一、協程

協程，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine。函數在所有語言中都是層級調用，比如A調用B，B在執行過程中又調用了C，C執行完畢返回，B執行完畢返回，最后是A執行完畢。

所以函數調用是通過棧實現的，一個線程就是執行一個函數。函數調用總是一個入口，一次返回，調用順序是明確的。而協程的調用和子程序不同。協程看上去也是函數，但執行過程中，在函數內部可中斷，然后轉而執行別的函數，在適當的時候再返回來接著執行。

注意，在一個函數中中斷，去執行其他函數，不是函數調用，有點類似CPU的中斷。比如函數A、B：

def A():print('1')print('2')print('3')def B():print('x')print('y')print('z')

假設由協程執行，在執行A的過程中，可以隨時中斷，去執行B，B也可能在執行過程中中斷再去執行A，結果可能是：

1 2 x y 3 z

但是在A中是沒有調用B的，所以協程的調用比函數調用理解起來要難一些。看起來A、B的執行有點像多線程，但協程的特點在于是一個線程執行，那和多線程比，協程有何優勢？最大的優勢就是協程極高的執行效率。因為子程序切換不是線程切換，而是由程序自身控制，因此，沒有線程切換的開銷，和多線程比，線程數量越多，協程的性能優勢就越明顯。第二大優勢就是不需要多線程的鎖機制，因為只有一個線程，也不存在同時寫變量沖突，在協程中控制共享資源不加鎖，只需要判斷狀態就好了，所以執行效率比多線程高很多。因為協程是一個線程執行，那怎么利用多核CPU呢？最簡單的方法是多進程+協程，既充分利用多核，又充分發揮協程的高效率，可獲得極高的性能。

Python對協程的支持是通過generator實現的。在generator中，我們不但可以通過for循環來迭代，還可以不斷調用next()函數獲取由yield語句返回的下一個值。但是Python的yield不但可以返回一個值，它還可以接收調用者發出的參數。

來看例子：

傳統的生產者-消費者模型是一個線程寫消息，一個線程取消息，通過鎖機制控制隊列和等待，但一不小心就可能死鎖。

如果改用協程，生產者生產消息后，直接通過yield跳轉到消費者開始執行，待消費者執行完畢后，切換回生產者繼續生產，效率極高：

def consumer():r = ''while True:n = yield rif not n:returnprint('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)r = '200 OK'def produce(c):c.send(None)n = 0while n < 5:n = n + 1print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)r = c.send(n)print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)c.close()c = consumer() produce(c)

執行結果：

[PRODUCER] Producing 1... [CONSUMER] Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 2... [CONSUMER] Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 3... [CONSUMER] Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 4... [CONSUMER] Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 5... [CONSUMER] Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK

注意到consumer函數是一個generator，把一個consumer傳入produce后：

首先調用c.send(None)啟動生成器；

然后，一旦生產了東西，通過c.send(n)切換到consumer執行；

consumer通過yield拿到消息，處理，又通過yield把結果傳回；

produce拿到consumer處理的結果，繼續生產下一條消息；

produce決定不生產了，通過c.close()關閉consumer，整個過程結束。

整個流程無鎖，由一個線程執行，produce和consumer協作完成任務，所以稱為“協程”，而非線程的搶占式多任務。

最后套用Donald Knuth的一句話總結協程的特點：“子程序就是協程的一種特例。”

參考文章：廖雪峰python學習-協程章節

二、asyncio

asyncio是Python 3.4版本引入的標準庫，直接內置了對異步IO的支持。

asyncio的編程模型就是一個消息循環。我們從asyncio模塊中直接獲取一個EventLoop的引用，然后把需要執行的協程扔到EventLoop中執行，就實現了異步IO。

用asyncio實現Hello world代碼如下：

import asyncio@asyncio.coroutine def hello():print("Hello world!")# 異步調用asyncio.sleep(1):r = yield from asyncio.sleep(1)print("Hello again!")# 獲取EventLoop: loop = asyncio.get_event_loop() # 執行coroutine loop.run_until_complete(hello()) loop.close()

@asyncio.coroutine把一個generator標記為coroutine類型，然后，我們就把這個coroutine扔到EventLoop中執行。

hello()會首先打印出Hello world!，然后，yield from語法可以讓我們方便地調用另一個generator。由于asyncio.sleep()也是一個coroutine，所以線程不會等待asyncio.sleep()，而是直接中斷并執行下一個消息循環。當asyncio.sleep()返回時，線程就可以從yield from拿到返回值（此處是None），然后接著執行下一行語句。

把asyncio.sleep(1)看成是一個耗時1秒的IO操作，在此期間，主線程并未等待，而是去執行EventLoop中其他可以執行的coroutine了，因此可以實現并發執行。

我們用Task封裝兩個coroutine試試：

import threading import asyncio@asyncio.coroutine def hello():print('Hello world! (%s)' % threading.currentThread())yield from asyncio.sleep(1)print('Hello again! (%s)' % threading.currentThread())loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [hello(), hello()] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close()

觀察執行過程：

Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>) Hello world! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>) (暫停約1秒) Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>) Hello again! (<_MainThread(MainThread, started 140735195337472)>)

由打印的當前線程名稱可以看出，兩個coroutine是由同一個線程并發執行的。

如果把asyncio.sleep()換成真正的IO操作，則多個coroutine就可以由一個線程并發執行。

我們用asyncio的異步網絡連接來獲取sina、sohu和163的網站首頁：

import asyncio@asyncio.coroutine def wget(host):print('wget %s...' % host)connect = asyncio.open_connection(host, 80)reader, writer = yield from connectheader = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\n' % hostwriter.write(header.encode('utf-8'))yield from writer.drain()while True:line = yield from reader.readline()if line == b'\r\n':breakprint('%s header > %s' % (host, line.decode('utf-8').rstrip()))# Ignore the body, close the socketwriter.close()loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [wget(host) for host in ['www.sina.com.cn', 'www.sohu.com', 'www.163.com']] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close()

執行結果如下：

wget www.sohu.com... wget www.sina.com.cn... wget www.163.com... (等待一段時間) (打印出sohu的header) www.sohu.com header > HTTP/1.1 200 OK www.sohu.com header > Content-Type: text/html ... (打印出sina的header) www.sina.com.cn header > HTTP/1.1 200 OK www.sina.com.cn header > Date: Wed, 20 May 2015 04:56:33 GMT ... (打印出163的header) www.163.com header > HTTP/1.0 302 Moved Temporarily www.163.com header > Server: Cdn Cache Server V2.0 ...

可見3個連接由一個線程通過coroutine并發完成。

參考文章：廖雪峰python學習-asyncio章節

三、async/await

用asyncio提供的@asyncio.coroutine可以把一個generator標記為coroutine類型，然后在coroutine內部用yield from調用另一個coroutine實現異步操作。

為了簡化并更好地標識異步IO，從Python 3.5開始引入了新的語法async和await，可以讓coroutine的代碼更簡潔易讀。

請注意，async和await是針對coroutine的新語法，要使用新的語法，只需要做兩步簡單的替換：

把@asyncio.coroutine替換為async；

把yield from替換為await。

讓我們對比一下上一節的代碼：

@asyncio.coroutine def hello():print("Hello world!")r = yield from asyncio.sleep(1)print("Hello again!")

用新語法重新編寫如下：

async def hello():print("Hello world!")r = await asyncio.sleep(1)print("Hello again!")

剩下的代碼保持不變。

參考文章：廖雪峰python學習-async/await

?四、aiohttp

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python异步IO的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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