一个使用 asyncio 协程的网络爬虫 === 本文作者： A. Jesse Jiryu Davis 是纽约 MongoDB 的工程师。他编写了异步 MongoDB Python 驱动程序 Motor，也是 MongoDB C 驱动程序的开发领袖和 PyMongo 团队成员。 他也为 asyncio 和 Tornado 做了贡献，在 http://emptysqua.re 上写作。 Guido van Rossum 是主流编程语言 Python 的创造者，Python 社区称他为 BDFL （仁慈的终生大独裁者 (Benevolent Dictator For Life)）——这是一个来自 Monty Python 短剧的称号。他的主页是 http://www.python.org/~guido/ 。 ### 介绍 经典的计算机科学强调高效的算法，尽可能快地完成计算。但是很多网络程序的时间并不是消耗在计算上，而是在等待许多慢速的连接或者低频事件的发生。这些程序暴露出一个新的挑战：如何高效的等待大量网络事件。一个现代的解决方案是异步 I/O。 这一章我们将实现一个简单的网络爬虫。这个爬虫只是一个原型式的异步应用，因为它等待许多响应而只做少量的计算。一次爬的网页越多，它就能越快的完成任务。如果它为每个动态的请求启动一个线程的话，随着并发请求数量的增加，它会在耗尽套接字之前，耗尽内存或者线程相关的资源。使用异步 I/O 可以避免这个的问题。 我们将分三个阶段展示这个例子。首先，我们会实现一个事件循环并用这个事件循环和回调来勾画出一只网络爬虫。它很有效，但是当把它扩展成更复杂的问题时，就会导致无法管理的混乱代码。然后，由于 Python 的协程不仅有效而且可扩展，我们将用 Python 的生成器函数实现一个简单的协程。在最后一个阶段，我们将使用 Python 标准库“asyncio”中功能完整的协程， 并通过异步队列完成这个网络爬虫。（在 [PyCon 2013](http://pyvideo.org/video/1667/keynote) 上，Guido 介绍了标准的 asyncio 库，当时称之为“Tulip”。） ### 任务 网络爬虫寻找并下载一个网站上的所有网页，也许还会把它们存档，为它们建立索引。从根 URL 开始，它获取每个网页，解析出没有遇到过的链接加到队列中。当网页没有未见到过的链接并且队列为空时，它便停止运行。 我们可以通过同时下载大量的网页来加快这一过程。当爬虫发现新的链接，它使用一个新的套接字并行的处理这个新链接，解析响应，添加新链接到队列。当并发很大时，可能会导致性能下降，所以我们会限制并发的数量，在队列保留那些未处理的链接，直到一些正在执行的任务完成。 ### 传统方式 怎么使一个爬虫并发？传统的做法是创建一个线程池，每个线程使用一个套接字在一段时间内负责一个网页的下载。比如，下载 xkcd.com 网站的一个网页： ```python def fetch(url): sock = socket.socket() sock.connect(('xkcd.com', 80)) request = 'GET {} HTTP/1.0\r\nHost: xkcd.com\r\n\r\n'.format(url) sock.send(request.encode('ascii')) response = b'' chunk = sock.recv(4096) while chunk: response += chunk chunk = sock.recv(4096) # Page is now downloaded. links = parse_links(response) q.add(links) ``` 套接字操作默认是阻塞的：当一个线程调用一个类似 `connect` 和 `recv` 方法时，它会阻塞，直到操作完成。（即使是 `send` 也能被阻塞，比如接收端在接受外发消息时缓慢而系统的外发数据缓存已经满了的情况下）因此，为了同一时间内下载多个网页，我们需要很多线程。一个复杂的应用会通过线程池保持空闲的线程来分摊创建线程的开销。同样的做法也适用于套接字，使用连接池。 到目前为止，使用线程的是成本昂贵的，操作系统对一个进程、一个用户、一台机器能使用线程做了不同的硬性限制。在 作者 Jesse 的系统中，一个 Python 线程需要 50K 的内存，开启上万个线程就会失败。每个线程的开销和系统的限制就是这种方式的瓶颈所在。 在 Dan Kegel 那一篇很有影响力的文章“[The C10K problem](http://www.kegel.com/c10k.html)”中，它提出了多线程方式在 I/O 并发上的局限性。他在开始写道， > 网络服务器到了要同时处理成千上万的客户的时代了，你不这样认为么？毕竟，现在网络规模很大了。 Kegel 在 1999 年创造出“C10K”这个术语。一万个连接在今天看来还是可接受的，但是问题依然存在，只不过大小不同。回到那时候，对于 C10K 问题，每个连接启一个线程是不切实际的。现在这个限制已经成指数级增长。确实，我们的玩具网络爬虫使用线程也可以工作的很好。但是，对于有着千万级连接的大规模应用来说，限制依然存在：它会消耗掉所有线程，即使套接字还够用。那么我们该如何解决这个问题？ ### 异步 异步 I/O 框架在一个线程中完成并发操作。让我们看看这是怎么做到的。 异步框架使用*非阻塞*套接字。异步爬虫中，我们在发起到服务器的连接前把套接字设为非阻塞： ```python sock = socket.socket() sock.setblocking(False) try: sock.connect(('xkcd.com', 80)) except BlockingIOError: pass ``` 对一个非阻塞套接字调用 `connect` 方法会立即抛出异常，即使它可以正常工作。这个异常复现了底层 C 语言函数令人厌烦的行为，它把 `errno` 设置为 `EINPROGRESS`，告诉你操作已经开始。 现在我们的爬虫需要一种知道连接何时建立的方法，这样它才能发送 HTTP 请求。我们可以简单地使用循环来重试： ```python request = 'GET {} HTTP/1.0\r\nHost: xkcd.com\r\n\r\n'.format(url) encoded = request.encode('ascii') while True: try: sock.send(encoded) break # Done. except OSError as e: pass print('sent') ``` 这种方法不仅消耗 CPU，也不能有效的等待*多个*套接字。在远古时代，BSD Unix 的解决方法是 `select`，这是一个 C 函数，它在一个或一组非阻塞套接字上等待事件发生。现在，互联网应用大量连接的需求，导致 `select` 被 `poll` 所代替，在 BSD 上的实现是 `kqueue` ，在 Linux 上是 `epoll`。它们的 API 和 `select` 相似，但在大数量的连接中也能有较好的性能。 Python 3.4 的 `DefaultSelector` 会使用你系统上最好的 `select` 类函数。要注册一个网络 I/O 事件的提醒，我们会创建一个非阻塞套接字，并使用默认 selector 注册它。 ```python from selectors import DefaultSelector, EVENT_WRITE selector = DefaultSelector() sock = socket.socket() sock.setblocking(False) try: sock.connect(('xkcd.com', 80)) except BlockingIOError: pass def connected(): selector.unregister(sock.fileno()) print('connected!') selector.register(sock.fileno(), EVENT_WRITE, connected) ``` 我们不理会这个伪造的错误，调用 `selector.register`，传递套接字文件描述符和一个表示我们想要监听什么事件的常量表达式。为了当连接建立时收到提醒，我们使用 `EVENT_WRITE` ：它表示什么时候这个套接字可写。我们还传递了一个 Python 函数 `connected`，当对应事件发生时被调用。这样的函数被称为*回调*。 在一个循环中，selector 接收到 I/O 提醒时我们处理它们。 ```python def loop(): while True: events = selector.select() for event_key, event_mask in events: callback = event_key.data callback() ``` `connected` 回调函数被保存在 `event_key.data` 中，一旦这个非阻塞套接字建立连接，它就会被取出来执行。 不像我们前面那个快速轮转的循环，这里的 `select` 调用会暂停，等待下一个 I/O 事件，接着执行等待这些事件的回调函数。没有完成的操作会保持挂起，直到进到下一个事件循环时执行。 到目前为止我们展现了什么？我们展示了如何开始一个 I/O 操作和当操作准备好时调用回调函数。异步*框架*，它在单线程中执行并发操作，其建立在两个功能之上，非阻塞套接字和事件循环。 我们这里达成了“并发性（concurrency）”，但不是传统意义上的“并行性（parallelism）”。也就是说，我们构建了一个可以进行重叠 I/O 的微小系统，它可以在其它操作还在进行的时候就开始一个新的操作。它实际上并没有利用多核来并行执行计算。这个系统是用于解决 I/O 密集（I/O-bound）问题的，而不是解决 CPU 密集（CPU-bound）问题的。（Python 的全局解释器锁禁止在一个进程中以任何方式并行执行 Python 代码。在 Python 中并行化 CPU 密集的算法需要多个进程，或者以将该代码移植为 C 语言并行版本。但是这是另外一个话题了。） 所以，我们的事件循环在并发 I/O 上是有效的，因为它并不用为每个连接拨付线程资源。但是在我们开始前，我们需要澄清一个常见的误解：异步比多线程快。通常并不是这样的，事实上，在 Python 中，在处理少量非常活跃的连接时，像我们这样的事件循环是慢于多线程的。在运行时环境中是没有全局解释器锁的，在同样的负载下线程会执行的更好。异步 I/O 真正适用于事件很少、有许多缓慢或睡眠的连接的应用程序。（Jesse 在“[什么是异步，它如何工作，什么时候该用它？](http://pyvideo.org/video/2565/what-is-async-how-does-it-work-and-when-should)”一文中指出了异步所适用和不适用的场景。Mike Bayer 在“[异步 Python 和数据库](http://techspot.zzzeek.org/2015/02/15/asynchronous-python-and-databases/)”一文中比较了不同负载情况下异步 I/O 和多线程的不同。） ### 回调 用我们刚刚建立的异步框架，怎么才能完成一个网络爬虫？即使是一个简单的网页下载程序也是很难写的。 首先，我们有一个尚未获取的 URL 集合，和一个已经解析过的 URL 集合。 ```python urls_todo = set(['/']) seen_urls = set(['/']) ``` `seen_urls` 集合包括 `urls_todo` 和已经完成的 URL。用根 URL `/` 初始化它们。 获取一个网页需要一系列的回调。在套接字连接建立时会触发 `connected` 回调，它向服务器发送一个 GET 请求。但是它要等待响应，所以我们需要注册另一个回调函数；当该回调被调用，它仍然不能读取到完整的请求时，就会再一次注册回调，如此反复。 让我们把这些回调放在一个 `Fetcher` 对象中，它需要一个 URL，一个套接字，还需要一个地方保存返回的字节： ```python class Fetcher: def __init__(self, url): self.response = b'' # Empty array of bytes. self.url = url self.sock = None ``` 我们的入口点在 `Fetcher.fetch`： ```python # Method on Fetcher class. def fetch(self): self.sock = socket.socket() self.sock.setblocking(False) try: self.sock.connect(('xkcd.com', 80)) except BlockingIOError: pass # Register next callback. selector.register(self.sock.fileno(), EVENT_WRITE, self.connected) ``` `fetch` 方法从连接一个套接字开始。但是要注意这个方法在连接建立前就返回了。它必须将控制返回到事件循环中等待连接建立。为了理解为什么要这样做，假设我们程序的整体结构如下： ```python # Begin fetching http://xkcd.com/353/ fetcher = Fetcher('/353/') fetcher.fetch() while True: events = selector.select() for event_key, event_mask in events: callback = event_key.data callback(event_key, event_mask) ``` 当调用 `select` 函数后，所有的事件提醒才会在事件循环中处理，所以 `fetch` 必须把控制权交给事件循环，这样我们的程序才能知道什么时候连接已建立，接着循环调用 `connected` 回调，它已经在上面的 `fetch` 方法中注册过。 这里是我们的 `connected` 方法的实现： ```python # Method on Fetcher class. def connected(self, key, mask): print('connected!') selector.unregister(key.fd) request = 'GET {} HTTP/1.0\r\nHost: xkcd.com\r\n\r\n'.format(self.url) self.sock.send(request.encode('ascii')) # Register the next callback. selector.register(key.fd, EVENT_READ, self.read_response) ``` 这个方法发送一个 GET 请求。一个真正的应用会检查 `send` 的返回值，以防所有的信息没能一次发送出去。但是我们的请求很小，应用也不复杂。它只是简单的调用 `send`，然后等待响应。当然，它必须注册另一个回调并把控制权交给事件循环。接下来也是最后一个回调函数 `read_response`，它处理服务器的响应： ```python # Method on Fetcher class. def read_response(self, key, mask): global stopped chunk = self.sock.recv(4096) # 4k chunk size. if chunk: self.response += chunk else: selector.unregister(key.fd) # Done reading. links = self.parse_links() # Python set-logic: for link in links.difference(seen_urls): urls_todo.add(link) Fetcher(link).fetch() # <- New Fetcher. seen_urls.update(links) urls_todo.remove(self.url) if not urls_todo: stopped = True ``` 这个回调在每次 `selector` 发现套接字*可读*时被调用，可读有两种情况：套接字接受到数据或它被关闭。 这个回调函数从套接字读取 4K 数据。如果不到 4k，那么有多少读多少。如果比 4K 多，`chunk` 中只包 4K 数据并且这个套接字保持可读，这样在事件循环的下一个周期，会再次回到这个回调函数。当响应完成时，服务器关闭这个套接字，`chunk` 为空。 这里没有展示的 `parse_links` 方法，它返回一个 URL 集合。我们为每个新的 URL 启动一个 fetcher。注意一个使用异步回调方式编程的好处：我们不需要为共享数据加锁，比如我们往 `seen_urls` 增加新链接时。这是一种非抢占式的多任务，它不会在我们代码中的任意一个地方被打断。 我们增加了一个全局变量 `stopped`，用它来控制这个循环： ```python stopped = False def loop(): while not stopped: events = selector.select() for event_key, event_mask in events: callback = event_key.data callback() ``` 一旦所有的网页被下载下来，fetcher 停止这个事件循环，程序退出。 