Python 在 3.5 版本中引入了关于协程的语法糖 async 和 await, 在 python3.7 版本可以通过 asyncio.run() 运行一个协程。 所以建议大家学习协程的时候使用 python3.7+ 版本，本文示例代码在 python3.8 上运行的。
我们可以在我们的 Python 程序中定义协程，就像定义新的子例程（函数）一样。一旦定义，协程函数可用于创建协程对象。“asyncio”模块提供了在事件循环中运行协程对象的工具，事件循环是协程的运行时。
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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.
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
所谓「异步 IO」，就是你发起一个 IO 操作，却不用等它结束，你可以继续做其他事情，当它结束时，你会得到通知。
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。
上篇教程学院君介绍了如何通过 sync.WaitGroup 类型优化通道对多协程协调的处理，但是现在有一个问题，就是我们在启动子协程之前都已经明确知道子协程的总量，如果不知道的话，该怎么实现呢？
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到其他地方，在切回来的时候，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），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。线程的切换，会保存到CPU的寄存器里。 CPU感觉不到协程的存在，协程是用户自己控制的。之前通过yield做的生产者消费者模型，就是协程，在单线程下实现并发效果。
本篇文章为大家分享在Golang中，如何实现对slice和map两种数据类型进行并发写入。对于入门Golang的开发者来说，可能无法意识到这个问题，这里也会做一个问题演示。
协程(Coroutine)一种电脑程序组件，该程序组件通过允许暂停和恢复任务，为非抢占式多任务生成子程序。协程也可以简单理解为协作的程序，通过协同多任务处理实现并发的函数的变种(一种可以支持中断的函数）。
本文的主体内容大部分来自对 PEP 492 原文的翻译，剩余部分是本人对原文的理解，在整理过程中我没有刻意地区分二者，这两部分被糅杂在一起形成了本文。因此请不要带着「本文的内容是百分百正确」的想法阅读。如果文中的某些内容让你产生疑惑，你可以给我留言与我讨论或者对比 PEP 492 的原文加以确认。
最近我详细地看了一遍Python的asyncio模块。原因是，我想要使用事件IO来做一些工作，我决定试一下Python世界最近很火的新东东。我最初感受到的是，这个asyncio系统比我预期中的要复杂的多。现在我十分确定的是，我不知道如何正确地使用它。
协程是轻量级线程，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到其他地方，在切回来的时候，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，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。
前言 Python 在 3.5 版本中引入了关于协程的语法糖 async 和 await, 在 python3.7 版本可以通过 asyncio.run() 运行一个协程。 所以建议大家学习协程的时候使用 python3.7+ 版本，本文示例代码在 python3.8 上运行的。 什么是协程？ 网上有个关于洗衣机的例子，写的挺好的，借用下 假设有1个洗衣房，里面有10台洗衣机，有一个洗衣工在负责这10台洗衣机。那么洗衣房就相当于1个进程，洗衣工就相当1个线程。如果有10个洗衣工，就相当于10个线程，1个进
“Async” 是“asynchronous”的简写，为了区别于异步函数，我们称标准函数为同步函数，从用户角度异步函数和同步函数有以下区别：
原文中把词汇表放到最后，但是我个人觉得放在最开始比较好，这样可以增加当你看原文时的理解程度
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
在执行一些 IO 密集型任务的时候，程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中，如果我们使用 requests 库来进行请求的话，如果网站响应速度过慢，程序一直在等待网站响应，最后导致其爬取效率是非常非常低的。
Mutex需要两个变量：key表示锁的使用情况，value 为0表示锁未被持有，1表示锁被持有 且 没有等待者，n表示锁被持有，有n-1个等待者；sema表示等待队列的信号量，sema是个先进先出的队列，用来阻塞、唤醒协程。
书接上回，在万字图解| 深入揭秘Golang锁结构：Mutex（上）一文中，我们已经研究了Golang mutex V1和V2版本的实现。接下来我们继续研究V3和V4版本的实现。
本文是探索协程如何简化异步 UI 编程系列的第二篇。第一篇侧重理论分析，这一篇我们通过实践来说明如何解决实际问题。如果您希望回顾之前的内容，可以在这里找到——《在 View 上使用挂起函数》。
使用 launch 或 async 协程构建器 启动 协程时 , 都要 指定一个 协程上下文 , 如果没有指定 , 则使用默认的 空的协程上下文 EmptyCoroutineContext ;
如果赋值$chanNum=3，由于channel数据不足，消费协程会挂起，程序无法正常退出。
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。
协程是Go语言的关键特性，主要用于并发编程，协程是一种轻量级的线程，因为协程开销比较小，所以创建上万的协程也不是什么难事，下面介绍协程的基本用法。
相信之前就有很多用户想要一个取消协程的 API，迟迟没有添加进来，现在在 v4.7 版本中进行了添加：
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。
