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| 編輯推薦： |
在本书中，通过14章的内容，由浅入深地介绍如何通过asyncio实现并发编程，并使用 一个贯穿全书的示例，介绍如何使用asyncio 在服务器与客户端之间进行并发通信。看着这个示例由简单变得复杂，在掌握相关知识的同时，也给自己带来了不小的成就感。作为Python和数据科学的教学人员，我建议你在阅读本书时，认真学习书中的示例，并在自己的计算机上运行本书附带的程序，这将让你更好地理解本书所介绍的内容。别担心，本书使用的示例对计算机的要求并不高;我在完成相关练习时，使用的是2015年在拉斯维加斯的Best buy购买的MacBook Pro，配置i5 CPU、8GB
内存及128GB SSD，使用这样的机器运行本书的示例代码毫无压力。
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| 內容簡介： |
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标准Python程序很容易过载，从而出现慢如龟爬的情况。asyncio库正是为了解决这些问题而构建的，它简化了任务的划分和调度。asyncio可无缝地同时处理多个操作，使应用程序疾如闪电，且具有扩展性。 《Python asyncio并发编程》在大量示例的引导下，介绍异步、并行和并发编程。将难理解的并发内容分解为简明易懂的流程图，使读者可轻松了解任务的运行方式。在本书中，读者将学习如何使用asyncio来突破Python的限制，从而加快Web服务器和微服务的运行速度。读者甚至可将asyncio与传统的多处理技术结合起来，以大幅提升性能。 主要内容 ● 通过aiohttp构建支持并发Web请求的Web API ● 同时运行海量SQL查询 ● 创建一个可并行处理数GB数据的map-reduce作业 ● 在asyncio中使用线程来混合阻塞代码和asyncio代码
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| 關於作者： |
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Matthew Fowler拥有近20年的软件工程经验，曾任软件架构师、工程总监等多个职位。他起初为科学应用程序编写软件，然后转向全栈Web开发和分布式系统，最终领导多个开发人员和管理人员团队为拥有数千万用户的电子商务网站编写应用程序及构建系统。他与妻子Kathy住在马萨诸塞州的列克星敦。
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| 目錄：
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第1 章 asyncio简介 1
1.1 什么是asyncio 2
1.2 什么是I/O密集型和CPU密集型 3
1.3 了解并发、并行和多任务处理 4
1.3.1 并发 4
1.3.2 并行 5
1.3.3 并行与并发的区别 6
1.3.4 什么是多任务 6
1.3.5 协同多任务处理的优势 7
1.4 了解进程、线程、多线程和多处理 7
1.4.1 进程 7
1.4.2 线程 8
1.5 理解全局解释器锁 11
1.5.1 GIL会释放吗 15
1.5.2 asyncio和GIL 17
1.6 单线程并发 17
1.7 事件循环的工作原理 20
1.8 本章小结 22
第2 章 asyncio基础 23
2.1 关于协程 23
2.1.1 使用async关键字创建协程 24
2.1.2 使用await关键字暂停执行 26
2.2 使用sleep引入长时间运行的协程 27
2.3 通过任务实现并行 30
2.3.1 创建任务 30
2.3.2 同时运行多个任务 31
2.4 取消任务和设置超时 34
2.4.1 取消任务 34
2.4.2 设置超时并使用wait_for
执行取消 36
2.5 任务、协程、future和awaitable 38
2.5.1 关于future 38
2.5.2 future、任务和协程之间的关系 40
2.6 使用装饰器测量协程执行时间 41
2.7 协程和任务的陷阱 43
2.7.1 运行CPU密集型代码 44
2.7.2 运行阻塞API 46
2.8 手动创建和访问事件循环 47
2.8.1 手动创建事件循环 47
2.8.2 访问事件循环 48
2.9 使用调试模式 49
2.9.1 使用asyncio.run 49
2.9.2 使用命令行参数 49
2.9.3 使用环境变量 50
2.10 本章小结 51
第3 章 第一个asyncio应用程序 53
3.1 使用阻塞套接字 54
3.2 使用telnet连接到服务器 56
3.2.1 从套接字读取和写入数据 57
3.2.2 允许多个连接和阻塞的危险性 59
3.3 使用非阻塞套接字 61
3.4 使用选择器模块构建套接字事件循环 65
3.5 使用asyncio事件循环的
回显服务器 68
3.5.1 套接字的事件循环协程 69
3.5.2 设计一个异步回显服务器 69
3.5.3 解决任务中的错误 72
3.6 正常关闭 74
3.6.1 监听信号 74
3.6.2 等待挂起的任务完成 76