这个例子让异步编程的一个问题明显的暴露出来：意大利面代码。 我们需要某种方式来表达一系列的计算和 I/O 操作，并且能够调度多个这样的系列操作让它们并发的执行。但是，没有线程你不能把这一系列操作写在一个函数中：当函数开始一个 I/O 操作，它明确的把未来所需的状态保存下来，然后返回。你需要考虑如何写这个状态保存的代码。 让我们来解释下这到底是什么意思。先来看一下在线程中使用通常的阻塞套接字来获取一个网页时是多么简单。 ```python # Blocking version. def fetch(url): sock = socket.socket() sock.connect(('xkcd.com', 80)) request = 'GET {} HTTP/1.0\r\nHost: xkcd.com\r\n\r\n'.format(url) sock.send(request.encode('ascii')) response = b'' chunk = sock.recv(4096) while chunk: response += chunk chunk = sock.recv(4096) # Page is now downloaded. links = parse_links(response) q.add(links) ``` 在一个套接字操作和下一个操作之间这个函数到底记住了什么状态？它有一个套接字，一个 URL 和一个可增长的 `response`。运行在线程中的函数使用编程语言的基本功能来在栈中的局部变量保存这些临时状态。这样的函数也有一个“continuation”——它会在 I/O 结束后执行这些代码。运行时环境通过线程的指令指针来记住这个 continuation。你不必考虑怎么在 I/O 操作后恢复局部变量和这个 continuation。语言本身的特性帮你解决。 但是用一个基于回调的异步框架时，这些语言特性不能提供一点帮助。当等待 I/O 操作时，一个函数必须明确的保存它的状态，因为它会在 I/O 操作完成之前返回并清除栈帧。在我们基于回调的例子中，作为局部变量的替代，我们把 `sock` 和 `response` 作为 Fetcher 实例 `self` 的属性来存储。而作为指令指针的替代，它通过注册 `connected` 和 `read_response` 回调来保存它的 continuation。随着应用功能的增长，我们需要手动保存的回调的复杂性也会增加。如此繁复的记账式工作会让编码者感到头痛。 更糟糕的是，当我们的回调函数抛出异常会发生什么？假设我们没有写好 `parse_links` 方法，它在解析 HTML 时抛出异常： ``` Traceback (most recent call last): File "loop-with-callbacks.py", line 111, in loop() File "loop-with-callbacks.py", line 106, in loop callback(event_key, event_mask) File "loop-with-callbacks.py", line 51, in read_response links = self.parse_links() File "loop-with-callbacks.py", line 67, in parse_links raise Exception('parse error') Exception: parse error ``` 这个堆栈回溯只能显示出事件循环调用了一个回调。我们不知道是什么导致了这个错误。这条链的两边都被破坏：不知道从哪来也不知到哪去。这种丢失上下文的现象被称为“堆栈撕裂（stack ripping）”，经常会导致无法分析原因。它还会阻止我们为回调链设置异常处理，即那种用“try / except”块封装函数调用及其调用树。（对于这个问题的更复杂的解决方案，参见 http://www.tornadoweb.org/en/stable/stack_context.html ） 所以，除了关于多线程和异步哪个更高效的长期争议之外，还有一个关于这两者之间的争论：谁更容易跪了。如果在同步上出现失误，线程更容易出现数据竞争的问题，而回调因为"堆栈撕裂（stack ripping）"问题而非常难于调试。 ### 协程 还记得我们对你许下的承诺么？我们可以写出这样的异步代码，它既有回调方式的高效，也有多线程代码的简洁。这个结合是同过一种称为协程（coroutine）的模式来实现的。使用 Python3.4 标准库 asyncio 和一个叫“aiohttp”的包，在协程中获取一个网页是非常直接的（ `@asyncio.coroutine` 修饰符并非魔法。事实上，如果它修饰的是一个生成器函数，并且没有设置 `PYTHONASYNCIODEBUG` 环境变量的话，这个修饰符基本上没啥用。它只是为了框架的其它部分方便，设置了一个属性 `_is_coroutine` 而已。也可以直接使用 asyncio 和裸生成器，而没有 `@asyncio.coroutine` 修饰符）： ```python @asyncio.coroutine def fetch(self, url): response = yield from self.session.get(url) body = yield from response.read() ``` 它也是可扩展的。在作者 Jesse 的系统上，与每个线程 50k 内存相比，一个 Python 协程只需要 3k 内存。Python 很容易就可以启动上千个协程。 协程的概念可以追溯到计算机科学的远古时代，它很简单，一个可以暂停和恢复的子过程。线程是被操作系统控制的抢占式多任务，而协程的多任务是可合作的，它们自己选择什么时候暂停去执行下一个协程。 有很多协程的实现。甚至在 Python 中也有几种。Python 3.4 标准库 asyncio 中的协程是建立在生成器之上的，这是一个 Future 类和“yield from”语句。从 Python 3.5 开始，协程变成了语言本身的特性（[“PEP 492 Coroutines with async and await syntax”](https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/) 中描述了 Python 3.5 内置的协程）。然而，理解 Python 3.4 中这个通过语言原有功能实现的协程，是我们处理 Python 3.5 中原生协程的基础。 要解释 Python 3.4 中基于生成器的协程，我们需要深入生成器的方方面面，以及它们是如何在 asyncio 中用作协程的。我很高兴就此写点东西，想必你也希望继续读下去。我们解释了基于生成器的协程之后，就会在我们的异步网络爬虫中使用它们。 ### 生成器如何工作 在你理解生成器之前，你需要知道普通的 Python 函数是怎么工作的。正常情况下，当一个函数调用一个子过程，这个被调用函数获得控制权，直到它返回或者有异常发生，才把控制权交给调用者： ```python >>> def foo(): ... bar() ... >>> def bar(): ... pass ``` 标准的 Python 解释器是用 C 语言写的。一个 Python 函数被调用所对应的 C 函数是 `PyEval_EvalFrameEx`。它获得一个 Python 栈帧结构并在这个栈帧的上下文中执行 Python 字节码。这里是 `foo` 函数的字节码： ```python >>> import dis >>> dis.dis(foo) 2 0 LOAD_GLOBAL 0 (bar) 3 CALL_FUNCTION 0 (0 positional, 0 keyword pair) 6 POP_TOP 7 LOAD_CONST 0 (None) 10 RETURN_VALUE ``` `foo` 函数在它栈中加载 `bar` 函数并调用它，然后把 `bar` 的返回值从栈中弹出，加载 `None` 值到堆栈并返回。 当 `PyEval_EvalFrameEx` 遇到 `CALL_FUNCTION` 字节码时，它会创建一个新的栈帧，并用这个栈帧递归的调用 `PyEval_EvalFrameEx` 来执行 `bar` 函数。 非常重要的一点是，Python 的栈帧在堆中分配！Python 解释器是一个标准的 C 程序，所以它的栈帧是正常的栈帧。但是 Python 的栈帧是在堆中处理。这意味着 Python 栈帧在函数调用结束后依然可以存在。