简单理解Python中的事件循环EventLoop

2023-10-09 08:11:31 作者：songcser

在 python 3中,加入了 asyncio 模块,来实现协程,其中一个很重要的概念是事件循环,本文我们就来自己实现一个相对简单的EventLoop,从而了解一下事件循环是如何进行运转的吧

简介

在 python 3中，加入了 asyncio 模块，来实现协程，其中一个很重要的概念是事件循环，整个异步流程都是事件循环推动的。下面自己实现一个相对简单的EventLoop，了解一下事件循环是如何进行运转的。

事件循环

下面看一下整个流程的实现过程

将以下代码写入 spider_event_loop.py 文件：

# spider_event_loop.py
import time
import os
import socket
from urllib.parse import urlparse
from collections import deque
from selectors import DefaultSelector, EVENT_WRITE, EVENT_READ
# selector = DefaultSelector()
urls = ['https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9bc51bc53f634bf79b5de5c8b9810817~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
        'https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2b95ac8571ba403180743495ed56e492~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
        'https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/459c6c73887a4206a33b13ef23988809~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
        'https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/80701ade82d345cd8aa0b08fef008fe1~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
        'https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/99855ed1f79c456f9fdcd83ce5cff4f2~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
        'https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0c4bd38c2fe3434587025748d051362e~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
        'https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/80cd2a1d165b43beb6234d893ce391e2~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
        'https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ea18df95f26f4314a0a36d11d4a067d0~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
        'https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/095c342a796c411cad1800396746bdaf~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
        'https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/d3769e4d468a4f64a1e2879f94ad742b~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image'
]
# 事件循环实现
class EventLoop:
    def __init__(self):
     	# 整个流程是否
        self._stopped = False
        self._ready = deque()
        self._selector = DefaultSelector()
    # 向 _ready 队列中加入回调方法
    def call_soon(self, callback, *args):
        # 将事件添加到队列里
        handle = Handle(callback, self, *args)
        self._ready.append(handle)
    # 套接字注册读事件
    def add_writer(self, fd, callback, *args):
        # 将回调方法封装成Handle
        handle = Handle(callback, self, *args)
        try:
            # 检查有没有注册过
            key = self._selector.get_key(fd)
        except KeyError:
            # 没有注册过，进行写事件注册
            self._selector.register(fd, EVENT_WRITE, handle)
        else:
            # 注册过，添加写事件
            mask = key.events
            self._selector.modify(fd, mask | EVENT_WRITE, handle)
    # 套接字注销读事件
    def remove_writer(self, fd):
        try:
            # 检查有没有注册过
            self._selector.get_key(fd)
        except KeyError:
            # 没有，直接返回
            return
        # 注销事件
        self._selector.unregister(fd)
    # 套接字注册写事件
    def add_reader(self, fd, callback, *args):
        # 将回调方法，封装成Handle
        handle = Handle(callback, self, *args)
        try:
            # 检查是否注册过
            key = self._selector.get_key(fd)
        except KeyError:
            # 没有注册过，进行读事件注册
            self._selector.register(fd, EVENT_READ, handle)
        else:
            # 注册过，添加读事件
            mask = key.events
            self._selector.modify(fd, mask | EVENT_READ, handle)
    # 套接字注销写事件
    def remove_reader(self, fd):
        try:
            # 检查有没有注册过
            self._selector.get_key(fd)
        except KeyError:
            # 没有，直接返回
            return
        # 注销事件
        self._selector.unregister(fd)
    # 处理事件
    def _process_events(self, event_list):
        for key, mask in event_list:
            fileobj, handle = key.fileobj, key.data
            if mask & EVENT_READ:
                self.remove_reader(fileobj)
            if mask & EVENT_WRITE:
                self.remove_writer(fileobj)
            # 注册的事件发生，将注册时的handle放入队列中
            self._ready.append(handle)
    # 运行事件队列，执行回调方法
    def run_once(self):
        # 获取发生事件的所有文件描述符
        event_list = self._selector.select()
        self._process_events(event_list)
        while self._ready:
            # 将队列中的handle取出，执行回调方法
            handle = self._ready.popleft()
            handle.run()
    # 无限循环，直到stopped
    def run_forever(self):
        while True:
            # 执行事件
            self.run_once()
            if self._stopped:
                break
    # 执行协程方法，直到事件循环执行结束
    def run_until_complete(self, future):
        # 在 future 中添加回调方法，在 future set_value 的时候执行这个回调方法
        future.add_done_callback(self._run_until_complete_cb)
        # 开始无限循环
        self.run_forever()
        # 返回 future 的值
        return future.value
    # 结束时的回调方法
    def _run_until_complete_cb(self, future):
        # 结束无限循环
        self.close()
    # 关闭方法
    def close(self):
        self._stopped = True
    # 创建 Future 实例
    def create_future(self):
        return Future(loop=self)
    # 创建 Task 实例
    def create_task(self, coro):
        return Task(coro, loop=self)

