实践环境
Python 3.6.2
什么是协程
协程(Coroutine)一种电脑程序组件，该程序组件通过允许暂停和恢复任务，为非抢占式多任务生成子程序。协程也可以简单理解为协作的程序，通过协同多任务处理实现并发的函数的变种(一种可以支持中断的函数）。
下面，我们通过日常生活场景为例，对什么是协程进行说明。
假设A某在家每天都要做3件事：洗衣服(使用洗衣机)，蒸饭(使用电饭煲)，扫地(使用扫地机器人)，这三样电器在完成任务后都会发出不一样响声来告诉A某事情已经完成。
这里，暂且假设A某智商有问题，每次都是严格按顺序做这三件事：先洗完衣服，再把饭蒸好，最后才开始扫地。
接下来，我们用一段简单的代码来模拟上述整个过程，并记录整个过程的耗时，其中使用了3个简单的普通函数，分别模拟上述3件事情，如下：
import time from datetime import datetime def do_washing(): print(datetime.now(), ':开始洗衣服') time.sleep(3) # 洗衣服 # 用程序休眠来模拟过程，且别计较时间大小 print(datetime.now(), ':通知A某衣服洗好了') def steame_rice(): print(datetime.now(), ':开始蒸饭') time.sleep(5) # 蒸饭 print(datetime.now(), ':通知A某饭蒸好了') def do_clearing(): print(datetime.now(), ':开始扫地') time.sleep(2) # 扫地 print(datetime.now(), ':通知A某地扫完了') if __name__ == '__main__': startTime = time.time() do_washing() steame_rice() do_clearing() endTime = time.time() print("扫地+蒸饭+洗衣服总耗时: ", endTime - startTime)
程序输出：
2023-04-09 23:33:50.001204 :开始洗衣服 2023-04-09 23:33:53.002765 :衣服洗好了 2023-04-09 23:33:53.002765 :开始蒸饭 2023-04-09 23:33:58.013337 :通知A某饭蒸好了 2023-04-09 23:33:58.013337 :通知A某开始扫地 2023-04-09 23:34:00.024784 :通知A某地扫完了 扫地+蒸饭+洗衣服总耗时: 10.023579835891724
直到有一天，A某的朋友来他家做客，体验到他的“高效”办事效率后，建议他不用等每件事情都做完才做下一件事情。A某听后，虚心采纳，并告诉自己要开始培养新的习惯。
第二天开始呢，A某开始改变自己，把衣服扔洗衣机，并启动机洗程序后，就去淘米蒸饭了，等电饭煲开始蒸饭后，就去清扫地板了。
接下来，我们对上述代码进行稍微修改，以便模拟上述过程，并记录整个过程的耗时，如下：
import time from datetime import datetime import asyncio async def do_washing(): print(datetime.now(),':开始洗衣服') await asyncio.sleep(3) print(datetime.now(),':通知A某衣服洗好了') async def do_clearing(): print(datetime.now(), ':开始扫地') await asyncio.sleep(5) print(datetime.now(), ':通知A某地扫完了') async def steame_rice(): print(datetime.now(), ':开始蒸饭') await asyncio.sleep(2) print(datetime.now(), ':通知A某饭蒸好了') tasks = [ do_washing(), steame_rice(), do_clearing() ] if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() start_time = time.time() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close() end_time = time.time() print("扫地+蒸饭+洗衣服总耗时: ", end_time - start_time)
程序输出：
2023-04-09 23:35:17.422790 :开始扫地 2023-04-09 23:35:17.422790 :开始蒸饭 2023-04-09 23:35:17.422790 :开始洗衣服 2023-04-09 23:35:19.427500 :通知A某饭蒸好了 2023-04-09 23:35:20.427813 :通知A某衣服洗好了 2023-04-09 23:35:22.429780 :通知A某地扫完了 扫地+蒸饭+洗衣服总耗时: 5.0069899559021
不得不夸A某进步真大，相比之前，这次耗时减少了近一半。
以上这段代码就是协程的简单实现，充分体现了协程的3个特点：
- 多任务并行：A某同时完成了3项任务--分别代表3个协程。
- 异步任务：3项任务中，没有一项是需要A某在一旁一直看着直到做完的，每项任务开启后，A某都可以离开去做别的任务。
- 协作式(非抢占式)：每项任务能否“占用”A某，取决于A某是否正被其它任务“占用”，即是否有任务主动“让出”A某，不是靠“抢占”，更像是协商。
有了线程为啥还要协程？
协程是用户视角的一种抽象，操作系统并没有这个概念，其主要思想是在用户态实现调度算法，用少量线程完成大量任务的调度。
相对线程而言，协程具备以下优势：
- 减少内存占用
协程的创建成本远小于线程，可以设计得很小，小到KB级别，大大降低内存占用。所以，内存资源有限的情况下，可以创建更多协程，从而实现更高的并发。 - 减少上下文切换开销，节约CPU资源
如上图，线程之间的切换请求，由系统内核来实现，而协程之间的切换，则可由用户自由控制，即交由用户态的代码来完成，极大程度避免了系统内核级线程上下文切换造成的CPU资源浪费。具体实现思路如下：
- 尽量减少可执行的线程，这样切换次数必然会少