我们在 `bar` 函数中保存当前的栈帧，交互式的看看这种现象： ```python >>> import inspect >>> frame = None >>> def foo(): ... bar() ... >>> def bar(): ... global frame ... frame = inspect.currentframe() ... >>> foo() >>> # The frame was executing the code for 'bar'. >>> frame.f_code.co_name 'bar' >>> # Its back pointer refers to the frame for 'foo'. >>> caller_frame = frame.f_back >>> caller_frame.f_code.co_name 'foo' ``` ![Figure 5.1 - Function Calls](http://aosabook.org/en/500L/crawler-images/function-calls.png) 现在该说 Python 生成器了，它使用同样构件——代码对象和栈帧——去完成一个不可思议的任务。 这是一个生成器函数： ```python >>> def gen_fn(): ... result = yield 1 ... print('result of yield: {}'.format(result)) ... result2 = yield 2 ... print('result of 2nd yield: {}'.format(result2)) ... return 'done' ... ``` 在 Python 把 `gen_fn` 编译成字节码的过程中，一旦它看到 `yield` 语句就知道这是一个生成器函数而不是普通的函数。它就会设置一个标志来记住这个事实： ```python >>> # The generator flag is bit position 5. >>> generator_bit = 1 << 5 >>> bool(gen_fn.__code__.co_flags & generator_bit) True ``` 当你调用一个生成器函数，Python 看到这个标志，就不会实际运行它而是创建一个生成器： ```python >>> gen = gen_fn() >>> type(gen) ``` Python 生成器封装了一个栈帧和函数体代码的引用： ```python >>> gen.gi_code.co_name 'gen_fn' ``` 所有通过调用 `gen_fn` 的生成器指向同一段代码，但都有各自的栈帧。这些栈帧不再任何一个C函数栈中，而是在堆空间中等待被使用： ![Figure 5.2 - Generators](http://aosabook.org/en/500L/crawler-images/generator.png) 栈帧中有一个指向“最后执行指令”的指针。初始化为 -1，意味着它没开始运行： ```python >>> gen.gi_frame.f_lasti -1 ``` 当我们调用 `send` 时，生成器一直运行到第一个 `yield` 语句处停止，并且 `send` 返回 1，因为这是 `gen` 传递给 `yield` 表达式的值。 ```python >>> gen.send(None) 1 ``` 现在，生成器的指令指针是 3，所编译的Python 字节码一共有 56 个字节： ```python >>> gen.gi_frame.f_lasti 3 >>> len(gen.gi_code.co_code) 56 ``` 这个生成器可以在任何时候、任何函数中恢复运行，因为它的栈帧并不在真正的栈中，而是堆中。在调用链中它的位置也是不固定的，它不必遵循普通函数先进后出的顺序。它像云一样自由。 我们可以传递一个值 `hello` 给生成器，它会成为 `yield` 语句的结果，并且生成器会继续运行到第二个 `yield` 语句处。 ```python >>> gen.send('hello') result of yield: hello 2 ``` 现在栈帧中包含局部变量 `result`： ```python >>> gen.gi_frame.f_locals {'result': 'hello'} ``` 其它从 `gen_fn` 创建的生成器有着它自己的栈帧和局部变量。 当我们再一次调用 `send`，生成器继续从第二个 `yield` 开始运行，以抛出一个特殊的 `StopIteration` 异常为结束。 ```python >>> gen.send('goodbye') result of 2nd yield: goodbye Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration: done ``` 这个异常有一个值 `"done"`，它就是生成器的返回值。 ### 使用生成器构建协程 所以生成器可以暂停，可以给它一个值让它恢复，并且它还有一个返回值。这些特性看起来很适合去建立一个不使用那种乱糟糟的意面似的回调异步编程模型。我们想创造一个这样的“协程”：一个在程序中可以和其他过程合作调度的过程。我们的协程将会是标准库 `asyncio` 中协程的一个简化版本，我们将使用生成器，futures 和 `yield from` 语句。 首先，我们需要一种方法去代表协程所需要等待的 future 事件。一个简化的版本是： ```python class Future: def __init__(self): self.result = None self._callbacks = [] def add_done_callback(self, fn): self._callbacks.append(fn) def set_result(self, result): self.result = result for fn in self._callbacks: fn(self) ``` 一个 future 初始化为“未解决的”，它通过调用 `set_result` 来“解决”。（这个 future 缺少很多东西，比如说，当这个 future 解决后，生成（yield）的协程应该马上恢复而不是暂停，但是在我们的代码中却不没有这样做。参见 asyncio 的 Future 类以了解其完整实现。） 让我们用 future 和协程来改写我们的 fetcher。我们之前用回调写的 `fetch` 如下： ```python class Fetcher: def fetch(self): self.sock = socket.socket() self.sock.setblocking(False) try: self.sock.connect(('xkcd.com', 80)) except BlockingIOError: pass selector.register(self.sock.fileno(), EVENT_WRITE, self.connected) def connected(self, key, mask): print('connected!') # And so on.... ``` `fetch` 方法开始连接一个套接字，然后注册 `connected` 回调函数，它会在套接字建立连接后调用。现在我们使用协程把这两步合并： ```python def fetch(self): sock = socket.socket() sock.setblocking(False) try: sock.connect(('xkcd.com', 80)) except BlockingIOError: pass f = Future() def on_connected(): f.set_result(None) selector.register(sock.fileno(), EVENT_WRITE, on_connected) yield f selector.unregister(sock.fileno()) print('connected!') ``` 现在，`fetch` 是一个生成器，因为它有一个 `yield` 语句。我们创建一个未决的 future，然后 yield 它，暂停 `fetch` 直到套接字连接建立。内联函数 `on_connected` 解决这个 future。 但是当 future 被解决，谁来恢复这个生成器？我们需要一个协程*驱动器*。