在过去的日子里（比如上周二），我们会生成线程或进程来处理并发请求。但线程就像需要关注的小孩——即使它们什么都不做，也需要资源和注意力。

异步编程的出现改变了这一切：在等待慢操作（如I/O）完成时，可以做其他有用的事情。这就像能够同时做晚餐、洗衣服和追剧——而不会把房子烧掉。

uvloop：为asyncio加速

现在，Python的asyncio已经很不错了，但uvloop就像是喝了三杯浓缩咖啡的asyncio。它是一个用Cython编写的asyncio事件循环的替代品，可以让你的异步代码运行得像打了鸡血的猎豹一样快。

到底有多快？

根据基准测试，uvloop可以：

  • 比Node.js快2倍
  • 接近Go程序的速度
  • 至少比默认的asyncio快2-4倍

这不仅仅是快，而是“眨眼就错过”的快。

安装和使用uvloop

让uvloop运行起来比说服开发者使用浅色模式还简单。方法如下：

pip install uvloop

在代码中使用它的方法如下：


import asyncio
import uvloop

asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())

async def main():
    # 在这里写你的异步代码
    pass

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

就是这样！你刚刚给你的Python代码装上了喷气引擎。

aiohttp：光速HTTP

当uvloop忙于成为事件循环中的博尔特时，aiohttp则是asyncio的异步HTTP客户端/服务器。它就像闪电侠，但用于网络请求。

为什么选择aiohttp？

  • 异步HTTP客户端和服务器
  • 支持WebSocket
  • 可插拔路由
  • 中间件支持

简而言之，它是构建高性能API所需的一切，可以像老板一样处理并发请求。

aiohttp的简单示例

让我们通过一个简单的例子来看看aiohttp的实际应用：


from aiohttp import web

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

app = web.Application()
app.add_routes([web.get('/', handle),
                web.get('/{name}', handle)])

if __name__ == '__main__':
    web.run_app(app)

这设置了一个简单的服务器，响应问候。但不要被它的简单性所迷惑——这个小服务器可以在不费力的情况下处理数千个并发连接。

动态双雄：uvloop + aiohttp

现在，让我们结合我们的速度恶魔，看看会发生什么：


import asyncio
import uvloop
from aiohttp import web

asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())

async def handle(request):
    await asyncio.sleep(0.1)  # 模拟一些I/O
    name = request.match_info.get('name', "Anonymous")
    return web.Response(text=f"Hello, {name}")

async def main():
    app = web.Application()
    app.add_routes([web.get('/', handle),
                    web.get('/{name}', handle)])
    return app

if __name__ == '__main__':
    app = asyncio.run(main())
    web.run_app(app)

这段代码使用uvloop作为事件循环设置了一个aiohttp服务器。即使有模拟的I/O延迟，这个服务器也能以最小的延迟处理大量的并发请求。

基准测试：展示数据！

说话容易，行动难，所以让我们看看实际的性能提升。我们将使用`wrk`基准测试工具来测试我们的服务器。

首先，让我们在没有uvloop的情况下对服务器进行基准测试：


wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:8080

现在，让我们在启用uvloop的情况下运行相同的基准测试：


wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:8080

在我的测试中，使用uvloop时每秒请求数提高了20-30%，延迟显著减少。你的结果可能会有所不同，但速度提升是实实在在的。

陷阱和注意事项：速度的代价

在你去重写整个代码库之前，有几点需要注意：

  • CPU密集型任务：异步在I/O密集型操作中表现出色。如果你在进行大量计算，可能仍然需要使用多进程。
  • 阻塞调用：小心不要在异步代码中使用阻塞调用，否则你会破坏所有的好工作。
  • 学习曲线：异步编程需要不同的思维方式。准备好迎接一些令人困惑的时刻。
  • 调试：异步堆栈跟踪可能会很有趣。像`aiomonitor`这样的工具可以提供帮助。

现实世界的影响：为什么这很重要

你可能会想，“很酷的故事，但我为什么要关心？”好吧，让我为你描绘一幅画面：

  • 降低基础设施成本：用更少的服务器处理更多的请求。
  • 改善用户体验：更低的延迟意味着更快乐的用户。
  • 可扩展性：你的API可以随着用户群的增长而增长，而不会破产。
  • 能源效率：更少的CPU时间意味着更低的功耗。拯救地球，从每个请求开始！

超越基础：高级技术

一旦你掌握了uvloop和aiohttp，还有一整套优化技术等着你去探索：

连接池

重用连接以减少开销：


async with aiohttp.ClientSession() as session:
    async with session.get('http://python.org') as resp:
        print(await resp.text())

流式响应

处理大响应而不占用所有内存：


async with session.get('http://big-data-url.com') as resp:
    async for chunk in resp.content.iter_chunked(1024):
        process_chunk(chunk)

超时和重试

不要让缓慢的外部服务拖累你：


async with session.get('http://might-be-slow.com', timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=1)) as resp:
    # 处理响应

前方的道路：接下来是什么？

异步Python的世界在不断发展。请关注：

  • asyncio改进：每个Python版本都会带来新的异步功能。
  • 替代事件循环：虽然uvloop很棒，但竞争推动创新。
  • 异步原生数据库：想想PostgreSQL的asyncpg。
  • 监控和分析工具：随着异步变得更加主流，越来越多的工具正在出现。

总结：异步冒险在等待

我们已经为我们的Python API加速，降低了延迟，并让我们的服务器像上了油的机器一样运转。但请记住，能力越大，责任越大（有时还有令人困惑的堆栈跟踪）。

所以，去实验，去基准测试，愿你的API永远快速，延迟低。而如果你发现自己在对代码说话，求它“等待”得更快——好吧，你并不孤单。

编码愉快，速度恶魔们！

“我并不总是使用异步，但当我使用时，我更喜欢uvloop和aiohttp。”- 世界上最有趣的开发者

附言：如果你渴望更多的异步知识，请查看这些资源：

现在去让你的API快得让闪电侠嫉妒吧！