引言
并发编程一直是提升程序性能的关键手段之一。随着Python语言在数据科学、网络编程等领域的广泛应用，对并发处理能力的需求日益增长。Python协程作为一种高效的并发编程模型，允许开发者在单个线程内执行多任务，显著提高资源利用率和程序响应速度。
协程的基本概念
协程，又称微线程，是一种用户态的轻量级线程。协程的执行可以暂停和恢复，因此它非常适合执行IO密集型任务。与传统的多线程相比，协程在执行过程中，当遇到IO操作时，可以挂起当前任务，转而执行其他任务，直到IO操作完成。这种机制减少了无谓的等待时间，提高了程序的整体执行效率。
Python中的协程实践
Python从3.5版本开始引入asyncio库和await、async关键字，标志着协程功能的正式加入。使用asyncio库，开发者可以非常方便地创建和管理协程，实现高效的并发编程。
创建协程对象：使用async定义协程函数，调用协程函数时会返回协程对象。
事件循环：asyncio提供了事件循环的机制，事件循环负责管理和调度执行协程。开发者需要创建一个事件循环，然后将协程对象注册到事件循环中执行。
等待协程：await关键字用于挂起协程的执行，等待协程的结果。await后面可以跟任何可等待的对象，例如协程、Future对象等。
实际应用案例
假设我们需要开发一个网络爬虫程序，该程序需要同时从多个网站抓取数据。使用协程，我们可以创建多个协程分别负责不同网站的数据抓取，当某个协程在等待网络响应时，CPU可以自动切换到其他协程继续工作，从而实现非阻塞的并发执行。
python
Copy Code
import asyncio
import aiohttp
async def fetch_page(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
tasks = [fetch_page(url) for url in urls]
pages = await asyncio.gather(*tasks