让我们叫它 “task”: ```python class Task: def __init__(self, coro): self.coro = coro f = Future() f.set_result(None) self.step(f) def step(self, future): try: next_future = self.coro.send(future.result) except StopIteration: return next_future.add_done_callback(self.step) # Begin fetching http://xkcd.com/353/ fetcher = Fetcher('/353/') Task(fetcher.fetch()) loop() ``` task 通过传递一个 None 值给 `fetch` 来启动它。`fetch` 运行到它 yeild 出一个 future，这个 future 被作为 `next_future` 而捕获。当套接字连接建立，事件循环运行回调函数 `on_connected`，这里 future 被解决，`step` 被调用，`fetch` 恢复运行。 ### 用 yield from 重构协程 一旦套接字连接建立，我们就可以发送 HTTP GET 请求，然后读取服务器响应。不再需要哪些分散在各处的回调函数，我们把它们放在同一个生成器函数中： ```python def fetch(self): # ... connection logic from above, then: sock.send(request.encode('ascii')) while True: f = Future() def on_readable(): f.set_result(sock.recv(4096)) selector.register(sock.fileno(), EVENT_READ, on_readable) chunk = yield f selector.unregister(sock.fileno()) if chunk: self.response += chunk else: # Done reading. break ``` 从套接字中读取所有信息的代码看起来很通用。我们能不把它从 `fetch` 中提取成一个子过程？现在该 Python 3 热捧的 `yield from` 登场了。它能让一个生成器*委派*另一个生成器。 让我们先回到原来那个简单的生成器例子： ```python >>> def gen_fn(): ... result = yield 1 ... print('result of yield: {}'.format(result)) ... result2 = yield 2 ... print('result of 2nd yield: {}'.format(result2)) ... return 'done' ... ``` 为了从其他生成器调用这个生成器，我们使用 `yield from` 委派它: ```python >>> # Generator function: >>> def caller_fn(): ... gen = gen_fn() ... rv = yield from gen ... print('return value of yield-from: {}' ... .format(rv)) ... >>> # Make a generator from the >>> # generator function. >>> caller = caller_fn() ``` 这个 `caller` 生成器的行为的和它委派的生成器 `gen` 表现的完全一致： ```python >>> caller.send(None) 1 >>> caller.gi_frame.f_lasti 15 >>> caller.send('hello') result of yield: hello 2 >>> caller.gi_frame.f_lasti # Hasn't advanced. 15 >>> caller.send('goodbye') result of 2nd yield: goodbye return value of yield-from: done Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration ``` 当 `caller` 自 `gen` 生成（`yield`），`caller` 就不再前进。注意到 `caller` 的指令指针保持15不变，就是 `yield from` 的地方，即使内部的生成器 `gen` 从一个 yield 语句运行到下一个 yield，它始终不变。（事实上，这就是“yield from”在 CPython 中工作的具体方式。函数会在执行每个语句之前提升其指令指针。但是在外部生成器执行“yield from”后，它会将其指令指针减一，以保持其固定在“yield form”语句上。然后其生成其 caller。这个循环不断重复，直到内部生成器抛出 StopIteration，这里指向外部生成器最终允许它自己进行到下一条指令的地方。）从 `caller` 外部来看，我们无法分辨 yield 出的值是来自 `caller` 还是它委派的生成器。而从 `gen` 内部来看，我们也不能分辨传给它的值是来自 `caller` 还是 `caller` 的外面。`yield from` 语句是一个光滑的管道，值通过它进出 `gen`，一直到 `gen` 结束。 协程可以用 `yield from` 把工作委派给子协程，并接收子协程的返回值。注意到上面的 `caller` 打印出“return value of yield-from: done”。当 `gen` 完成后，它的返回值成为 `caller` 中 `yield from` 语句的值。 ```python rv = yield from gen ``` 前面我们批评过基于回调的异步编程模式，其中最大的不满是关于 “堆栈撕裂（stack ripping）”：当一个回调抛出异常，它的堆栈回溯通常是毫无用处的。它只显示出事件循环运行了它，而没有说为什么。那么协程怎么样？ ```python >>> def gen_fn(): ... raise Exception('my error') >>> caller = caller_fn() >>> caller.send(None) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "", line 3, in caller_fn File "", line 2, in gen_fn Exception: my error ``` 这还是非常有用的，当异常抛出时，堆栈回溯显示出 `caller_fn` 委派了 `gen_fn`。令人更欣慰的是，你可以在一次异常处理器中封装这个调用到一个子过程中，像正常函数一样： ```python >>> def gen_fn(): ... yield 1 ... raise Exception('uh oh') ... >>> def caller_fn(): ... try: ... yield from gen_fn() ... except Exception as exc: ... print('caught {}'.format(exc)) ... >>> caller = caller_fn() >>> caller.send(None) 1 >>> caller.send('hello') caught uh oh ``` 所以我们可以像提取子过程一样提取子协程。让我们从 fetcher 中提取一些有用的子协程。我们先写一个可以读一块数据的协程 `read`： ```python def read(sock): f = Future() def on_readable(): f.set_result(sock.recv(4096)) selector.register(sock.fileno(), EVENT_READ, on_readable) chunk = yield f # Read one chunk. selector.unregister(sock.fileno()) return chunk ``` 在 `read` 的基础上，`read_all` 协程读取整个信息： ```python def read_all(sock): response = [] # Read whole response. chunk = yield from read(sock) while chunk: response.append(chunk) chunk = yield from read(sock) return b''.join(response) ``` 如果你换个角度看，抛开 `yield form` 语句的话，它们就像在做阻塞 I/O 的普通函数一样。但是事实上，`read` 和 `read_all` 都是协程。