【python】并发编程——协程

1 一些概念

1.1 协程

执行实体每次执行一个执行流/任务，当前执行流/任务遇阻塞，执行实体切换到其他执行流/任务。执行实体在多个执行流/任务中切换，形成一种并发机制，每个执行流/任务就是一个协程。

1.2 事件循环

直接调用协程返回一个协程对象，并不真正执行协程。协程要在事件循环中被调度执行。事件循环管理协程执行流，当协程阻塞，事件循环将调度其他未阻塞的协程继续执行。
async.run(coro)将启动事件循环并运行主协程coro。await将停止一个阻塞的协程恢复另一个不阻塞的协程。

2 coroutine in Python

2.1 协程的执行

await coro1()暂停当前协程，切换到协程coro1执行，直到coro1()执行完毕，才恢复main_coro()执行。而对于coro1()，执行到await asyncio.sleep(3)，停止执行coro1()，切换执行asyncio.sleep(3)。asyncio.sleep(3)执行耗时3s后，恢复执行coro1()，coro1()执行完毕后切换main_coro执行。这就是切换协程的顺序性。

2.1.1 例子1

import asyncio
import time


async def coro1(x):
    print('coro1 starts!')
    await asyncio.sleep(3)
    print('coro1 ends!')
    return x


async def main_coro():
    print('main_coro starts!')
    ret = await coro1(1)
    print('main_coro1 ends! coro1 return: %d' % ret)


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    asyncio.run(main_coro())
    end_time = time.time()
    print('total cost: %fs' % (end_time - start_time))

'''输出
main_coro starts!
coro1 starts!
coro1 ends!
main_coro1 ends! coro1 return: 1
total cost: 3.002261s
'''

2.1.2 例子2

可以看出这种串行调度并没利用好协程并发处理的优势。可以引入task来应对。

import asyncio
import time


async def fetch_data(data_id: int) -> None:
    print(f'Fetching data for ID {
     
     data_id}'