同步编程
在同步编程中，任务是一个接一个地执行的。每项任务必须在下一项任务开始之前完成。这种线性方法很简单，但效率可能较低，尤其是在处理文件读取、网络请求或数据库查询等 I/O 密集型操作时。
import time
def task1():
print("Starting task 1...")
time.sleep(2)
print("Task 1 completed")
def task2():
print("Starting task 2...")
time.sleep(2)
print("Task 2 completed")
def main():
task1()
task2()
if __name__ == "__main__":
main()
登录后复制
在此示例中，任务 1 必须在任务 2 开始之前完成。总执行时间是每个任务所花费时间的总和。
异步编程
异步编程允许多个任务同时运行，从而提高效率，特别是对于 I/O 密集型任务。 Python 的 asyncio 库提供了异步编程所需的工具。
import asyncio
async def task1():
print("Starting task 1...")
await asyncio.sleep(2)
print("Task 1 completed")
async def task2():
print("Starting task 2...")
await asyncio.sleep(2)
print("Task 2 completed")
async def main():
await asyncio.gather(task1(), task2())
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
登录后复制
在这个例子中，task1和task2并发运行，将总执行时间减少到最长任务所花费的时间。
潜在应用
Web 服务器和 API：
- 同步：像 Flask 这样的传统 Web 框架按顺序处理请求。在处理大量请求时，这可能会成为瓶颈。
- 异步：FastAPI 和 aiohttp 等框架使用异步编程来同时处理多个请求，从而提高吞吐量和性能。
实时消息传递应用程序：
- 同步：如果按顺序处理每条消息，处理实时消息可能会导致延迟。
- 异步：使用具有异步处理功能的 WebSocket（例如 websockets 库）可以实现实时双向通信，从而实现高性能聊天应用程序、实时通知等。
数据处理管道：
- 同步：顺序处理大型数据集可能非常耗时。
- 异步：异步任务可以同时获取、处理和存储数据，显着减少处理时间。像 aiohttp 和 aiomysql 这样的库可用于异步 HTTP 请求和数据库操作。
网页抓取：
- 同步：顺序获取网页可能会很慢且效率低下。
- 异步：使用aiohttp进行异步HTTP请求可以同时获取多个网页，加快网页抓取过程。
文件I/O操作：
- 同步：顺序读取/写入大文件可能会阻塞其他操作。
- 异步：使用 aiofile 的异步文件 I/O 操作可以通过允许其他任务同时运行来提高性能。
同步和异步之间的选择
- 对 CPU 密集型任务使用同步编程，这些任务是计算密集型的，并且可以从顺序运行中受益。
- 对 I/O 密集型任务使用异步编程，其中操作涉及等待外部资源，例如网络请求、文件 I/O 或数据库查询。
实时消息应用示例
让我们创建一个基本的实时消息应用程序，使用 FastAPI 作为后端，使用 WebSockets 进行实时通信。我们将使用 Streamlit 作为前端来显示消息。
后端（FastAPI + WebSockets）
1.安装依赖项：
pip install fastapi uvicorn websockets
2.后端代码(backend.py):
from fastapi import FastAPI, WebSocket, WebSocketDisconnect
from fastapi.responses import HTMLResponse
from typing import List
app = FastAPI()
class ConnectionManager:
def __init__(self):
self.active_connections: List[WebSocket] = []
async def connect(self, websocket: WebSocket):
await websocket.accept()
self.active_connections.append(websocket)
def disconnect(self, websocket: WebSocket):
self.active_connections.remove(websocket)
async def send_message(self, message: str):
for connection in self.active_connections:
await connection.send_text(message)
manager = ConnectionManager()
@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
await manager.connect(websocket)
try:
while True:
data = await websocket.receive_text()
await manager.send_message(data)
except WebSocketDisconnect:
manager.disconnect(websocket)
@app.get("/")
async def get():
return HTMLResponse("""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Chat</title>
</head>
<body>
<h1>WebSocket Chat</h1>
<form action="" onsubmit="sendMessage(event)">
<input type="text" id="messageText" autocomplete="off"/>
<button>Send</button>
</form>
<ul id='messages'>
</ul>
<script>
var ws = new WebSocket("ws://localhost:8000/ws");
ws.onmessage = function(event) {
var messages = document.getElementById('messages');
var message = document.createElement('li');
message.appendChild(document.createTextNode(event.data));
messages.appendChild(message);
};
function sendMessage(event) {
var input = document.getElementById("messageText");
ws.send(input.value);
input.value = '';
event.preventDefault();
}
</script>
</body>
</html>
""")
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
登录后复制
前端（Streamlit）
- 安装依赖项：
pip install streamlit websocket-client
登录后复制
- 前端代码（frontend.py）：
import streamlit as st
import asyncio
import threading
from websocket import create_connection, WebSocket
st.title("Real-time Messaging Application")
if 'messages' not in st.session_state:
st.session_state.messages = []
def websocket_thread():
ws = create_connection("ws://localhost:8000/ws")
st.session_state.ws = ws
while True:
message = ws.recv()
st.session_state.messages.append(message)
st.experimental_rerun()
if 'ws' not in st.session_state:
threading.Thread(target=websocket_thread, daemon=True).start()
input_message = st.text_input("Enter your message:")
if st.button("Send"):
if input_message:
st.session_state.ws.send(input_message)
st.session_state.messages.append(f"You: {input_message}")
st.subheader("Chat Messages:")
for message in st.session_state.messages:
st.write(message)
登录后复制
运行应用程序
- 启动FastAPI后端：
uvicorn backend:app
登录后复制
- 启动 Streamlit 前端：
streamlit run frontend.py
登录后复制
说明
后端（backend.py）：
- FastAPI 应用程序在 /ws 处有一个 WebSocket 端点。
- ConnectionManager 处理 WebSocket 连接，向所有连接的客户端广播消息。
- 根端点 (/) 提供一个简单的 HTML 页面来测试 WebSocket 连接。
前端（frontend.py）：
- Streamlit 应用程序连接到 WebSocket 服务器并侦听传入消息。
- 一个单独的线程处理 WebSocket 连接，以防止阻塞 Streamlit 应用程序。
- 用户可以通过输入框发送消息，消息会被发送到WebSocket服务器并显示在聊天中。
此示例演示了一个简单的实时消息应用程序，在后端使用 FastAPI 和 WebSockets，在前端使用 Streamlit。
以上是Python 中的同步和异步编程：关键概念和应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