`yield from` `read` 暂停 `read_all` 直到 I/O 操作完成。当 `read_all` 暂停时，asyncio 的事件循环正在做其它的工作并等待其他的 I/O 操作。`read` 在下次循环中当事件就绪，完成 I/O 操作时，`read_all` 恢复运行。 最终，`fetch` 调用了 `read_all`： ```python class Fetcher: def fetch(self): # ... connection logic from above, then: sock.send(request.encode('ascii')) self.response = yield from read_all(sock) ``` 神奇的是，Task 类不需要做任何改变，它像以前一样驱动外部的 `fetch` 协程： ```python Task(fetcher.fetch()) loop() ``` 当 `read` yield 一个 future 时，task 从 `yield from` 管道中接收它，就像这个 future 直接从 `fetch` yield 一样。当循环解决一个 future 时，task 把它的结果送给 `fetch`，通过管道，`read` 接受到这个值，这完全就像 task 直接驱动 `read` 一样： ![Figure 5.3 - Yield From](http://aosabook.org/en/500L/crawler-images/yield-from.png) 为了完善我们的协程实现，我们再做点打磨：当等待一个 future 时，我们的代码使用 yield；而当委派一个子协程时，使用 yield from。不管是不是协程，我们总是使用 yield form 会更精炼一些。协程并不需要在意它在等待的东西是什么类型。 在 Python 中，我们从生成器和迭代器的高度相似中获得了好处，将生成器进化成 caller，迭代器也可以同样获得好处。所以，我们可以通过特殊的实现方式来迭代我们的 Future 类： ```python # Method on Future class. def __iter__(self): # Tell Task to resume me here. yield self return self.result ``` future 的 `__iter__` 方法是一个 yield 它自身的一个协程。当我们将代码替换如下时： ```python # f is a Future. yield f ``` 以及……： ```python # f is a Future. yield from f ``` ……结果是一样的！驱动 Task 从它的调用 `send` 中接收 future，并当 future 解决后，它发回新的结果给该协程。 在每个地方都使用 `yield from` 的好处是什么？为什么比用 `field` 等待 future 并用 `yield from` 委派子协程更好？之所以更好的原因是，一个方法可以自由地改变其实行而不影响到其调用者：它可以是一个当 future 解决后返回一个值的普通方法，也可以是一个包含 `yield from` 语句并返回一个值的协程。无论是哪种情况，调用者仅需要 `yield from` 该方法以等待结果就行。 亲爱的读者，我们已经完成了对 asyncio 协程探索。我们深入观察了生成器的机制，实现了简单的 future 和 task。我们指出协程是如何利用两个世界的优点：比线程高效、比回调清晰的并发 I/O。当然真正的 asyncio 比我们这个简化版本要复杂的多。真正的框架需要处理zero-copy I/0、公平调度、异常处理和其他大量特性。 使用 asyncio 编写协程代码比你现在看到的要简单的多。在前面的代码中，我们从基本原理去实现协程，所以你看到了回调，task 和 future，甚至非阻塞套接字和 `select` 调用。但是当用 asyncio 编写应用，这些都不会出现在你的代码中。我们承诺过，你可以像这样下载一个网页： ```python @asyncio.coroutine def fetch(self, url): response = yield from self.session.get(url) body = yield from response.read() ``` 对我们的探索还满意么？回到我们原始的任务：使用 asyncio 写一个网络爬虫。 ### 使用协程 我们将从描述爬虫如何工作开始。现在是时候用 asynio 去实现它了。 我们的爬虫从获取第一个网页开始，解析出链接并把它们加到队列中。此后它开始傲游整个网站，并发地获取网页。但是由于客户端和服务端的负载限制，我们希望有一个最大数目的运行的 worker，不能再多。任何时候一个 worker 完成一个网页的获取，它应该立即从队列中取出下一个链接。我们会遇到没有那么多事干的时候，所以一些 worker 必须能够暂停。一旦又有 worker 获取一个有很多链接的网页，队列会突增，暂停的 worker 立马被唤醒干活。最后，当任务完成后我们的程序必须马上退出。 假如你的 worker 是线程，怎样去描述你的爬虫算法？我们可以使用 Python 标准库中的[同步队列](https://docs.python.org/3/library/queue.html)。每次有新的一项加入，队列增加它的 “tasks” 计数器。线程 worker 完成一个任务后调用 `task_done`。主线程阻塞在 `Queue.join`，直到“tasks”计数器与 `task_done` 调用次数相匹配，然后退出。 协程通过 asyncio 队列，使用和线程一样的模式来实现！首先我们[导入它](https://docs.python.org/3/library/asyncio-sync.html)： ```python try: from asyncio import JoinableQueue as Queue except ImportError: # In Python 3.5, asyncio.JoinableQueue is # merged into Queue. from asyncio import Queue ``` 我们把 worker 的共享状态收集在一个 crawler 类中，主要的逻辑写在 `crawl` 方法中。我们在一个协程中启动 `crawl`,运行 asyncio 的事件循环直到 `crawl` 完成： ```python loop = asyncio.get_event_loop() crawler = crawling.Crawler('http://xkcd.com', max_redirect=10) loop.run_until_complete(crawler.crawl()) ``` crawler 用一个根 URL 和最大重定向数 `max_redirect` 来初始化，它把 `(URL, max_redirect)` 序对放入队列中。（为什么要这样做，请看下文） ```python class Crawler: def __init__(self, root_url, max_redirect): self.max_tasks = 10 self.max_redirect = max_redirect self.q = Queue() self.seen_urls = set() # aiohttp's ClientSession does connection pooling and # HTTP keep-alives for us. self.session = aiohttp.ClientSession(loop=loop) # Put (URL, max_redirect) in the queue. self.q.put((root_url, self.max_redirect)) ``` 现在队列中未完成的任务数是 1。回到我们的主程序，启动事件循环和 `crawl` 方法： ```python loop.run_until_complete(crawler.crawl()) ``` `crawl` 协程把 worker 们赶起来干活。它像一个主线程：阻塞在 `join` 上直到所有任务完成，同时 worker 们在后台运行。 ```python @asyncio.coroutine def crawl(self): """Run the crawler until all work is done.""" workers = [asyncio.Task(self.work()) for _ in range(self.max_tasks)] # When all work is done, exit. yield from self.q.join() for w in workers: w.cancel() ``` 如果 worker 是线程，可能我们不会一次把它们全部创建出来。