Python -协程：案例-原理简介

最新推荐文章于 2024-12-09 08:22:22 发布

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分类专栏： python 程序优化文章标签： Python 协程 yield 生成器

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本文简要介绍了Python协程的工作原理，重点在于使用yield关键字创建生成器，并探讨了协程如何实现轻量级并发。通过gevent库进行协程打补丁和并发操作，展示了如何在爬虫中利用协程提高图片下载效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python -协程案例-原理简介

Python协程实现原理

利用Python中yield关键字修饰函数使其成为生成器
利用生成器特点：可迭代且是从yield修饰处开始
协程近似函数调用，因此所用的资源少于进程和线程
可实现并发操作
以下为原理测试代码

def test_1():
	while True:
		print("----1---")
		time.sleep(1)
		yield

def test_2():
	while True:
		print("----2---")
		time.sleep(1)
		yield

t1 = test_1()
t2 = test_2()
for i in range(4):
	
	next(t1)
	next(t2

简单利用协程案例

使用利用上述原理封装的库：gevent
接下来多打代码少动脑
monkey.patch_all() 用于协程打补丁
gevent.joinall([]) 用于开始多个协程
gevent.spawn(function，…)传入协程执行的函数，及其他参数
由于爬取图片耗时最长就在等待响应和下载过程，多张图片的爬取这个过程，通过并发即可提高效率

import urllib.request
import gevent
from gevent import monkey

monkey.patch_all()

def download(img_name,url):
	req = urllib.request.urlopen(url)
	img_content = req.read()
	with open(img_name,"wb") as f:
		f.write(img_content)

def main():
	gevent.joinall([
		gevent.spawn(download,"1.jpg","https://rpic.douyucdn.cn/live-cover/appCovers/2018/10/09/4403598_20181009234622_small.jpg"),
		gevent.spawn(download,"2.jpg","https://rpic.douyucdn.cn/live-cover/appCovers/2018/10/11/5763744_20181011182233_small.jpg"),
		gevent.spawn(download,"3.jpg","https://rpic.douyucdn.cn/live-cover/appCovers/2018/12/13/5960450_20181213135411_small.jpg")
		])

if __name__ == "__main__":
	main()