3.7 本章小结 79
第4 章 并发网络请求 81
4.1 aiohttp 82
4.2 异步上下文管理器 82
4.2.1 使用aiohttp发出Web请求 85
4.2.2 使用aiohttp设置超时 87
4.3 并发运行任务及重新访问 88
4.4 通过gather执行并发请求 91
4.5 在请求完成时立即处理 95
4.6 使用wait进行细粒度控制 99
4.6.1 等待所有任务完成 99
4.6.2 观察异常 102
4.6.3 当任务完成时处理结果 104
4.6.4 处理超时 107
4.6.5 为什么要将所有内容都包装在一个任务中 109
4.7 本章小结 110
第5 章 非阻塞数据库驱动程序 111
5.1 关于asyncpg 111
5.2 连接Postgres数据库 112
5.3 定义数据库模式 113
5.4 使用asyncpg执行查询 116
5.5 通过连接池实现并发查询 119
5.5.1 将随机sku插入products数据库 119
5.5.2 创建连接池从而同时运行查询 123
5.6 使用asyncpg管理事务 128
5.6.1 嵌套事务 130
5.6.2 手动管理事务 132
5.7 异步生成器和流式结果集 133
5.7.1 异步生成器介绍 134
5.7.2 使用带有流游标的异步生成器 135
5.8 本章小结 139
第6 章 处理CPU密集型工作 141
6.1 介绍multiprocessing库 142
6.2 使用进程池 144
6.3 进程池执行器与asyncio 146
6.3.1 进程池执行器 146
6.3.2 带有异步事件循环的进程池执行器 148
6.4 使用asyncio解决MapReduce的问题 149
6.4.1 简单的MapReduce示例 151
6.4.2 Google Books Ngram数据集 153
6.4.3 使用asyncio进行映射和归约 154
6.5 共享数据和锁 159
6.5.1 共享数据和竞争条件 160
6.5.2 使用锁进行同步 163
6.5.3 与进程池共享数据 166
6.6 多进程，多事件循环 170
6.7 本章小结 173
第7 章 通过线程处理阻塞任务 175
7.1 threading模块 176
7.2 通过asyncio使用线程 180
7.2.1 request库 180
7.2.2 线程池执行器 181
7.2.3 使用asyncio的线程池执行器 183
7.2.4 默认执行器 184
7.3 锁、共享数据和死锁 186
7.3.1 可重入锁 188
7.3.2 死锁 190
7.4 单线程中的事件循环 192
7.4.1 Tkinter 193
7.4.2 使用asyncio和线程构建响应式UI 195
7.5 使用线程执行CPU密集型工作 203
7.5.1 多线程与hashlib 203
7.5.2 多线程与NumPy 206
7.6 本章小结 208
第8 章 流 211
8.1 流 212
8.2 传输和协议 212
8.3 流读取与流写入 216
8.4 非阻塞命令行输入 219
8.5 创建服务器 230
8.6 创建聊天服务器和客户端 232
8.7 本章小结 239
第9 章 Web应用程序 241
9.1 使用aiohttp创建REST API 242
9.1.1 什么是REST 242
9.1.2 aiohttp服务器基础知识 243
9.1.3 连接到数据库并返回结果 244
9.1.4 比较aiohttp和Flask 251
9.2 异步服务器网关接口 253
9.3 ASGI 与 Starlette 255
9.3.1 使用Starlette的REST端点 255
9.3.2 WebSocket与Starlette 257
9.4 Django异步视图 261
9.4.1 在异步视图中运行阻塞工作 267
9.4.2 在同步视图中使用异步代码 268
9.5 本章小结 269
第10 章 微服务 271
10.1 什么是微服务 272
10.1.1 代码的复杂性 272
10.1.2 可扩展性 272
10.1.3 团队和堆栈独立性 273
10.1.4 asyncio如何提供帮助 273
10.2 backend-for-frontend模式 273
10.3 实施产品列表API 275
10.3.1 “用户收藏”服务 275
10.3.2 实现基础服务 276
10.3.3 实现backend-for-frontend服务 281
10.3.4 重试失败的请求 287
10.3.5 断路器模式 290
10.4 本章小结 296
第11 章 同步 297
11.1 了解单线程并发错误 298
11.2 锁 302
11.3 使用信号量限制并发性 306
11.4 使用事件来通知任务 312
11.5 条件 317
11.6 本章小结 322
第12 章 异步队列 323
12.1 异步队列基本知识 324
12.1.1 Web应用程序中的队列 331
12.1.2 网络爬虫队列 334
12.2 优先级队列 337
12.3 LIFO队列 345
12.4 本章小结 347
第13章 管理子进程 349
13.1 创建子进程 349
13.1.1 控制标准输出 352
13.1.2 同时运行子进程 355
13.2 与子进程进行通信 359
13.3 本章小结 363
第14章 高级asyncio 365
14.1 带有协程和函数的API 366
14.2 上下文变量 368
14.3 强制事件循环迭代 370
14.4 使用不同的事件循环实现 371
14.5 创建自定义事件循环 373
14.5.1 协程和生成器 373
14.5.2 不建议使用基于生成器的协程 374
14.5.3 自定义可等待对象 376
14.5.4 使用带有future的套接字 379
14.5.5 任务的实现 381
14.5.6 实现事件循环 383
14.5.7 使用自定义事件循环实现服务器 386
14.6 本章小结 388
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| 內容試閱：
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《Python asyncio并发编程》旨在介绍如何在Python中利用并行技术提高应用程序的性能、吞吐量和响应能力。本书首先关注并行的核心主题，解释asyncio的单线程并发模型是如何工作的，以及协程和async/await语法的工作原理。然后介绍并发的实际应用，例如并行发出多个 Web 请求或数据库查询、管理线程和进程、构建Web应用程序，以及处理同步问题。
目标读者
本书适用于希望在现有或新的Python应用程序中，更好地理解和使用并发技术的中高级开发人员。本书的立足于在于通过通俗易懂的语言解释复杂的并发技术。你不需要拥有并发经验，当然，如果你拥有这方面的经验，可以更快地理解书中的内容。在本书中，我们将介绍很多知识(从基于Web的API到命令行应用程序)，帮助开发人员解决工作中遇到的许多问题。
内容路线图
本书一共14章，前几章介绍基础知识，后几章将介绍更多高级主题。
● 第1章：专注于Python中的基本并发知识。将介绍什么是CPU密集型和I/O密集型工作负载，并介绍asyncio的单线程并发模型的工作原理。
● 第2章：重点介绍asyncio协程的基础知识，以及如何使用async/await语法来构建使用并发的应用程序。
● 第3章：重点介绍非阻塞套接字和选择器如何工作，以及如何使用asyncio构建echo服务器。
● 第4章：重点介绍如何同时发出多个Web请求。通过本章的学习，我们将进一步了解关于并发运行协同程序的核心asyncio API。
● 第5章：重点介绍如何使用连接池同时进行多个数据库查询。还将介绍数据库上下文中的异步上下文管理器和异步生成器。
● 第6章：专注于multiprocessing库，特别是如何将它与asyncio结合，来处理CPU密集型工作。将构建一个map/reduce应用程序来介绍它的工作方法。
● 第7章：专注于多线程，特别是如何将它与asyncio结合来处理阻塞I/O。这对于没有原生asyncio支持但仍然可以从并发中受益的库很有帮助。
● 第8章：着重介绍网络流和协议。将使用网络流和协议来创建一个能同时处理多个用户聊天的服务器和客户端。
● 第9章：主要介绍异步驱动的Web应用程序和ASGI(异步服务器网关接口)。将探索一些ASGI框架，并讨论如何使用它们构建Web API。还将探索 WebSocket。
● 第10章：描述如何使用基于asyncio的Web API来构建微服务架构。
● 第11章：重点讨论单线程并发同步问题，以及如何解决这些问题。将深入研究锁、信号量、事件和条件。
● 第12章：重点关注异步队列。将使用异步队列来构建一个Web应用程序，该应用程序可以即时响应客户端请求，尽管需要在后台执行耗时的工作。
● 第13章：专注于创建和管理子进程，展示如何读取和写入数据。
● 第14章：专注于高级主题，例如强制事件循环迭代、上下文变量和创建自己的事件循环。这些信息对于asyncio API设计者和那些对asyncio事件循环的内部运作流程感兴趣的人十分有帮助。
对于读者来说，你应该仔细阅读前四章的内容，从而全面了解asyncio的工作原理、如何构建第一个真正的应用程序，以及如何使用核心asyncio API来并行运行协同程序(将在第4章中介绍)。此后，你可以根据自己的兴趣来阅读本书。
关于代码
本书包含许多代码示例，包括编号的代码清单。一些代码清单在同一章后面的清单中被重用，有些则在多个章节中被重用。对于跨多个章节重用的代码，将假定你已经创建了一个名为util的模块(你将在第2章中创建它)。对于每个单独的代码清单，假设你为该章创建了一个名为chapter_{chapter_number}的模块，然后将代码放入格式为listing_{chapter_number}_{listing_number}的Python文件中。例如，第2章中清单2-2的代码将位于一个名为chapter_2的模块中，该模块保存在名为listing_2_2.py的文件中。
书中多处提到性能数字，例如程序完成的时间或每秒完成的Web请求。本书中的代码示例运行在配备2.4GHz 8 核 Intel Core i9处理器和 32GB 2667 MHz DDR4 RAM 的2019 MacBook Pro上，并进行了基准测试，使用千兆无线互联网连接。根据你运行的机器，这些数字会有所不同，加速或改进的因素也会有所不同。
本书中使用的代码可通过扫描封底二维码下载。
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