以上类是一个简单是事件循环，事件循环基本的操作都已经包含，注册注销事件，无限循环获取文件描述符的事件，执行Handle队列，这里是使用的 _ready 队列，表示已经准备好的 Handle，由于没有延时事件所以省略了调度队列

# Handle 类，对回调方法做封装
class Handle:
    def __init__(self, callback, loop, *args):
        self._callback = callback
        self._args = args
    # 执行回调方法
    def run(self):
        self._callback(*self._args)

Handle 类对回调方法进行封装

# Future 类
class Future:
    def __init__(self, loop=None):
        self.value = None
        # 将要执行的回调方法
        self._step_func = []
        # 和事件循环关联
        if loop:
            self._loop = loop
        else:
            self._loop = get_event_loop()
    def add_done_callback(self, func):
        # 添加回调方法
        self._step_func.append(func)
    def set_value(self, value):
        # 设置值
        self.value = value
        for func in self._step_func:
            # 将回调方法添加到事件循环的 _ready 队列中
            # 在下次事件循环中执行回调方法
            self._loop.call_soon(func, self)
    # 实现 __iter__ 方法，Future 类的实例为可迭代对象
    def __iter__(self):
        # 该语句起到暂停协程的作用，并返回实例本身
        yield self
        # 该语句定义的返回值会赋给 yield from 语句等号前面的变量
        return self.value

Future类和以前的实现，区分不是很大，只是和 loop 做关联，将回调方法放入事件循环的队列中，依靠事件循环执行回调方法

# Task 类，继承 Future 类， 也是可迭代的
class Task(Future):
    def __init__(self, coro, loop=None):
        super().__init__(loop=loop)
        self.coro = coro
        # step 方法直接放入事件循环的队列中进行执行
        # 激活协程方法运行
        self._loop.call_soon(self.step, self)
    def step(self, future):
        try:
            # 向协程发送数据，驱动协程执行
            # 直到遇到 yield ，返回新的 Future实例
            new_futrue = self.coro.send(future.value)
        except StopIteration as exc:
            # 在协程方法执行到结束，或者 return 之后，抛出 StopIteration 异常
            # 由于 Task 也是 Future， 在协程执行完之后，最后 Task 执行自己的回调方法
            self.set_value(exc.value)
            return
        # 将 step 加入回调列表，等待下次驱动执行
        # 在 Future 执行 set_value 时，又会执行 step 方法，再次驱动协程执行
        new_futrue.add_done_callback(self.step)

Task 类继承 Future 类，类的实例也是可迭代对象，在 step 方法会不断触发协程继续执行，在协程执行结束之后，抛出 StopIteration 异常，最后 Task 类再执行回调方法，主要做一些清理工作或者收集结果。

class AsyncSocket:
    def __init__(self, loop=None):
        # 绑定事件循环
        if loop:
            self._loop = loop
        else:
            self._loop = get_event_loop()
        self.sock = socket.socket()
        self.sock.setblocking(False)
    # 该方法用于向服务器发送连接请求并注册监听套接字的可写事件
    def connect(self, address):
        # 由 loop 创建 Future 实例
        f = self._loop.create_future()
        try:
            self.sock.connect(address)
        except BlockingIOError:
            pass
        # 注册写事件，在连接成功事件发生之后，调用回调方法
        self._loop.add_writer(self.sock.fileno(), self._connect_cb, f)
        # 暂停执行，等待写事件发生
        yield from f
    # 回调方法，连接事件发生
    def _connect_cb(self, future):
        # 设置 Future 值，并且驱动协程继续执行
        future.set_value(None)
    # 向服务器发送获取图片的请求
    def send(self, data):
        self.sock.send(data)
    # 该方法会多次执行，以获取服务器返回的数据片段
    def read(self):
        f = self._loop.create_future()
        # 注册读事件，在可读事件发生之后，调用回调方法
        self._loop.add_reader(self.sock.fileno(), self._read_cb, f, self.sock)
        # 暂停执行，等待读事件发生
        yield from f
        # 返回最后的值
        return f.value
    # 回调方法，读事件发生
    def _read_cb(self, future, sock):
        # 套接字读取 4096 字节的数据，设置 Future 值，并且驱动协程继续执行
        future.set_value(sock.recv(4096))
    # 读取所有数据
    def read_all(self):
        data = b''
        while True:
            # 不断读取 sock 的数据
            value = yield from self.read()
            if value:
                data += value
            else:
                return data
    # 关闭客户端套接字
    def close(self):
        self.sock.close()