在说go协程之前，先对比看一下进程&线程&协程这几个基础的概念。 进程是指一段程序的执行过程，具有自己的地址空间（包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）），并且进程由cpu直接负责调度控制。 线程是CPU调度的最小单位，线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间。同样是由cpu直接负责调度控制的。 协程可以理解为是用户级线程，对于协程来说对内核透明的，也就是系统并不知道有协程的存在，是完全由用户自己的程序进行调度的，cpu对于我们的协程无感知。 goroutine实际上就是协程，为什么叫做go协程呢，因为go在runtime、系统调用方面对goroutine调度进行了封装和处理，也就是说go在语言层面实现对于go协程的支持:使用go 关键字就可以了。 内存消耗方面: 每个 goroutine (协程) 默认占用内存远比 Java 、C 的线程少。 goroutine：2KB 线程：8MB 线程和 goroutine 切换调度开销方面: 线程/goroutine 切换开销方面，goroutine 远比线程小 线程：涉及模式切换(从用户态切换到内核态)、16个寄存器、PC、SP...等寄存器的刷新等。 goroutine：只有三个寄存器的值修改 - PC / SP / DX. 最主要的是不担心协程间切换、或者协程打满或者夯死。 关于协程协程这类知识，感觉先说原理再说使用会比较理解，后面就先来看下go协程的实现原理。
我相信现在接触 Kotlin 的开发者绝大多数都有 Java 基础，我们刚开始学习 Thread 的时候，一定都是这样干的：
在vm-storage这个组件中，作为存储节点，它一边要负责数据的写入，一边要负责数据的查询。很明显，数据写入的工作很重要，而查询的优先级相比写入就要低一些。
在协程相关的内容中，最后我们要讲的就是这个一键协程化的功能。这玩意又是什么意思呢？我们先看下面的例子。
http://cloudwu.github.io/lua53doc/manual.html#2.6 Lua 支持协程，也叫 协同式多线程。 一个协程在 Lua 中代表了一段独立的执行线程。 然而，与多线程系统中的线程的区别在于， 协程仅在显式调用一个让出（yield）函数时才挂起当前的执行。 调用函数 coroutine.create 可创建一个协程。 其唯一的参数是该协程的主函数。 create
Java 21发布了令人振奋的协程特性，让Java开发者们热切期待未来的发展。但这是否意味着Netty等网络编程框架将被淘汰？本文将探讨Java 21的协程特性，以及它们对Netty和网络编程的影响，帮助你更好地理解这一话题。
在之前的文章里，我们为各位开发者分享了在 Android 中使用协程的一些基础知识，包括在 Android 协程的背景介绍、上手指南和代码实战。本次系列文章 "协程中的取消和异常" 也是 Android 协程相关的内容，我们将与大家深入探讨协程中关于取消操作和异常处理的知识点和技巧。
今天我要给大家分享的是如何爬取中农网产品报价数据，并分别用普通的单线程、多线程和协程来爬取，从而对比单线程、多线程和协程在网络爬虫中的性能。
早春二月，研发倍忙，杂花生树，群鸥竟飞。为什么？因为春季招聘，无论是应届生，还是职场老鸟，都在摩拳擦掌，秣马厉兵，准备在面试场上一较身手，既分高下，也决Offer，本次我们打响春招第一炮，躬身入局，让2023年的第一个Offer来的比以往快那么一点点。
这篇文章是我个人对协程的理解，在探索的过程当中写下的体会，这篇博客会一直有改动（对协程的理解更加深入，排版比较丑，后期博客更新完会调整排版），有不对的地方或者不清晰的地方希望大佬们指出，我会进行解释和优化本篇文章。
第一次听同学提到协程 Coroutine，说是一个类似于多线程而又不是多线程的东西，听得云里雾里，不觉明厉。后来找了个机会好好看了一下相关的知识，发现协程是一个很有趣的东西。
以前写 C 的时候，我们一般是都通过共享内存来通信，对于并发去操作某一块数据时，为了保证数据安全，控制线程间同步，我们们会去使用互斥锁，加锁解锁来进行处理
本文先熟悉并发与并行、阻塞与非阻塞、同步与异步、多线程、多线程、协程的基本概念。再实现asyncio + aiohttp爬取链家成都二手房源信息的异步爬虫，爬取效率与多线程版进行简单测试和比较。
关于协程的异常处理，一直以来都不是一个简单问题。因为涉及到了很多方面，包括 异常的传递 ，结构化并发下的异常处理 ,异常的传播方式 ,不同的Job 等，所以常常让很多(特别是刚使用协程的,也不乏老手)同学摸不着头脑。
在这篇文章 Go Mutex：保护并发访问共享资源的利器 中，主要介绍了 Go 语言中互斥锁 Mutex 的概念、对应的字段与方法、基本使用和易错场景，最后基于 Mutex 实现一个简单的协程安全的缓存。而本文，我们来看看另一个更高效的 Go 并发原语，RWMutex。
今天我们来聊聊Kotlin的协程Coroutine。 如果你还没有接触过协程，推荐你先阅读这篇入门级文章What? 你还不知道Kotlin Coroutine? 如果你已经接触过协程，但对协程的原理存
Kotlin 1.2 的发版节奏越来越快了。从 16 年 2 月 19 日发布 1.0 到 17 年 3 月 14 日发布 1.1，这次只花了半年多的时间，厉害了。1.1 发布的时候让人比较激动的是有了协程这样一个杀手级的特性，以及正式支持的 JavaScript Target，那么现在半年过去了，Native 搞得风生水起，1.2 又会给我们带来什么呢？
你还记得是哪一年的 Google IO 正式宣布 Kotlin 成为 Android 一级开发语言吗？是 Google IO 2017 。如今两年时间过去了，站在一名 Android 开发者的角度来看，Kotlin 的生态环境越来越好了，相关的开源项目和学习资料也日渐丰富，身边愿意去使用或者试用 Kotlin 的朋友也变多了。常年混迹掘金的我也能明显感觉到 Kotlin 标签下的文章慢慢变多了（其实仍然少的可怜）。今年的 Google IO 也放出了 Kotlin First 的口号，许多新的 API 和功能特性将优先提供 Kotlin 支持。所以，时至今日，实在找不到安卓开发者不学 Kotlin 的理由了。
在线程间实现同步是为了确保多个线程按照特定的顺序执⾏，以避免竞态条件（race condition）和其 他并发问题。以下是常⻅的线程间同步⽅式：
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