协程：又称为微线程，在一个线程中执行，执行函数时可以随时中断，由程序（用户）自身控制，执行效率极高，与多线程比较，没有切换线程的开销和多线程锁机制。
asyncio 是 Python 的一个内置库，它的主要用途是编写单线程并发代码，主要通过协程实现。这个库在 Python 3.4 版本中引入，作为 Python 的异步 I/O 框架，提供了基于事件循环的并发模型。
在python3之后，随着async/await引入，异步调用以全新而便捷的方式让人眼前一亮。
背景 在Python中使用日志最常用的方式就是在控制台和文件中输出日志了,logging模块也很好的提供的相应 的类,使用起来也非常方便,但是有时我们可能会有一些需求,如还需要将日志发送到远端,或者直
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在python中，可以利用asyncio包异步处理IO等操作，极大的增加吞吐。 asyncio的底层依赖的是一个IOLoop。最简单的用法如下：
在微服务中，使用任务队列有助于松耦合的设计，但有时，我们需要重启服务，但不能打断队列中正在进行的任务。 正确的做法是handle sigterm信号，具体代码如下：
可以交给asyncio执行的任务被称为协程， asyncio 即异步的意思，在 Python3 中这是一个仅使用单线程就能达到多线程、多进程效果的工具。
写这篇文章是受 xinghun85 的这篇博客 的启发, 但是人家后面写的东西跳跃太快, 有点没看懂, 自己在此做一个补充.
普通函数的定义是使用 def 关键词，异步的函数，协程函数(Coroutine)本质上是一个函数，特点是在代码块中可以将执行权交给其他协程，使用async def 来定义
Python的asyncio模块是一个用于编写单线程并发代码的库，使用协程，多路复用IO以及其他技术。asyncio即Asynchronous I/O是python一个用来处理并发(concurrent)事件的包，是很多python异步架构的基础，多用于处理高并发网络请求方面的问题。
在了解了Python并发编程的多线程和多进程之后,我们来了解一下基于asyncio的异步IO编程 => 协程
协程是在用户进程中，按照用户预先设定的执行流程进行上下文切换，从而在开销远小于多线程/多进程并发的条件下实现程序的并发执行。 asyncio，tornado 和 gevent 在 python 原有协程机制的基础上封装了更为易用的高层次 api，本文我们就来详细介绍 asyncio 包基于协程实现的异步 IO。
之前在看gevent的时候不小心又看到了这个模块，gevent其实并不是python官方的标准库，有一些缺陷，所以这个时候Asyncio出现了。
在之前Q群ChatGPT机器人使用的依赖仓库中，作者更新了V2 Fast ChatGPT API的用法(截至此时该方法已失效)，里面涉及到了协程的相关用法。协程在平时用到的不多，正好趁机补充补充知识。
协程(Coroutine)，又称微线程，纤程。(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用：在执行 A 函数的时候，可以随时中断，去执行 B 函数，然后中断B函数，继续执行 A 函数 （可以自动切换），但这一过程并不是函数调用（没有调用语句），过程很像多线程，然而协程只有一个线程在执行 通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定
asyncio 是Python3.4 之后引入的标准库的，这个包使用事件循环驱动的协程实现并发。asyncio 包在引入标准库之前代号 “Tulip”（郁金香），所以在网上搜索资料时，会经常看到这种花的名字。
五一快乐呀(5.10日:对不起我卡住了太久)，由于我玩了三天所以没怎么更新，我的干货也发完啦。现在开始学习新的东西了，异步编程，觉得有点儿难，有些东西理解不了，话说现在我的学习进度很慢，需要加快点速度了。
Task用于并发调度协程，通过asyncio.create_task()的方式创建Task对象，我们可以添加多个任务在其中，当遇到io阻塞时，会去调用其他的任务执行。（python 3.7)
您可以从 asyncio 程序中的协程创建任务对象。任务提供独立调度和运行的协程的句柄，并允许查询、取消任务，以及稍后检索结果和异常。异步事件循环管理任务。因此，所有协程都成为事件循环中的任务并作为任务进行管理。
协程函数和普通的函数不一样，不能直接执行。必须将协程对象（函数）放入事件循环中来执行。在Python3.4的时候，引入内置模块asyncio，该模块可以将协程对象加入到事件循环中执行。
协程不是进程，也不是线程，它就是一个函数，一个特殊的函数——可以在某个地方挂起，并且可以重新在挂起处继续运行。所以说，协程与进程、线程相比，不是一个维度的概念。
在了解了 Python 并发编程的多线程和多进程之后,我们来了解一下基于 asyncio 的异步IO编程--协程
协程（Coroutine）又称微线程，即轻量级的线程。协程可以理解成与调用方协作，产出由调用方提供的值的过程。与线程相比，其优势在于上下文切换的成本更低，且由用户自己控制。
一直对asyncio这个库比较感兴趣，毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块，python也是在python 3.4中引入了协程的概念。也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的？ 异步网络操作 并发 协程 python3.0时代，标准库里的异步网络模块：select(非常底层) python3.0时代，第三方异步网络库：Tornado python3.4时代，asyncio：支持TCP,子进程 现在的asyncio，有了很多的模块已经在支持：aiohttp,aiodns
与事件循环进行交互，最基本的方式就是任务，任务封装了协程和自动跟踪它的状态。任务是Future类的子类，所以其它协程可以等待任务完成，或当这些任务完成获取返回结果。
在第一篇文章『揭开 asyncio 的神秘面纱 : 从 hello world 说起』中， 我们提出一个问题：Python 协程和生成器行为非常类似，它们究竟是什么关系？ 在这篇文章中，我们就来探索、解决这个疑问。
今天分享一个超级实用的 Python 性能分析工具 pyinstrument ，可以快速找到代码运行最慢的部分，帮助提高代码的性能。支持 Python 3.7+ 且能够分析异步代码，仅需一条命令即可显示具体代码的耗时。经常写 Python 的小伙伴一定要用一下。
我们知道在程序在执行 IO 密集型任务的时候，程序会因为等待 IO 而阻塞，而协程作为一种用户态的轻量级线程，可以帮我们解决这个问题。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存，在调度回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态，即所有局部状态的一个特定组合