- 让线程尽可能的处于运行状态，而不是阻塞让出时间片
一个线程可以拥有多个协程，主要注意的是，一个线程内的多个协程却是串行的，无论CPU有多少个核，因为协程本质上还是一个函数，当一个协程运行时，其它协程必须挂起。实际开发过程中，可以使用协程在将一些耗时的IO操作异步化，例如写文件、耗时IO请求等来提升程序执行效率。
相关语法说明
接下来，就上面的例子，对协程相关语法进行说明。
async def do_washing()
使用async def语法定义协程函数do_washing。
协程函数示例：
async def func(param1, param2): do_stuff() await some_coroutine()
注意：
- 使用
async def语法定义的函数始终是协程函数，即使它们不包含wait或async关键字。 - 采用传统的函数调用方式，直接调用协程函数，函数不会被立即执行，会产生类似
RuntimeWarning: coroutine 'xxxx协程函数' was never awaited的告警日志，并返回一个协程对象。仅运行事件循环时才会运行协程。 await挂起当前协程以等待一个可等待(awaitable)对象--协程函数或者实现了__await__()的对象，直到可等待对象返回结果。可以将这个可等待对象，简单的理解为待执行的异步任务(一般是比较耗时的任务，比如开篇示例中用作比拟的煲饭）。注意：
await只能在协程函数内部使用。- 程序遇到
await关键词时，会将程序控制权交给主程序，由主程序分配给其它协程。当可等待对象返回结果，并且此时程序控制权还被其它协程占用时，则被挂起的协程依旧无法继续往下运行，直到获取程序控制权。关于这个结论，可用下述示例代码进行验证：
from datetime import datetime import asyncio async def do_washing(): print(datetime.now(),':开始洗衣服') await asyncio.sleep(0.5) for i in range(10000): if i % 4000 == 0: print('洗衣服') print(datetime.now(),':衣服洗好了') async def do_cooking(): print(datetime.now(), ':开始煲饭') for i in range(100000): if i%20000 == 0: print('煲饭') await asyncio.sleep(5) print(datetime.now(), ':饭煲好了') tasks = [ do_cooking(), do_washing() ] if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close()
- 输出：
2023-04-10 23:53:37.804727 :开始洗衣服 2023-04-10 23:53:37.804727 :开始煲饭 煲饭 煲饭 煲饭 煲饭 煲饭 洗衣服 洗衣服 洗衣服 2023-04-10 23:53:38.310586 :衣服洗好了 2023-04-10 23:53:42.811876 :饭煲好了
asyncio.sleep(2)
给定秒数后完成的协程--阻塞指定的秒数。sleep函数还可以指定result参数，协程完成时将该参数值返回给调用者（默认返回None），如下：
result = await asyncio.sleep(0.5, result='task done') print(result) # 输出：task done
sleep总是会挂起当前任务，以允许其他任务运行。可以利用这个特性，将秒数设置为0，即asyncio.sleep(0)，以便提供一个经优化的路径以允许其他任务运行。 这可供长时间运行的函数使用，避免调用该函数时阻塞事件循环。
asyncio.get_event_loop()
为当前上下文获取事件循环(event loop)，返回一个实现了AbstractEventLoop接口的事件循环对象。如果没有为当前上下文设置任何事件循环，且当前策略没有指定创建一个事件循环，则抛出异常。必须返回非None值。
AbstractEventLoop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
运行直到asyncio.wait(tasks)运行完成。返回asyncio.wait(tasks)的运行结果，或者抛出异常。
asyncio.run(coro, *, debug=False)
执行协程 coro 并返回结果。
此函数会运行传入的协程，负责管理 asyncio 事件循环，终结异步生成器，并关闭线程池。
当有其他 asyncio 事件循环在同一线程中运行时，此函数不能被调用。
如果debug 为 True，事件循环将以调试模式运行。
此函数总是会创建一个新的事件循环并在结束时关闭之。它应当被用作 asyncio 程序的主入口点，理想情况下应当只被调用一次。
示例:
async def main(): await asyncio.sleep(1) print('hello') asyncio.run(main())
3.7 新版功能.
asyncio.wait(tasks)
具备完整参数列表的wait函数定义如下
asyncio.wait(fs, *, loop=None, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)
并发地运行 fs可迭代对象中的可等待对象，并进入阻塞状态直到满足return_when参数所指定的条件(缺省参值为ALL_COMPLETED)。
注意，aws参数不能为空。
函数返回 Future 集合: (done, pending)。
请注意，此函数不会引发 asyncio.TimeoutError。当超时发生时，未完成的 Future 将在指定秒数后被返回。
return_when 指定此函数应在何时返回，可选值如下：
FIRST_COMPLETED
函数将在任意可等待对象结束或取消时返回。FIRST_EXCEPTION
函数将在任意可等待对象因引发异常而结束时返回。当没有引发任何异常时它就相当于ALL_COMPLETED。ALL_COMPLETED
函数将在所有可等待对象结束或取消时返回。
