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本节我们介绍一个新概念：协程。协程顾名思义，是协助执行程序的过程。我们将介绍协程的概念和其在Python中的应用。
百度百科（协程）：
协程不是进程或线程，其执行过程更类似于子例程，或者说不带返回值的函数调用。
一个程序可以包含多个协程，可以对比与一个进程包含多个线程，因而下面我们来比较协程和线程。我们知道多个线程相对独立，有自己的上下文，切换受系统控制；而协程也相对独立，有自己的上下文，但是其切换由自己控制，由当前协程切换到其他协程由当前协程来控制。
注意，协程是应用程序内部切换上下文，不会进入内核进行线程上下文切换。
协程主要用于某一进程CPU调用睡眠时或者进行I/O操作时，选择性地切换到其他任务，从而提高效率。在微观上是一个任务一个任务的进行切换，切换条件一般就是IO操作。在宏观上，我们能看到的其实是多个任务一起在执行（多任务异步操作）
import time
def func():
print("我爱黎明")
time.sleep(3) # 让当前的线程处于阻塞状态. CPU是不为我工作的
print("我真的爱黎明")
if __name__ == '__main__':
func()
"""
# input() 程序也是处于阻塞状态
# requests.get(bilibili) 在网络请求返回数据之前, 程序也是处于阻塞状态的
# 一般情况下, 当程序处于 IO操作的时候. 线程都会处于阻塞状态
# 协程: 当程序遇见了IO操作的时候. 可以选择性的切换到其他任务上.
# 在微观上是一个任务一个任务的进行切换. 切换条件一般就是IO操作
# 在宏观上,我们能看到的其实是多个任务一起在执行
# 多任务异步操作
# 上方所讲的一切. 都是在单线程的条件下
"""# python编写协程的程序
import asyncio
async def func():
print("你好啊, 我叫赛利亚")
if __name__ == '__main__':
g = func() # 此时的函数是异步协程函数. 此时函数执行得到的是一个协程对象
# print(g)
asyncio.run(g) # 协程程序运行需要asyncio模块的支持要编写异步程序，要用到asyncio这个库，它是Python自带的，直接导入就可以。我们写一个异步函数，它不能在主函数中直接运行，会抛出Error，因为它直接运行返回的是一个协程对象。我们必须用asyncio的run函数才能运行。
import asyncio
import time
async def func1():
print("你好啊, 我叫李诞")
time.sleep(3) # 当程序出现了同步操作的时候. 异步就中断了
print("你好啊, 我叫李诞")
async def func2():
print("你好啊, 我叫王建国")
time.sleep(2)
print("你好啊, 我叫王建国")
async def func3():
print("你好啊, 我叫李雪琴")
time.sleep(4)
print("你好啊, 我叫李雪琴")
if __name__ == '__main__':
f1 = func1()
f2 = func2()
f3 = func3()
tasks = [
f1, f2, f3
]
t1 = time.time()
# 一次性启动多个任务(协程)
asyncio.run(asyncio.wait(tasks)) # 固定搭配
t2 = time.time()
print(t2 - t1)我们想一次性执行多个异步任务时，需要把它们放在列表中，并且用asyncio的run函数中嵌套wait函数才能实现，它是固定搭配，可以套公式。
打印程序执行时间，发现此时执行时间和串行执行的速度差不多——也是9秒多
（打印数据时间+3+2+4）秒。
问题出在time.sleep()。当异步函数中出现同步操作时，异步就中断了，所以还是在等待睡眠时间中CPU什么都没有执行。
import asyncio
import time
async def func1():
print("你好啊, 我叫李诞")
# time.sleep(3) # 当程序出现了同步操作的时候. 异步就中断了
await asyncio.sleep(3) # 异步操作的代码
print("你好啊, 我叫李诞")
async def func2():
print("你好啊, 我叫王建国")
# time.sleep(2)
await asyncio.sleep(2)
print("你好啊, 我叫王建国")
async def func3():
print("你好啊, 我叫李雪琴")
# time.sleep(4)
await asyncio.sleep(4)
print("你好啊, 我叫李雪琴")
if __name__ == '__main__':
f1 = func1()
f2 = func2()
f3 = func3()
tasks = [
f1, f2, f3
]
t1 = time.time()
# 一次性启动多个任务(协程)
asyncio.run(asyncio.wait(tasks))
t2 = time.time()
print(t2 - t1)我们将睡眠操作改为异步，尝试执行，打印执行时间为4秒多（最长的睡眠时间+调度时间）
但我们这样并不是最理想化的代码，我们将其进行优化：
import time
import asyncio
async def func1():
print("你好啊, 我叫李诞")
await asyncio.sleep(3)
print("你好啊, 我叫李诞")
async def func2():
print("你好啊, 我叫王建国")
await asyncio.sleep(2)
print("你好啊, 我叫王建国")
async def func3():
print("你好啊, 我叫李雪琴")
await asyncio.sleep(4)
print("你好啊, 我叫李雪琴")
async def main():
# 第一种写法
# f1 = func1()
# await f1 # 一般await挂起操作放在协程对象前面
# 第二种写法(推荐)
tasks = [
asyncio.create_task(func1()), # py3.8以后加上asyncio.create_task()
asyncio.create_task(func2()),
asyncio.create_task(func3())
]
await asyncio.wait(tasks)
if __name__ == '__main__':
t1 = time.time()
# 一次性启动多个任务(协程)
asyncio.run(main())
t2 = time.time()
