Python Web開発における非同期IOパフォーマンス最適化スキル

Python は、高級プログラミング言語として、Web 開発の主流の選択肢の 1 つになっています。しかし、インターネットの急速な発展に伴い、Web アプリケーションのデータ量と同時実行性はますます高くなっており、Web アプリケーションのパフォーマンスが重要な問題になっています。ビジネス ニーズとユーザー エクスペリエンスを満たすために、Python Web 開発における非同期 IO パフォーマンスの最適化手法が研究の注目を集めています。

非同期 IO の概要

非同期 IO とは、単一スレッドでのノンブロッキング IO 操作の使用を指し、複数のスレッドを処理するために、IO 操作の完了をオペレーティング システムに任せます。同じスレッド内の IO リクエスト 目的。つまり、非同期 IO 処理には、マルチプロセス、マルチスレッド、その他のマルチタスク手法は必要ありません。

非同期 IO の原則

Python では、非同期 IO は通常、コルーチンを通じて実装されます。コルーチンは、一時停止と回復を通じて複数のタスクを交互に実行する軽量スレッドと呼ばれます。コルーチンでは、IO 操作の非同期最適化を使用して、Web アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。

コルーチンについては、理解するのが難しい概念です。簡単なコルーチンの例を次に示します:

import asyncio

async def my_coroutine():
    print('开始执行协程...')
    await asyncio.sleep(1)
    print('协程执行完毕 !')
    
async def main():
    # 第一个协程
    coro1 = my_coroutine()
    # 第二个协程
    coro2 = my_coroutine()
    print("开始执行两个协程...")
    await coro1
    await coro2

# 实例化一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行主协程
loop.run_until_complete(main())

ご覧のとおり、上の例では、2 つのコルーチン オブジェクトを作成しました。実行のためにイベントループに移ります。イベント ループは、コルーチンの実行シーケンスと切り替えを制御できる中央スケジューラーとみなすことができます。

コルーチンと非同期 IO の最大の特徴は、IO 操作時に「一時停止」して待機し、IO 操作が結果を返すまで待機し、その後「起動」して後続のコードの実行を継続できることです。 IO 操作中にプログラムが中断されるのを避けるため、ブロッキングが発生するため、プログラムのパフォーマンスが向上します。

Python Web 開発における非同期 IO スキル

1. 非同期ノンブロッキング フレームワークを使用します: aiohttp

aiohttp これは、非同期 IO をサポートする Python Web フレームワークであり、コルーチンを使用して効率的な IO 操作を実装し、HTTP/1.1 と WebSocket を完全にサポートできます。このフレームワークは習得が簡単で、開発者が高速な非同期 IO アプリケーションを実装するのに役立ちます。

いくつかの使用方法:

from aiohttp import web

async def handle(request):
    # 获取get参数，即 ?name=test
    name = request.query.get('name', "Anonymous")
    text = "Hello, " + name
    # 返回Response对象
    return web.Response(text=text)

# 初始化web应用，创建一个app对象
app = web.Application()
# 把URL路径'/'和函数句柄handle绑定到一起
app.add_routes([web.get('/', handle)])

# 启动web应用服务
if __name__ == '__main__':
    web.run_app(app, port=8080)

2. IO 集中型タスクの非同期最適化

Web サイト データの I/O 操作は、CPU 集中型になる傾向があります。時間がかかるため、IO 集中型のタスクを非同期的に最適化すると、Web アプリケーションのパフォーマンスが大幅に向上します。たとえば、次のサンプル コード:

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for i in range(50):
            task = asyncio.create_task(fetch(session, f'https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/{i}'))
            tasks.append(task)

        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        # do something with responses...

# 实例化一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行异步任务
loop.run_until_complete(main())

上の例では、Python の非同期ライブラリ aiohttp を使用し、コルーチンを使用して 50 個の JSON データに対するリクエストを同じスレッドで実装しました。マルチタスクの同時実行を短時間で実現します。

3. 非同期データベース ドライバーの使用

データベース操作は、多くの場合、Web アプリケーションにおけるパフォーマンスのボトルネックの 1 つです。Python で提供される非同期データベース ドライバー (# など) を使用できます。 ##aiomysql 、asyncpg などは、データベースに対する非同期操作を実現し、Web アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。

import asyncio
import aiomysql

async def test_example():
    async with aiomysql.create_pool(host='localhost', user='root',
                                    password='', db='test', charset='utf8mb4',
                                    autocommit=True) as pool:
           async with pool.acquire() as conn:
               async with conn.cursor() as cur:
                    await cur.execute("select id, name from tb_user where id=1")
                    result = await cur.fetchone()
                    print(result)

if __name__ == '__main__':
    # 实例化一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 执行异步任务
    loop.run_until_complete(test_example())

上記のコードは、

aiomysql ライブラリを使用して非同期 MySQL データベース操作を実行する方法を示しています。データベース操作は通常非常に遅いため、通常は async with を使用します。コルーチン制御; コードで複数のデータベース操作を実行する必要がある場合は、接続プーリングやその他の方法を使用して、MySQL 操作のパフォーマンスを向上させることができます。

概要

Python の非同期 IO は Web 開発における大きな利点であると言え、効率的な Web アプリケーションを迅速に実装するのに役立ちます。開発プロセス中に、非同期ノンブロッキング フレームワーク、IO 集中型タスクの同時実行の最適化、および非同期データベース ドライバーを使用して、Web アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。

以上がPython Web開発における非同期IOパフォーマンス最適化スキルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。