各位老师傅们， python2 支持异步 I/O 编程吗？

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这是一个创建于 2686 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

在下小白，在网上找了很多异步 I/O 教程，都是关于 python3 的 asyncio。python2 只有 yield、send 吗

第 1 条附言 · 2017-08-19 15:18:56 +08:00

感谢各位老师傅的意见，我再补充一下我的目的吧：
我现在 200 万条数据要向数据库中插入。当前的做法是开多线程（ 50 个），设置数据库锁去做插入，耗时 14 分钟(单线程跑要 40 分钟）。想让速度更快一些，用异步 I/O 编程实现（ python2.7.13 ）可行吗？

python2

异步

yield

Python3

21 条回复 • 2017-08-23 15:17:49 +08:00

shawlib

2017-08-19 10:52:37 +08:00

什么系统？

BBCCBB

2017-08-19 10:56:13 +08:00

python2 就用 gevent 咯

Zioyi

2017-08-19 10:56:50 +08:00

windows? 难道说 linux 的 python2 支持？

shawlib

2017-08-19 10:59:26 +08:00

windows 不支持 signal()，我也是刚刚遇到这个问题，还不知道怎么解决

SearchDream

2017-08-19 11:34:38 +08:00 via iPhone

试试 Tornado

NoAnyLove

2017-08-19 12:19:34 +08:00

即使是 Python 3 asyncio 在 Windows 上也是不支持异步文件操作的，我也很绝望啊，明明 ProactorEventLoop 用的 IOCP 是支持文件读写的，完全不知道为啥独裁者大人不开发对应的文件支持功能，搜索了半天也没搜索到结果和原因，全程懵逼状态。。。。。。

还是得看你具体什么 I/O 操作，是在什么操作系统上，至少 Windows 上的文件和 socket 是不同的。而且，如果是用 select 也可以被称作异步 I/O，只不过没有用到协程罢了。你的问题有点太宽泛了，不够具体。

另外，如果你会搜索的话，就会知道，还有个东西叫做 Trollius

lcdtyph

2017-08-19 13:10:48 +08:00 via iPhone

纯异步的话可以试试 pyuv，是基于 libuv 封装的，在 win 上底层是 iocp

aheadlead

2017-08-19 16:00:42 +08:00

不试试 executemany 吗？

JhZ7z587cYROBgVQ

2017-08-19 16:07:42 +08:00

附议 executemany 啊

wucao219101

2017-08-19 16:09:45 +08:00

Twisted

realpg

2017-08-19 16:25:07 +08:00

啥数据库？

ghostheaven

2017-08-19 16:31:01 +08:00 via Android

你确定性能瓶颈在 python 吗

director

2017-08-19 23:20:20 +08:00

mark

NoAnyLove

2017-08-20 00:04:56 +08:00

那么问题来了，具体是什么数据库？经过什么中间架构进行连接的吗（比如是不是要经过 HTTP 请求对数据库进行操作）？还是直接对数据库进行操作？用的什么 Python 库对数据进行操作？

如果要高效地对数据库进行异步操作，那么操作数据库的 Python 库也必须是异步的，比如 aiomysql。asyncio 至少需要 3.3 才能支持，如果你坚持使用 Python 2 的话，可以选择 gevent，并且搭配支持 gevent 的异步数据库操作库，比如 ultramysql

话说，既然你的并发依赖的是数据本身提供的锁机制，为什么会觉得瓶颈是因为 Python 线程的竞争？你在 Python 上还做了什么同步机制？

Zioyi

2017-08-20 11:31:37 +08:00

抱歉没有说明清楚，我使用的是 mysql 数据库，使用的 python 库是 pymysq。我使这里设置锁的原因是：我每一个线程都有一个连接数据库的链接（或者说是保持连接的句柄），如果我不加锁地去跑 50 个线程，会出现(Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction)的报错，所以我在这里设置锁去保证同时只有一个线程去对数据库操作：
```
if self.mysql_lock.acquire():
cursor.execute(current_insert_sql)
connection.commit()
self.mysql_lock.release()
```
不知我这种设计是否合理？

NoAnyLove

2017-08-20 11:53:05 +08:00

@Zioyi 没遇到过这种情况，不过感觉(Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction)是因为你的并发太高了？不过如果使用了 Lock，同时只有一个线程对数据库读写的话，那么感觉有点跑不够。几个选择：

1. 把 lock 换成 threading.BoundedSemaphore，然后设置一个合适的并发值（多试几次，找出一个合理的值，记得对报错的情况要 try-except ）
2. 直接引入 gevent, monkey.patch_all()，并发 50 个协程，如果出现同样的错误提示，那么很可能是并发高了，同样可以引入 gevent.lock.BoundedSemaphore 来控制并发数，或者减少协程数目。

如果出现了 2 这种情况，使用协程和多线程的性能差距应该不会特别大。异步 I/O 的性能高需要有足够高的并发数，如果瓶颈是在并发数上，你还可以试试更换其他操作 MySQL 的 Python 库，比如我前面提到的 ultramysql，主页上写的这个库支持个 gevent，star 数也不低，但是居然找不到官方文档，Orz

NoAnyLove

2017-08-20 11:53:52 +08:00

@Zioyi 建议你跑一跑代码，对比一下性能，记得反馈最终结果哦

NoAnyLove

2017-08-20 12:05:16 +08:00

@Zioyi Orz，突然反应过来，如果你的线程中不存在其他 I/O 操作，或者其他阻塞操作的话，按照之前的写法，你把 50 线程改成单线程，说不定会更快一些。。。。。。。因为基本上对数据库的所有操作都放入临界区了。不过你之前既然说过 50 线程跑 14 分钟，单线程跑 40 分钟，那我只能推断你的线程中还存在了其他阻塞操作

Zioyi

2017-08-21 12:22:57 +08:00

没错，我的线程中还存在从文件中读取记录的 I/O 操作，基本代码如下：
```
with open('recors.txt', 'rb') as rf:

Zioyi

2017-08-21 12:33:51 +08:00

@NoAnyLove 感谢。没错，我的线程中还存在从文件中读取记录的 I/O 操作，基本代码如下：
```
...
with open(records1.txt', 'rb') as rf:
record = rf.readline()
while record:
records.append(record)
if len(records) == 500:
currenct_insert_sql = function1(records) # records 列表存五百条 record 后做一次数据库 I/O
if self.mysql_lock.acquire():
cursor.execute(current_insert_sql)
connection.commit()
self.mysql_lock.release()
records = []
record = rf.readline()
...
```
现在准备参考你的建议，尝试协程和更换 mysql 库，等测试出结果后会反馈出来。

whx20202

2017-08-23 15:17:49 +08:00

我个人感觉那些 gevent 库，都是用 I/O 多路复用（系统层面）的原理，让开发通过同步方式进行异步（代码层面）的编程

python 如果想要真正异步 IO 好像有个 pyaio，当然你的需求协程就能做

如果有错误欢迎讨论