AsyncSocket 类是对 Socket 做的简单封装，绑定事件循环 Loop ，读写事件都是在 Loop 中注册，由事件循环来驱动 Socket 的读写。

# 爬虫类
class Crawler:
    def __init__(self, url):
        self._url = url
        self.url = urlparse(url)
        self.response = b''
    def fetch(self):
        self.time = time.time()
        # AsyncSocket 类的实例对象负责完成数据获取的工作
        sock = AsyncSocket()
        # 向服务器发送连接请求，协程会暂停到嵌套协程中的某个 yield from 处
        yield from sock.connect((self.url.netloc, 80))
        data = 'GET {0} HTTP/1.1\r\nHost: {1}\r\nConnection: close\r\n\r\n \
                '.format(self.url.path, self.url.netloc)
        # 发送请求数据
        sock.send(data.encode())
        # 读取全部的数据
        self.response = yield from sock.read_all()
        # 关闭 socket
        sock.close()
        # 将下载的图片写入文件
        with open('pic/{}'.format(self.url.path[1:].split('/')[-1]), 'wb') as f:
            f.write(self.response.split(b'\r\n\r\n')[1])
        return "URL: {0}, 耗时: {1:.3f}s".format(self._url, time.time() - self.time)

Crawler 完成图片爬取工作，在 fetch 方法中，AsyncSocket 完成请求连接，发送数据，接收数据的工作，整个流程非常的清晰，和同步阻塞模式流程基本相同，但是性能会有大量提升

# 事件循环，全局变量
_event_loop = None
# 获取事件循环，这里是要获取同一个全局实例
def get_event_loop():
    global _event_loop
    if _event_loop is None:
        # 生成一个新的事件循环实例
        _event_loop = EventLoop()
    return _event_loop
# 收集所有的 task
def gather(tasks, loop=None):
    # 使用 Future 类 收集 所有 tasks 的结果
    outer = Future(loop=loop)
    # tasks 数量
    count = len(tasks)
    nfinished = 0
    # 收集结果
    results = []
    # 回调方法
    def _gather_cb(f):
        nonlocal nfinished
        # 完成数量
        nfinished += 1
        # 收集结果
        results.append(f.value)
        if nfinished == count:
            # 都完成之后，outer 设置值，同时执行回调方法
            outer.set_value(results)
    for task in tasks:
        # 所有的 task 都添加回调方法
        # task 中协程方法执行完成时， 在 step 方法中会抛出 StopIteration 异常
        # 这时候 task 会执行 set_value 方法，同时会执行 _gather_cb 回调方法
        task.add_done_callback(_gather_cb)
    # 将 Future 实例返回
    return outer

以上获取事件循环单例，所有的事件都是在一个循环中执行。gather 方法使多个 task 并发执行，并且收集所有 task 的结果

def main():
    os.system('mkdir -p pic')
    start = time.time()
    loop = get_event_loop()
    tasks = []
    for url in urls:
        # 爬虫实例
        crawler = Crawler(url)
        # 将 fetch 方法封装成 task 实例
        tasks.append(Task(crawler.fetch()))        
    # gather 方法将收集所有的 task 结果，并且返回 Futrue 实例，
    # Futrue 实例在 run_until_complete 方法中添加了 _run_until_complete_cb 回调方法
    # 在所有的 task 执行结束之后，Future 实例执行 set_value 方法，同时执行回调方法 _run_until_complete_cb
    # 在 _run_until_complete_cb 方法中执行了 close 方法，无限循环结束，整个流程结束
    # 返回 results 的值
    results = loop.run_until_complete(gather(tasks))
    for res in results:
        print(res)
if __name__ == '__main__':
    main()

执行 spider_event_loop.py 文件

输出：

$ python3 spider_event_loop.py
URL: https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/459c6c73887a4206a33b13ef23988809~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.055s
URL: https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9bc51bc53f634bf79b5de5c8b9810817~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.101s
URL: https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/80cd2a1d165b43beb6234d893ce391e2~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.157s
URL: https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0c4bd38c2fe3434587025748d051362e~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.158s
URL: https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/80701ade82d345cd8aa0b08fef008fe1~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.162s
URL: https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ea18df95f26f4314a0a36d11d4a067d0~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.164s
URL: https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/d3769e4d468a4f64a1e2879f94ad742b~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.163s
URL: https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/095c342a796c411cad1800396746bdaf~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.164s
URL: https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2b95ac8571ba403180743495ed56e492~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.224s
URL: https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/99855ed1f79c456f9fdcd83ce5cff4f2~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image, 耗时: 0.492s
总共耗时: 0.495s