对于其他的并发模型大多数采取的都是线性的方式编写。并且依赖于语言运行时系统或操作系统的底层线程或进程来适当地改变上下文，而基于asyncio的应用要求应用代码显示的处理上下文切换。 asyncio提供的框架以事件循环(event loop)为中心，程序开启一个无限的循环，程序会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数。
编写异步视图(async views)使你能够毫不费力地加速你的应用程序。随着Django 3.1最终支持异步视图，异步中间件和测试，现在是学习使用它的好时机。这篇文章探讨了如何开始使用Django 3.1提供的新异步视图。
爬虫是 IO 密集型任务，比如我们使用 requests 库来爬取某个站点的话，发出一个请求之后，程序必须要等待网站返回响应之后才能接着运行，而在等待响应的过程中，整个爬虫程序是一直在等待的，实际上没有做任何的事情。
当提及并发编程时，我们实际上在谈论如何让程序在同时执行多个任务时更加高效。在现代软件开发中，利用并发编程的技术已成为关键，因为它可以充分利用计算机的多核处理能力，提高程序的性能和响应速度。Python 作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种并发编程的工具和技术，使得开发人员能够轻松地在其应用程序中实现并发性。
Python的asyncio是使用 async/await 语法编写并发代码的标准库。通过上一节的讲解，我们了解了它不断变化的发展历史。到了Python最新稳定版 3.7 这个版本，asyncio又做了比较大的调整，把这个库的API分为了 高层级API和低层级API，并引入asyncio.run()这样的高级方法，让编写异步程序更加简洁。
并发：一次处理多件事。 并行：一次做多件事。 并发用于制定方案，用来解决可能（但未必）并行的问题。并发更好。
一.简单使用和讲解 import aiohttp import asyncio async def fetch(client): async with client.get('http://httpbin.org/get') as resp: assert resp.status == 200 return await resp.text() async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as
就在去年(2019年)，Django官方发布3.0版本，内核升级宣布支持Asgi，这一重磅消息让无数后台研发人员欢呼雀跃，弹冠相庆。大喜过望之下，小伙伴们兴奋的开箱试用，结果却让人大跌眼镜：非但说好的内部集成Websocket没有出现，就连原生的异步通信功能也只是个壳子，内部并未实现，很明显的换汤不换药，这让不少人转身投入了FastAPI的怀抱。不过一年之后，今天8月，Django3.1版本姗姗来迟，这个新版本终于一代封神，不仅支持原生的异步视图，同时也支持异步中间件，明显整了个大活。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/100101.html原文链接：
1、Tasks用于并发调度协程，通过asyncio.create_task(协程对象)创建Task对象。
最近在公司的一些项目中开始慢慢使用python 的asyncio, 使用的过程中也是各种踩坑，遇到的问题也不少，其中有一次是内存的问题，自己也整理了遇到的问题以及解决方法详细内容看：https://www.syncd.cn/article/memory_trouble
# 用asyncio和aiohttp抓取博客的总阅读量 (提示:先用接又找到每篇文章的链接) # https://www.jianshu.com/u/130f76596b02 import re import asyncio import aiohttp import requests import ssl from lxml import etree from asyncio.queues import Queue from aiosocksy import Socks5Auth from aiosoc
# coding:utf-8 import re import ssl import csv import json import time import random import asyncio import aiohttp import requests from lxml import etree from asyncio.queues import Queue from aiosocksy import Socks5Auth from aiosocksy.connector import Pro
首先，对于少量的请求（几百）我们不推荐使用异步，一般是成千上万的请求我们才使用异步，比如说爬取全站。
爬虫是 IO 密集型任务，比如如果我们使用 requests 库来爬取某个站点的话，发出一个请求之后，程序必须要等待网站返回响应之后才能接着运行，而在等待响应的过程中，整个爬虫程序是一直在等待的，实际上没有做任何的事情。
写在前面： 花了一周的时间，对协程做了一个简单的梳理，特别是异步编程asyncio库的使用，做了详细的说明。本文主要包括的知识点有：yield生成器的复习并实现协程的功能、greenlet库实现协程、gevent库实现协程、asyncio异步协程的介绍、异步协程的创建与运行、任务的创建与运行、并发运行gather/wait/as_complete/wait_for等方法的实现、异步协程的嵌套、await关键字的理解等等，这些都是基础。由于篇幅比较长，打算分为两篇，第二篇在介绍一下asyncio的其他用法。
今天研究了下python3的新特性 asynico ，试了试 aiohttp 协程效果，单核QPS在500~600之间，性能还可以。
程序提速这个问题其实解决方案就摆在那里，要么通过并发来提高单位时间内处理的工作量，要么从程序本身去找提效点，比如爬取的数据用gzip传输、提高处理数据的速度等。
# coding:utf-8 import asyncio # 通过create_task()方法 async def a(t): print('-->', t) await asyncio.sleep(0.5) print('<--', t) return t * 10 async def b(): # loop = asyncio.get_event_loop() cnt = 0 while True: cnt += 1
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