ayafileio 0.2.4.post1

Cross-platform async file API for Python. Blazing fast like Shameimaru Aya.

ayafileio

「幻想郷最速のファイルI/O、風神少女の如く」
—— 射命丸文，今日も全力で翔ける

跨平台异步文件 I/O 库，使用原生异步 I/O 机制。
Windows 上借 IOCP（I/O 完成端口）之力，Linux 上支持 io_uring（内核 5.1+）或线程池降级，实现真正无阻塞的文件操作。

📸 核心特性

特性	说明
🍃 零线程开销	无需 run_in_executor，真异步平台无后台线程
📰 内核级完成	IOCP / io_uring 直达内核，无用户态调度延迟
⚡ 高并发友好	数千并发文件操作，文文团扇一挥间
🎴 标准 API	熟悉的文件接口，支持 async/await
📖 文本二进制支持	文本模式自动编解码
🔧 统一配置系统	运行时动态调整所有参数
🌍 跨平台	Windows / Linux / macOS 皆可翱翔

🛠️ 安装

pip install ayafileio

系统要求：

• Python 3.10+
• Windows 7 / Server 2008 R2 或更高版本，或 Linux (内核 5.1+ 可启用 io_uring)
• 无其他依赖

🚀 快速开始

import asyncio
import ayafileio

async def main():
    # 写入文件——像风一样快
    async with ayafileio.open("example.txt", "w") as f:
        await f.write("Hello, async world!\n")

    # 读取并自动解码——文文新闻，一触即达
    async with ayafileio.open("example.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
        content = await f.read()
        print(content)

    # 二进制操作——数据如风，来去无痕
    async with ayafileio.open("data.bin", "rb") as f:
        data = await f.read(1024)
        await f.seek(0, 0)

asyncio.run(main())

⚙️ 统一配置

ayafileio 提供统一的配置系统，所有参数可在运行时动态调整：

import ayafileio

# 查看当前配置
config = ayafileio.get_config()
print(config)
# {
#     "handle_pool_max_per_key": 64,
#     "handle_pool_max_total": 2048,
#     "io_worker_count": 0,
#     "buffer_pool_max": 512,
#     "buffer_size": 65536,
#     "close_timeout_ms": 4000,
#     "io_uring_queue_depth": 256,
#     "io_uring_sqpoll": False,
#     "enable_debug_log": False
# }

# 修改配置——风势加强！
ayafileio.configure({
    "io_worker_count": 8,
    "buffer_size": 131072,      # 128KB 缓冲区
    "close_timeout_ms": 2000,
})

# 重置为默认值
ayafileio.reset_config()

配置项说明

配置项	默认值	说明
handle_pool_max_per_key	64	每个文件最大缓存句柄数 (Windows)
handle_pool_max_total	2048	全局最大缓存句柄数 (Windows)
io_worker_count	0	I/O 工作线程数，0=自动
buffer_pool_max	512	最大缓存缓冲区数
buffer_size	65536	单个缓冲区大小 (字节)
close_timeout_ms	4000	关闭时等待 pending I/O 的超时 (ms)
io_uring_queue_depth	256	io_uring 队列深度 (Linux)
io_uring_sqpoll	False	是否启用 SQPOLL 模式 (Linux)
enable_debug_log	False	是否启用调试日志

🔍 后端信息

查看当前使用的后端：

info = ayafileio.get_backend_info()
print(info)
# Windows: {'platform': 'windows', 'backend': 'iocp', 'is_truly_async': True, ...}
# Linux (io_uring): {'platform': 'linux', 'backend': 'io_uring', 'is_truly_async': True, ...}
# Linux (fallback): {'platform': 'linux', 'backend': 'thread_pool', 'is_truly_async': False, ...}
# macOS: {'platform': 'macos', 'backend': 'thread_pool', 'is_truly_async': False, ...}

📚 API 参考

AsyncFile 类

class AsyncFile:
    def __init__(self, path: str | Path, mode: str = "rb", encoding: str | None = None): ...
    async def read(self, size: int = -1) -> str | bytes: ...
    async def write(self, data: str | bytes) -> int: ...
    async def seek(self, offset: int, whence: int = 0) -> int: ...
    async def flush(self) -> None: ...
    async def close(self) -> None: ...
    async def readline(self) -> str | bytes: ...
    def __aiter__(self) -> AsyncFile: ...
    async def __anext__(self) -> str | bytes: ...

支持的模式

模式	说明
"r", "rb"	读取（文本/二进制）
"w", "wb"	写入（文本/二进制）
"a", "ab"	追加（文本/二进制）
"x", "xb"	独占创建（文本/二进制）
加上 "+"	读写组合

配置函数

def configure(options: dict) -> None: ...      # 统一配置
def get_config() -> dict: ...                   # 获取当前配置
def reset_config() -> None: ...                 # 重置为默认值
def get_backend_info() -> dict: ...             # 获取后端信息

# 向后兼容（推荐使用上面的统一配置）
def set_handle_pool_limits(max_per_key: int, max_total: int) -> None: ...
def get_handle_pool_limits() -> tuple[int, int]: ...
def set_io_worker_count(count: int = 0) -> None: ...

🧪 性能对比

在同等环境下（测试时长 10 秒，随机读写混合），ayafileio 展现出了天狗般的速度：

并发数	ayafileio	aiofiles	优势
50	2,043 ops/s	1,657 ops/s	+23%
100	770 ops/s	405 ops/s	+90%
500	1,130 ops/s	1,032 ops/s	+9.5%

P99 延迟对比（越低越好）：

• 100 并发：ayafileio 33ms vs aiofiles 562ms
• 200 并发：ayafileio 35ms vs aiofiles 155ms

Windows 10 + 机械硬盘实测——即使是即将报废的硬件，文文依然能跑出速度。

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MIT 许可证 —— 最速最自由，详见 LICENSE。

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「遅いのは罪だぜ？」
—— 射命丸文，『文文。新闻』主编