Python基础教程(九十七)异步IO之协程:Python协程解密,从线程到协程的跃迁之路

一、为什么需要协程?

传统多线程在I/O阻塞时会切换线程,引发上下文切换开销。而协程在单线程内实现并发:当任务遇到I/O等待,主动让出控制权,由事件循环调度其他协程,避免无谓切换。

二、协程核心技术剖析

  1. 生成器进化:早期用yield模拟协程,现由async/await原生支持
  2. 事件循环(Event Loop):协程调度中枢,监控I/O事件与任务队列
  3. Future/Task:封装异步操作状态,Task是Future的子类用于管理协程

三、实战示例代码

基础示例:定义与运行
import asyncio

async def hello_coroutine():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟I/O操作
    print("Coroutine!")

asyncio.run(hello_coroutine())  # 输出: Hello → (1秒后) Coroutine!
中级:并发执行
async def fetch_data(id, delay):
    print(f"Task {id} started")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"Task {id} completed")
    return f"Data-{id}"

async def main():
    tasks = [
        fetch_data(1, 2),
        fetch_data(2, 1),
        fetch_data(3, 3)
    ]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(f"Results: {results}")  # 按任务顺序返回结果

asyncio.run(main())

输出

Task 1 started  
Task 2 started  
Task 3 started  
Task 2 completed  # 最先完成  
Task 1 completed  
Task 3 completed  
Results: ['Data-1', 'Data-2', 'Data-3']
高级:网络请求并发
import aiohttp

async def fetch_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ["http://httpbin.org/get"] * 5
    tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
    pages = await asyncio.gather(*tasks)
    print(f"Fetched {len(pages)} pages concurrently")

asyncio.run(main())

四、协程最佳实践

  1. 避免阻塞调用:在协程内禁用time.sleep()等阻塞操作
  2. 限制并发量:用asyncio.Semaphore防止资源耗尽
  3. 错误处理:协程内异常需用try/except捕获,或通过gather(return_exceptions=True)统一处理

性能对比:在万级网络请求测试中,协程方案比多线程减少80%内存占用,速度提升3倍以上(数据来源:aiohttp基准测试)。

掌握协程机制,可轻松构建万级并发的Web服务器、爬虫系统等高性能应用,真正释放Python异步编程潜力!

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