为了避免创建线程的昂贵代价，通常一个线程池会按需增长。但是协程很廉价，我们可以直接把他们全部创建出来。 怎么关闭这个 `crawler` 很有趣。当 `join` 完成，worker 存活但是被暂停：他们等待更多的 URL，所以主协程要在退出之前清除它们。否则 Python 解释器关闭并调用所有对象的析构函数时，活着的 worker 会哭喊到： ``` ERROR:asyncio:Task was destroyed but it is pending! ``` `cancel` 又是如何工作的呢？生成器还有一个我们还没介绍的特点。你可以从外部抛一个异常给它： ```python >>> gen = gen_fn() >>> gen.send(None) # Start the generator as usual. 1 >>> gen.throw(Exception('error')) Traceback (most recent call last): File "", line 3, in File "", line 2, in gen_fn Exception: error ``` 生成器被 `throw` 恢复，但是它现在抛出一个异常。如过生成器的调用堆栈中没有捕获异常的代码，这个异常被传递到顶层。所以注销一个协程： ```python # Method of Task class. def cancel(self): self.coro.throw(CancelledError) ``` 任何时候生成器暂停，在某些 `yield from` 语句它恢复并且抛出一个异常。我们在 task 的 `step` 方法中处理注销。 ```python # Method of Task class. def step(self, future): try: next_future = self.coro.send(future.result) except CancelledError: self.cancelled = True return except StopIteration: return next_future.add_done_callback(self.step) ``` 现在 task 知道它被注销了，所以当它被销毁时，它不再抱怨。 一旦 `crawl` 注销了 worker，它就退出。同时事件循环看见这个协程结束了（我们后面会见到的），也就退出。 ```python loop.run_until_complete(crawler.crawl()) ``` `crawl` 方法包含了所有主协程需要做的事。而 worker 则完成从队列中获取 URL、获取网页、解析它们得到新的链接。每个 worker 独立地运行 `work` 协程： ```python @asyncio.coroutine def work(self): while True: url, max_redirect = yield from self.q.get() # Download page and add new links to self.q. yield from self.fetch(url, max_redirect) self.q.task_done() ``` Python 看见这段代码包含 `yield from` 语句，就把它编译成生成器函数。所以在 `crawl` 方法中，我们调用了 10 次 `self.work`，但并没有真正执行，它仅仅创建了 10 个指向这段代码的生成器对象并把它们包装成 Task 对象。task 接收每个生成器所 yield 的 future，通过调用 `send` 方法，当 future 解决时，用 future 的结果做为 `send` 的参数，来驱动它。由于生成器有自己的栈帧，它们可以独立运行，带有独立的局部变量和指令指针。 worker 使用队列来协调其小伙伴。它这样等待新的 URL： ```python url, max_redirect = yield from self.q.get() ``` 队列的 `get` 方法自身也是一个协程，它一直暂停到有新的 URL 进入队列，然后恢复并返回该条目。 碰巧，这也是当主协程注销 worker 时，最后 crawl 停止，worker 协程暂停的地方。从协程的角度，`yield from` 抛出`CancelledError` 结束了它在循环中的最后旅程。 worker 获取一个网页，解析链接，把新的链接放入队列中，接着调用`task_done`减小计数器。最终一个worker遇到一个没有新链接的网页，并且队列里也没有任务，这次`task_done`的调用使计数器减为0，而`crawl`正阻塞在`join`方法上，现在它就可以结束了。 我们承诺过要解释为什么队列中要使用序对，像这样： ```python # URL to fetch, and the number of redirects left. ('http://xkcd.com/353', 10) ``` 新的 URL 的重定向次数是10。获取一个特别的 URL 会重定向一个新的位置。我们减小重定向次数，并把新的 URL 放入队列中。 ```python # URL with a trailing slash. Nine redirects left. ('http://xkcd.com/353/', 9) ``` 我们使用的 `aiohttp` 默认会跟踪重定向并返回最终结果。但是，我们告诉它不要这样做，爬虫自己来处理重定向，以便它可以合并那些目的相同的重定向路径：如果我们已经在 `self.seen_urls` 看到一个 URL，说明它已经从其他的地方走过这条路了。 ![Figure 5.4 - Redirects](http://aosabook.org/en/500L/crawler-images/redirects.png) crawler 获取“foo”并发现它重定向到了“baz”，所以它会加“baz”到队列和 `seen_urls` 中。如果它获取的下一个页面“bar” 也重定向到“baz”，fetcher 不会再次将 “baz”加入到队列中。如果该响应是一个页面，而不是一个重定向，`fetch` 会解析它的链接，并把新链接放到队列中。 ```python @asyncio.coroutine def fetch(self, url, max_redirect): # Handle redirects ourselves. response = yield from self.session.get( url, allow_redirects=False) try: if is_redirect(response): if max_redirect > 0: next_url = response.headers['location'] if next_url in self.seen_urls: # We have been down this path before. return # Remember we have seen this URL. self.seen_urls.add(next_url) # Follow the redirect. One less redirect remains. self.q.put_nowait((next_url, max_redirect - 1)) else: links = yield from self.parse_links(response) # Python set-logic: for link in links.difference(self.seen_urls): self.q.put_nowait((link, self.max_redirect)) self.seen_urls.update(links) finally: # Return connection to pool. yield from response.release() ``` 如果这是多进程代码，就有可能遇到讨厌的竞争条件。比如，一个 worker 检查一个链接是否在 `seen_urls` 中，如果没有它就把这个链接加到队列中并把它放到 `seen_urls` 中。如果它在这两步操作之间被中断，而另一个 worker 解析到相同的链接，发现它并没有出现在 `seen_urls` 中就把它加入队列中。这（至少）导致同样的链接在队列中出现两次，做了重复的工作和错误的统计。 然而，一个协程只在 `yield from` 时才会被中断。