print(t2 - t1)这里还是推荐把函数放在tasks列表中，然后在main异步函数中异步执行异步函数列表，然后在主程序中调用main异步函数。我们依旧输出运行时间，查看是否成功异步运行：
可以看到是没问题的。
import asyncio
# 在爬虫领域的应用
async def download(url):
print("准备开始下载")
await asyncio.sleep(2) # 网络请求 requests.get()
print("下载完成")
async def main():
urls = [
"http://www.baidu.com",
"http://www.bilibili.com",
"http://www.163.com"
]
# 准备异步协程对象列表
tasks = []
for url in urls:
d = asyncio.create_task(download(url))
tasks.append(d)
# tasks = [asyncio.create_task(download(url)) for url in urls] # 这么干也行哦~
# 一次性把所有任务都执行
await asyncio.wait(tasks)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
这里用睡眠代替了网络请求操作，相当于一个模板，以后要批量请求网页的时候可以套用。
运行结果：
完整代码
调试请自行修改注释部分
# import time
#
#
# def func():
# print("我爱黎明")
# time.sleep(3) # 让当前的线程处于阻塞状态. CPU是不为我工作的
# print("我真的爱黎明")
#
#
# if __name__ == '__main__':
# func()
#
# """
# # input() 程序也是处于阻塞状态
# # requests.get(bilibili) 在网络请求返回数据之前, 程序也是处于阻塞状态的
# # 一般情况下, 当程序处于 IO操作的时候. 线程都会处于阻塞状态
#
# # 协程: 当程序遇见了IO操作的时候. 可以选择性的切换到其他任务上.
# # 在微观上是一个任务一个任务的进行切换. 切换条件一般就是IO操作
# # 在宏观上,我们能看到的其实是多个任务一起在执行
# # 多任务异步操作
#
# # 上方所讲的一切. 都是在单线程的条件下
# """
# python编写协程的程序
import asyncio
import time
# async def func():
# print("你好啊, 我叫赛利亚")
#
#
# if __name__ == '__main__':
# g = func() # 此时的函数是异步协程函数. 此时函数执行得到的是一个协程对象
# # print(g)
# asyncio.run(g) # 协程程序运行需要asyncio模块的支持
# async def func1():
# print("你好啊, 我叫李诞")
# # time.sleep(3) # 当程序出现了同步操作的时候. 异步就中断了
# await asyncio.sleep(3) # 异步操作的代码
# print("你好啊, 我叫李诞")
#
#
# async def func2():
# print("你好啊, 我叫王建国")
# # time.sleep(2)
# await asyncio.sleep(2)
# print("你好啊, 我叫王建国")
#
#
# async def func3():
# print("你好啊, 我叫李雪琴")
# await asyncio.sleep(4)
# print("你好啊, 我叫李雪琴")
#
#
# if __name__ == '__main__':
# f1 = func1()
# f2 = func2()
# f3 = func3()
# tasks = [
# f1, f2, f3
# ]
# t1 = time.time()
# # 一次性启动多个任务(协程)
# asyncio.run(asyncio.wait(tasks))
# t2 = time.time()
# print(t2 - t1)
# async def func1():
# print("你好啊, 我叫李诞")
# await asyncio.sleep(3)
# print("你好啊, 我叫李诞")
#
#
# async def func2():
# print("你好啊, 我叫王建国")
# await asyncio.sleep(2)
# print("你好啊, 我叫王建国")
#
#
# async def func3():
# print("你好啊, 我叫李雪琴")
# await asyncio.sleep(4)
# print("你好啊, 我叫李雪琴")
#
#
# async def main():
# # 第一种写法
# # f1 = func1()
# # await f1 # 一般await挂起操作放在协程对象前面
# # 第二种写法(推荐)
# tasks = [
# asyncio.create_task(func1()), # py3.8以后加上asyncio.create_task()
# asyncio.create_task(func2()),
# asyncio.create_task(func3())
# ]
# await asyncio.wait(tasks)
#
#
# if __name__ == '__main__':
# t1 = time.time()
# # 一次性启动多个任务(协程)
# asyncio.run(main())
# t2 = time.time()
# print(t2 - t1)
# 在爬虫领域的应用
async def download(url):
print("准备开始下载")
await asyncio.sleep(2) # 网络请求 requests.get()
print("下载完成")
async def main():
urls = [
"http://www.baidu.com",
"http://www.bilibili.com",
"http://www.163.com"
]
# 准备异步协程对象列表
tasks = []
for url in urls:
d = asyncio.create_task(download(url))
tasks.append(d)
# tasks = [asyncio.create_task(download(url)) for url in urls] # 这么干也行哦~
# 一次性把所有任务都执行
await asyncio.wait(tasks)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
我们今天认识了协程和异步爬虫，一步步逐步认识了异步的优点，进一步提高了我们的程序效率。