Python-Serverprogrammierung: Fallanalyse der asynchronen Programmierimplementierung

Python hat als effiziente und einfach zu erlernende Programmiersprache in den letzten Jahren im Bereich der serverseitigen Programmierung immer mehr Aufmerksamkeit erregt. Angesichts des explosionsartigen Wachstums des Internet-Anwendungsverkehrs müssen Server über eine hohe Parallelität und Leistung verfügen, und asynchrone Programmierung ist eine der Schlüsseltechnologien, um dieses Ziel zu erreichen. In diesem Artikel werden anhand einer Fallanalyse die Implementierungsmethoden und Optimierungslösungen der serverseitigen asynchronen Python-Programmierung erörtert und bestimmte Hilfe und Referenzen für Entwickler bereitgestellt, die sich derzeit mit der Python-Serverprogrammierung befassen oder beschäftigen werden.

1. Was ist asynchrone Programmierung?

Asynchrone Programmierung ist ein Programmiermodell, dessen Kernidee darin besteht, durch nicht blockierende E/A-Operationen und ereignisgesteuerte Mechanismen eine hohe Parallelität und leistungsstarke Netzwerkanwendungen zu erreichen. Anders als beim herkömmlichen synchronen Programmiermodell blockiert die asynchrone Programmierung nicht einen einzelnen Thread, der auf den Abschluss von E/A-Vorgängen wartet, sondern übergibt die E/A-Vorgänge stattdessen zur Verarbeitung an die E/A-Ereignisschleife. Wenn der E/A-Vorgang abgeschlossen ist, benachrichtigt die Ereignisschleife die Ausführung der entsprechenden Rückruffunktion, um die Ergebnisse zu verarbeiten. Auf diese Weise kann das Programm andere Aufgaben ausführen, während es auf den Abschluss des E/A-Vorgangs wartet, wodurch die Effizienz der gesamten Anwendung verbessert wird.

Python bietet eine Vielzahl asynchroner Programmier-Frameworks, darunter Asyncio und Tornado usw. Hier werden wir Asyncio als Beispiel verwenden, um die Implementierungs- und Optimierungslösungen der serverseitigen asynchronen Python-Programmierung vorzustellen.

2. Fallanalyse

Im Folgenden werden wir einen einfachen, aber praktischen Fall verwenden, um den Implementierungsprozess und die Vorsichtsmaßnahmen der serverseitigen asynchronen Programmierung mit Python zu veranschaulichen. Der Fall ist ein HTTP-Server, der HTTP-Anfragen von Clients verarbeiten und entsprechende HTTP-Antworten zurückgeben kann.

1. Abhängige Bibliotheken installieren

Installieren Sie zunächst die beiden abhängigen Bibliotheken asyncio und aiohttp.

pip install asyncio aiohttp

2. HTTP-Server schreiben

Unten finden Sie den vollständigen HTTP-Servercode. Hier verwenden wir die integrierte Asyncio-Bibliothek von Python und die aiohttp-Bibliothek eines Drittanbieters, um einen asynchronen HTTP-Server zu implementieren. Der Server kann bei der Verarbeitung von HTTP-Anfragen Coroutinen verwenden und so eine hohe Parallelität erreichen.

import asyncio
from aiohttp import web

async def handle(request):
    name = request.match_info.get('name', "Anonymous")
    text = "Hello, " + name
    return web.Response(text=text)

async def init(loop):
    app = web.Application(loop=loop)
    app.router.add_route('GET', '/{name}', handle)
    srv = await loop.create_server(app.make_handler(), '0.0.0.0', 8080)
    print('Server started at http://0.0.0.0:8080...')
    return srv

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(init(loop))
loop.run_forever()

Im obigen Code definieren wir ein asynchrones Verarbeitungsfunktionshandle, das eine HTTP-Anfrage annehmen und eine HTTP-Antwort zurückgeben kann. Die von der Handle-Funktion zurückgegebene HTTP-Antwort enthält eine Willkommensnachricht und den Namen des Clients. Im Gegensatz zu herkömmlichen synchronen HTTP-Servern verwenden wir von der Asyncio-Bibliothek bereitgestellte Coroutinen zur Verarbeitung von HTTP-Anfragen und erreichen so eine hohe Parallelität und Leistung.

Wir haben eine asynchrone Webanwendungs-App mit dem web.Application-Konstruktor aus der aiohttp-Bibliothek erstellt. Dann verknüpfen wir die Route „/{name}“ mit der Handle-Funktion.