这是协程比多线程少遇到竞争条件的关键。多线程必须获得锁来明确的进入一个临界区，否则它就是可中断的。而 Python 的协程默认是不会被中断的，只有它明确 yield 时才主动放弃控制权。 我们不再需要在用回调方式时用的 fetcher 类了。这个类只是不高效回调的一个变通方法：在等待 I/O 时，它需要一个存储状态的地方，因为局部变量并不能在函数调用间保留。倒是 `fetch` 协程可以像普通函数一样用局部变量保存它的状态，所以我们不再需要一个类。 当 `fetch` 完成对服务器响应的处理，它返回到它的调用者 `work`。`work` 方法对队列调用 `task_done`，接着从队列中取出一个要获取的 URL。 当 `fetch` 把新的链接放入队列中，它增加未完成的任务计数器，并停留在主协程，主协程在等待 `q.join`，处于暂停状态。而当没有新的链接并且这是队列中最后一个 URL 时，当 `work 调用 `task_done`，任务计数器变为 0，主协程从 `join` 中退出。 与 worker 和主协程一起工作的队列代码像这样（实际的 `asyncio.Queue` 实现在 Future 所展示的地方使用 `asyncio.Event` 。不同之处在于 Event 是可以重置的，而 Future 不能从已解决返回变成待决。） ```python class Queue: def __init__(self): self._join_future = Future() self._unfinished_tasks = 0 # ... other initialization ... def put_nowait(self, item): self._unfinished_tasks += 1 # ... store the item ... def task_done(self): self._unfinished_tasks -= 1 if self._unfinished_tasks == 0: self._join_future.set_result(None) @asyncio.coroutine def join(self): if self._unfinished_tasks > 0: yield from self._join_future ``` 主协程 `crawl` yield from `join`。所以当最后一个 worker 把计数器减为 0，它告诉 `crawl` 恢复运行并结束。 旅程快要结束了。我们的程序从 `crawl` 调用开始： ```python loop.run_until_complete(self.crawler.crawl()) ``` 程序如何结束？因为 `crawl` 是一个生成器函数，调用它返回一个生成器。为了驱动它，asyncio 把它包装成一个 task： ```python class EventLoop: def run_until_complete(self, coro): """Run until the coroutine is done.""" task = Task(coro) task.add_done_callback(stop_callback) try: self.run_forever() except StopError: pass class StopError(BaseException): """Raised to stop the event loop.""" def stop_callback(future): raise StopError ``` 当这个任务完成，它抛出 `StopError`，事件循环把这个异常当作正常退出的信号。 但是，task 的 `add_done_callbock` 和 `result` 方法又是什么呢？你可能认为 task 就像一个 future，不错，你的直觉是对的。我们必须承认一个向你隐藏的细节，task 是 future。 ```python class Task(Future): """A coroutine wrapped in a Future.""" ``` 通常，一个 future 被别人调用 `set_result` 解决。但是 task，当协程结束时，它自己解决自己。记得我们解释过当 Python 生成器返回时，它抛出一个特殊的 `StopIteration` 异常： ```python # Method of class Task. def step(self, future): try: next_future = self.coro.send(future.result) except CancelledError: self.cancelled = True return except StopIteration as exc: # Task resolves itself with coro's return # value. self.set_result(exc.value) return next_future.add_done_callback(self.step) ``` 所以当事件循环调用 `task.add_done_callback(stop_callback)`，它就准备被这个 task 停止。在看一次`run_until_complete`： ```python # Method of event loop. def run_until_complete(self, coro): task = Task(coro) task.add_done_callback(stop_callback) try: self.run_forever() except StopError: pass ``` 当 task 捕获 `StopIteration` 并解决自己，这个回调从循环中抛出 `StopError`。循环结束，调用栈回到`run_until_complete`。我们的程序结束。 ### 总结 现代的程序越来越多是 I/O 密集型而不是 CPU 密集型。对于这样的程序，Python 的线程在两个方面不合适：全局解释器锁阻止真正的并行计算，并且抢占切换也导致他们更容易出现竞争。异步通常是正确的选择。但是随着基于回调的异步代码增加，它会变得非常混乱。协程是一个更整洁的替代者。它们自然地重构成子过程，有健全的异常处理和栈追溯。 如果我们换个角度看 `yield from` 语句，一个协程看起来像一个传统的做阻塞 I/O 的线程。甚至我们可以采用经典的多线程模式编程，不需要重新发明。因此，与回调相比，协程更适合有经验的多线程的编码者。 但是当我们睁开眼睛关注 `yield from` 语句，我们能看到协程放弃控制权、允许其它人运行的标志点。不像多线程，协程展示出我们的代码哪里可以被中断哪里不能。在 Glyph Lefkowitz 富有启发性的文章“[Unyielding](https://glyph.twistedmatrix.com/2014/02/unyielding.html)”：“线程让局部推理变得困难，然而局部推理可能是软件开发中最重要的事”。然而，明确的 yield，让“通过过程本身而不是整个系统理解它的行为（和因此、正确性）”成为可能。 这章写于 Python 和异步的复兴时期。你刚学到的基于生成器的的协程，在 2014 年发布在 Python 3.4 的 asyncio 模块中。2015 年 9 月，Python 3.5 发布，协程成为语言的一部分。这个原生的协程通过“async def”来声明, 使用“await”而不是“yield from”委托一个协程或者等待 Future。 除了这些优点，核心的思想不变。Python 新的原生协程与生成器只是在语法上不同，工作原理非常相似。事实上，在 Python 解释器中它们共用同一个实现方法。Task、Future 和事件循环在 asynico 中扮演着同样的角色。 你已经知道 asyncio 协程是如何工作的了，现在你可以忘记大部分的细节。这些机制隐藏在一个整洁的接口下。但是你对这基本原理的理解能让你在现代异步环境下正确而高效的编写代码。 -------------------------------------- via: http://aosabook.org/en/500L/pages/a-web-crawler-with-asyncio-coroutines.html 作者：A. Jesse Jiryu Davis , Guido van Rossum 译者：[qingyunha](https://github.com/qingyunha) 校对：[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创翻译，[Linux中国](http://linux.cn/) 荣誉推出