为什么我的Python脚本的异步版本不比同步版本快？

问题描述

我刚刚开始尝试使用python中的asyncio库。 我的目的是加速我的代码，然而，使用我的第一个脚本真的没有比不使用异步处理更好的效果。

from yahoo_fin import stock_info as si
from yahoo_fin.stock_info import *
import time
import asyncio

async def price(stock):

    prijs = str(si.get_live_price(stock))
    await asyncio.sleep(0.001)
    print(prijs)


def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    t0 = time.time()
    task =  asyncio.gather(
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('adbe'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('adbe')

    )
    loop.run_until_complete(task)

    t1 = time.time()
    print("took %.2f ms" % (1000*(t1-t0)))

if __name__ == '__main__':
    main()

如果在不异步编码的情况下进行比较：

from yahoo_fin import stock_info as si
from yahoo_fin.stock_info import *
import time
import asyncio

def price(stock):
    prijs = str(si.get_live_price(stock))
    print(prijs)


def main():

        t0 = time.time()

        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('adbe'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('adbe')



        t1 = time.time()
        print("took %.2f ms" % (1000*(t1-t0)))


if __name__ == '__main__':
    main()

我认为异步版本会同时运行所有的Price()调用，从而减少执行程序的时间？我做错什么了吗？

谢谢

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解决方案

您在这里没有做错任何事情。但是，您对Python中异步的理解是有缺陷的。

由于GIL，Python无法同时做两件事。这是不可能的。您可以假装使用python线程和异步执行多个任务，但这不是真正的多任务处理。如果您想要真正的多任务处理，则需要使用python中的multiprocessing模块，但这超出了本问题的范围。

所以基本上在异步中，当你等待一个函数时，你告诉python嘿，这个调用正在做一些在它返回之前需要时间的事情，然而，等待意味着python没有计算任何它真正在等待的东西，例如，做IO限制的任务，而不是CPU任务。您这里的程序100%受CPU限制，因为您不需要等待磁盘找到某些东西，也不需要使用异步功能通过网络发送/接收数据。

您的程序就是这么说的。我将调用si.get_live_price(stock)一个非异步函数并等待(而不是等待)结果。在那之后，我将异步睡眠0.001，这样其他人就可以工作了，但是在0.001之后，其他人就不能工作了，因为我想要再次控制，所以我可以通过打印到控制台来完成。一旦打印出来，python现在将专注于下一个任务，该任务将重复上述步骤。

这是一个需要一些时间才能完全理解的主题，但我的建议是查找Python中并发和并行之间的区别。