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异步协程搞定高效验证码，秒变开发高手

创作时间:

作者:

@小白创作中心

异步协程搞定高效验证码，秒变开发高手

引用

CSDN

等

来源

https://blog.csdn.net/weixin_43639743/article/details/137672618

https://blog.csdn.net/weixin_42873928/article/details/125695837

https://blog.csdn.net/captain5339/article/details/141216581

https://blog.csdn.net/xioy33/article/details/139901859

https://blog.csdn.net/youhebuke225/article/details/141721133

https://juejin.cn/post/7357261180493185050

https://rivers.chaitin.cn/blog/cqlh76p0lnec5jjug6b0

https://developer.aliyun.com/article/1434194

https://proxiesapi.com/articles/aiohttp-python

10.

https://juejin.cn/post/7414731187492634664

11.

https://juejin.cn/post/7406355689074884647

12.

https://cloud.tencent.com/developer/article/2462540

在移动互联网时代，短信验证码已成为用户注册、登录等操作的标配。然而，随着用户量的激增，高并发场景下的验证码发送成为了一个技术难题。传统同步处理方式往往导致系统性能瓶颈，用户体验下降。本文将介绍如何使用异步协程技术，结合Python的aiohttp库，实现高效、高并发的验证码发送服务。

异步协程基础

在深入实战之前，我们先简单了解一下异步协程的基本概念。协程是一种特殊的线程，它允许在执行过程中挂起和恢复，而不会阻塞整个线程。这种特性使得协程非常适合处理I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等。

在Python中，我们可以使用asyncio库来实现异步协程。通过async/await关键字，我们可以很方便地定义和调用异步函数。此外，aiohttp库提供了异步HTTP客户端/服务器框架，非常适合用于实现高并发的网络请求。

实战：异步验证码发送服务

接下来，我们将实现一个基于异步协程的验证码发送服务。为了简化示例，我们将使用aiohttp库模拟验证码发送请求。

环境准备

确保你已经安装了Python 3.7+版本，并且安装了aiohttp库：

pip install aiohttp

异步验证码发送实现

我们将实现一个异步函数send_verification_code，用于发送验证码。同时，使用asyncio.Semaphore来控制并发量，避免过度消耗资源。

import asyncio
import aiohttp
import random

async def send_verification_code(session, phone_number, sem):
    async with sem:
        # 模拟验证码发送请求
        code = random.randint(100000, 999999)
        print(f"Sending verification code {code} to {phone_number}")
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟网络延迟
        return code

async def main(phone_numbers, concurrency=5):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)  # 控制并发量
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [send_verification_code(session, phone, sem) for phone in phone_numbers]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

if __name__ == "__main__":
    phone_numbers = [f"138000000{i}" for i in range(10)]  # 生成10个测试手机号
    loop = asyncio.get_event_loop()
    codes = loop.run_until_complete(main(phone_numbers))
    print("Verification codes:", codes)

在这个示例中，我们创建了一个异步函数send_verification_code，用于模拟验证码发送。我们使用asyncio.Semaphore来限制并发量，避免过度消耗资源。最后，我们使用asyncio.gather来并发执行所有任务，并收集结果。

性能对比

为了展示异步协程的优势，我们对比一下同步和异步处理方式的性能差异。

同步处理

import time

def send_code_sync(phone_number):
    code = random.randint(100000, 999999)
    print(f"Sending verification code {code} to {phone_number}")
    time.sleep(1)  # 模拟网络延迟
    return code

def main_sync(phone_numbers):
    results = []
    for phone in phone_numbers:
        results.append(send_code_sync(phone))
    return results

start_time = time.time()
codes = main_sync(phone_numbers)
print("Verification codes:", codes)
print("Total time:", time.time() - start_time)

异步处理

start_time = time.time()
codes = loop.run_until_complete(main(phone_numbers))
print("Verification codes:", codes)
print("Total time:", time.time() - start_time)

在测试中，我们发现同步处理方式耗时约10秒，而异步处理方式仅需约2秒。这充分展示了异步协程在高并发场景下的性能优势。