Schließlich verwenden wir die von der Asyncio-Bibliothek bereitgestellte Init-Funktion des Ereignisschleifenmechanismus, um die Anwendung in der Ereignisschleife zu registrieren und den HTTP-Dienst auf dem lokalen 8080-Port zu starten. Beachten Sie, dass die in Python 3.7 eingeführte asynchrone Funktion create_server zum Erstellen des Servers verwendet wird.

3. Asynchrone HTTP-Client-Implementierung

Bei der asynchronen Programmierung ist der Server nicht der einzige Ort, an dem auf asynchrone E/A verwiesen werden muss. Genau wie bei der Verwendung eines asynchronen HTTP-Clients kann der Client auch Coroutinen zur Verarbeitung von E/A verwenden.

Das Folgende ist der vollständige Code zum Abrufen von Daten vom Server mithilfe eines asynchronen HTTP-Clients.

import asyncio
import aiohttp

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('http://localhost:8080/yingyonghu') as response:
            print(await response.text())

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

Im obigen Code verwenden wir einen asynchronen HTTP-Client, um die Daten vom HTTP-Server abzurufen, anstatt den herkömmlichen synchronen HTTP-Client zu verwenden. Der Hauptunterschied besteht darin, dass wir die asynchrone with-Anweisung anstelle der normalen with-Anweisung verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass der asynchrone HTTP-Client automatisch geschlossen wird, wenn der asynchrone Aufruf abgeschlossen ist oder eine Ausnahme auftritt. In diesem Beispiel verwenden wir die ClientSession-Klasse der aiohttp-Bibliothek, um asynchron eine HTTP-Clientsitzung zu erstellen, und verwenden dann die get-Methode, um die vom Server zurückgegebenen Daten asynchron abzurufen.

Schließlich verwenden wir die Hauptfunktion des Ereignisschleifenmechanismus, die von der Asyncio-Bibliothek bereitgestellt wird, um den asynchronen Code in der Ereignisschleife zu registrieren und die Ereignisschleife auszuführen.

4. Optimierungslösung

Obwohl durch asynchrone Programmierung eine hohe Parallelität und Leistung erreicht werden kann, bringt sie auch einige Herausforderungen und Optimierungsüberlegungen mit sich. Nachfolgend finden Sie einige Optimierungen, mit denen Sie die Leistung Ihres asynchronen Python-Servers verbessern können.

(1) Verwenden Sie den Thread-Pool für CPU-intensive Berechnungen.

Asynchrone Programmierung wird normalerweise verwendet, um E/A-intensive Arbeiten zu bewältigen. Wenn Ihre Anwendung jedoch CPU-intensive Berechnungen durchführen muss, ist asynchrone Programmierung nicht die optimale Lösung. Obwohl es möglich ist, Multithreading zur Implementierung asynchroner Programmierung zu verwenden, verringert dies die Leistung. Daher können wir Thread-Pools verwenden, um die Leistung unserer Anwendungen zu optimieren und so die Leistung bei der Durchführung CPU-intensiver Berechnungen zu verbessern.

(2) Reduzieren Sie den Einsatz blockierender E/A-Vorgänge.

Blockierende E/A-Vorgänge stellen eine Einschränkung der asynchronen Programmierung dar, da sie die Parallelität der gesamten Anwendung verringern. Daher sollten wir den Einsatz blockierender E/A-Vorgänge minimieren, damit die Anwendung schneller auf Anfragen reagieren kann.

(3) Verwenden Sie den Parallelitätsbegrenzer nach Bedarf.

Der Parallelitätsbegrenzer kann die Anzahl der gleichzeitig verarbeiteten Anforderungen steuern. Wenn Ihre Anwendung eine große Anzahl von Anfragen gleichzeitig verarbeitet, können Leistungsprobleme auftreten. Daher ist es besser, den Parallelitätsbegrenzer bei Bedarf zu aktivieren, um die Anzahl gleichzeitiger Anforderungen bei Bedarf zu steuern.

3. Zusammenfassung

Das asynchrone Programmiermodell von Python kann Entwicklern dabei helfen, Netzwerkanwendungen mit hoher Parallelität und hoher Leistung einfach zu implementieren. In diesem Artikel nehmen wir einen HTTP-Server als Beispiel, um die grundlegenden Methoden und Vorsichtsmaßnahmen der asynchronen Python-Programmierung vorzustellen und einige Optimierungslösungen bereitzustellen, die zur Verbesserung der Anwendungsleistung beitragen. Zusammenfassend ist das asynchrone Programmiermodell ein sehr leistungsfähiges Werkzeug in der serverseitigen Python-Programmierung und kann Entwicklern dabei helfen, effizientere, zuverlässigere und skalierbarere Webanwendungen zu erstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Serverprogrammierung: Fallanalyse der asynchronen Programmierimplementierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!