使用事件循环，异步执行爬取数据，消耗时间很少，性能很高。

现在我们把整个流程梳理一下：

从main方法开始执行
获取 EventLoop 实例，loop 实例是全局变量
将 urls 中的 url 分别进行处理，生成 Crawler 实例
Crawler 的 fetch 方法是协程，不会立即执行，Task 包装协程方法
在 Task 的 __init__ 方法中, 会将 Task 的 step 方法，加入到 loop 的队列中
step 方法会被封装成 Handle 方法，加入到 loop 的 _ready 的队列中
在所有的 task 处理完成之后，加入到 tasks 列表中
接下来执行 gather 方法，outer 是 Future 实例，所有的 task 实例都添加 _gather_cb 回调方法
在 _gather_cb 方法中，会收集 task 的结果
接下来执行 loop 的 run_until_complete 方法，入参是 gather 方法返回的 outer 的 Future 实例
run_until_complete 方法中，outer 实例加入 _run_until_complete_cb 回调方法
开始执行 run_forever 方法，进入循环
执行 run_once 方法，获取所有的发生时间的文件描述符，由于现在还没有注册事件，所以事件列表为空
将 _ready 队列中所有的 handle 取出，开始执行，由于 task 的 __init__ 方法中将 step 放入了队列中，所以这里会执行 task 的 step 方法
task 中的 coro 是 fetch 协程，所以在 step 方法中 coro 会执行 send 方法，由于 future 就是 task 实例，value 还是 None，所以会激活协程方法执行
fetch 方法开始真正执行，创建 AsyncSocket 实例 sock
执行到 sock.connect((self.url.netloc, 80)) 会在 connect 方法中创建新的 future 实例
进行 sock 请求连接，再将网络套接字的文件描述符注册写事件，在 add_writer 方法中 _connect_cb 封装成 handle 实例，在事件发生之后会执行 handle 的 run 方法
暂停执行，返回 future 实例
由于是在 task 的 step 方法中激活的协程执行，所以 new_future 就是返回的 future 实例
new_future 将 step 加入到回调列表中
现在流程都暂停了，等待事件的发生
在事件循环中，注册的文件描述符的写事件发生之后，_process_events 方法循环处理所有的事件，取出事件注册时候的 handle 方法，加入到 _ready 执行队列里面
再从 _ready 的队列里面取出 handle 方法，此 handle 方法是注册时候封装的 _connect_cb 回调方法
执行 _connect_cb 方法，参数是 future，也是返回的 new_future，这时候再执行 future 的 set_value 方法
设置 future 的值，并且将回调队列里的回调方法取出，加入到事件循环的 _ready 队列里，由于 new_future 将 step 方法加入了回调队列，所以会再次执行 task 的 step 方法
step 又继续驱动协程执行，fetch 又开始了继续执行
sock 发送数据，然后注册读事件，由于读取数据时一次不会全部读完，会多次注册读事件，读取全部的数据
读事件和写事件是相同的，在注册之后，就返回 future 对象，添加 step 回调方法，暂停执行。等待事件的发生
在所有的数据读取之后，fetch 方法会执行结束，return 当前的数据
由于 task 实例的 step 驱动的 fetch 方法，所以 step 方法会抛出 StopIteration 异常
task 继承的 Future，所以可以执行 set_value 方法，异常的值就是 fetch 返回的值
在 gather 方法中，task 添加了 _gather_cb 回调方法，所以在 set_value 时，会调用回调方法
将 task 的值收集到 results 列表中，等所有的 task 都执行结束之后，outer 实例开始执行 set_value
outer 添加了 _run_until_complete_cb 回调方法，所以这里同样会执行回调方法，在 _run_until_complete_cb 方法中调用事件循环的 close 方法，_stopped 设置为 True
run_forever 退出无限循环，整个流程执行结束，将 outer 的值返回

整个流程梳理完了，Task 不断驱动协程执行，EventLoop 监听事件循环，又不断驱动 Task 执行，Future 在协程的通道中传输数据，几个部分配合合作完成整个流程。

以上就是简单理解Python中的事件循环EventLoop的详细内容，更多关于Python事件循环的资料请关注脚本之家其它相关文章！

简单理解Python中的事件循环EventLoop

简介

事件循环

您可能感兴趣的文章: