一、概述

asyncio 是用来编写 并发 代码的库，使用 async/await 语法。

asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务队列等等。

asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化 网络代码的最佳选择。

asyncio 提供一组 高层级 API 用于:

并发地 运行 Python 协程 并对其执行过程实现完全控制;

控制 子进程;

通过 队列 实现分布式任务;

同步 并发代码;

此外，还有一些 低层级 API 以支持 库和框架的开发者 实现:

创建和管理 事件循环，以提供异步 API 用于 网络化, 运行 子进程，处理 OS 信号 等等;

使用 transports 实现高效率协议;

通过 async/await 语法 桥接 基于回调的库和代码。

关于asyncio的使用，请阅读以下2篇文章：

写的非常不错，强烈推荐！！！

二、功能演示

这里有一个需求，需要ping内网中的所有ip地址，是否都可以pnig通。

内网网段为：192.168.31.0/24

完整代码如下：

test.py

#!/usr/bin/envpython3

# coding: utf-8importtimeimport subprocess

import asyncio

import re

async def ping_call(num):

# 当前时间

current_time= time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())

ip= "192.168.31.%s" %num

# 超时时间为1秒，ping1次

cmd= 'ping -c 1 -w 1 -W 1 %s' %ip

print(cmd)

# 执行命令

proc= await asyncio.create_subprocess_exec('ping', '-c', '1','-w','1','-W','1', ip,

stdout=asyncio.subprocess.PIPE)

# print("proc",proc,type(proc))

result=await proc.stdout.read()

# 通过正则匹配是否有100%关键字

regex= re.findall('100% packet loss', result.decode('utf-8'))

# 长度为0时，表示没有出现100%packet lossif len(regex) == 0:

return current_time,ip,Trueelse:

return current_time,ip,False

async def main(): # 调用方

tasks=[]for i in range(1, 256):

# 把所有任务添加到task中

tasks.append(ping_call(i))

# 子生成器done, pending = await asyncio.wait(tasks)

# done和pending都是一个任务，所以返回结果需要逐个调用result()for r in done:

# print(r.result())

# 判断布尔值if r.result()[2]:

# 颜色代码

color_code= 32

else:

color_code= 31

info = "\033[1;{};1m{}\033[0m".format(color_code, r.result())

print(info)if __name__ == '__main__':

start= time.time()

# 创建一个事件循环对象loop

loop=asyncio.get_event_loop()

try:

# 完成事件循环，直到最后一个任务结束

loop.run_until_complete(main())

finally:

# 结束事件循环

loop.close()

print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time() - start))

View Code

执行输出：

...ping -c 1 -w 1 -W 1 192.168.31.11...

('2020-04-20 18:18:21', '192.168.31.138', False)

('2020-04-20 18:18:21', '192.168.31.230', True)

('2020-04-20 18:18:21', '192.168.31.1', True)

('2020-04-20 18:18:20', '192.168.31.170', False)

...

('2020-04-20 18:18:20', '192.168.31.200', False)

所有IO任务总耗时1.93505秒

可以发现，花费时间为1.9秒。速度特别快！

如果同步执行，可能需要500多秒。

注意：subprocess模块，是调用asyncio.create_subprocess_exec，它返回一个asyncio生成器对象。

如果直接调用python自带的subprocess模块，是无法实现异步的。

本文参考链接：