with aiohttp.ClientSession() as s:         #实例化请求对象async with await s.get(url) as response:      #得到相应对象,在异步中有with就需要加上async#发起请求也是需要加上await的page_text = await response.text()          #注意这个地方text是个方法,得到响应数据就需要先挂起# 借助于回调函数进行响应数据的解析操作awaitprint(page_text)return page_text
#封装回调函数用于数据解析
def parse(task):               #回调函数#1.获取响应数据page_text = task.result()print(page_text+',即将进行数据解析！！！')#解析操作写在该位置start = time.time()
tasks = []
for url in urls:c = get_pageText(url)task = asyncio.ensure_future(c)#给任务对象绑定回调函数用于数据解析task.add_done_callback(parse)tasks.append(task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))print(time.time()-start)

Hello jay
Hello jay,即将进行数据解析！！！
Hello bobo
Hello bobo,即将进行数据解析！！！
Hello tom
Hello tom,即将进行数据解析！！！
2.0991756916046143