asyncio 的一个好处是我们可以同时运行许多协程。这些协同程序可以在一个组中创建并存储，然后同时一起执行。这可以使用 asyncio.gather() 函数来实现。
我们一直都相信这样一种说法：协程是比多线程更高效的一种并发工作方式，它完全由程序本身所控制，也就是在用户态执行，协程避免了像线程切换那样产生的上下文切换，在性能方面得到了很大的提升。毫无疑问，这是颠扑不破的业界共识，是放之四海而皆准的真理。
在Python中，协程并发是一种常见的编程模型，可以用于实现高效的并发操作。协程并发是基于事件循环机制实现的，通过事件循环机制来调度多个协程，从而实现高效的并发操作。
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。
Python 的 Asyncio 模块在处理 I/O 密集型任务时表现出色，并且在最近的 Python 版本迭代中获得了诸多增强。不过，由于处理异步任务的途径多样，选择在特定情境下最合适的方法可能会让人感到迷惑。在这篇文章[1]中，我会先从任务对象的基本概念讲起，接着探讨各种处理异步任务的方法，并分析它们各自的优势和劣势。
Python的异步编程是一项极为强大的技术，通过事件循环和协程，你可以实现高效的非阻塞并发操作。在这篇文章中，我们将揭示Python异步编程的黑科技，深入了解事件循环的奥秘，助你在编写异步代码时游刃有余。
在协程编程中，由于协程的异步执行特性，多个协程任务可以并发执行，从而提高程序的执行效率。然而，当需要对多个协程任务进行并发控制时，我们需要使用协程的并发控制机制，如 Semaphore、Event、Lock 等。
没有老师检查我也不知道自己算不算完全懂了, 就不做无用功尝试说得通俗易懂了. 想要从原理开始理解的话, 推荐tornado的文档
糖豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio。 异步 IO，就是你发起一个 IO 操作，不用等它结束，可以继续做其他事情，当它结束时，你会得到通知。 Asyncio 是并发（concurrency）的一种方式。对 Python 来说，并发还可以通过线程（threading）和多进程（multiprocessing）来实现。 Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，Pytho
Python3.4后新增了asyncio模块，支持异步编程。异步是在一个线程中通过任务切换的方式让多个任务”同时“进展。异步不涉及线程/进程切换，减少了线程/进程创建、上下文切换的开销，更轻量级。 asyncio的核心是事件循环，不断监听/执行队列中的任务。
众所周知，JavaScript 是单线程的，所以浏览器通过 JavaScript 发起的请求是异步请求。Python 自带的 asyncio 模块为 Python 带来了原生的异步能力。
Python3.7的正式版本已经发布有一段时间了，出了内置的breakpoint()断点函数，颇受争议的dataclass,自定义模块里的__getattr__()和__dir__()魔法方法等新特性外以及一些底层的改进外，还添加了一些新的api。其中我个人比较喜欢的一个新API是asyncio.run()方法，可以省去显式的定义事件循环的步骤。
Timeout 是 asyncio 中的一个概念，它代表一个超时时间。我们可以使用 asyncio.wait_for() 方法设置协程任务的超时时间，从而避免协程任务无限阻塞。
上面的代码也可以这样写，将15到21行换成一行await asyncio.gather(a(), b())也能实现类似的效果，await asyncio.gather 会并发运行传入的可等待对象（Coroutine、Task、Future）。
Queue 是一种常见的协程间通信和数据传输的机制。它是一个先进先出（FIFO）的数据结构，协程可以将数据放入队列中，另一个协程可以从队列中取出数据。
1.先通过 event_loop = asyncio.get_event_loop() 创建了一个事件循环 2.通过 asyncio.gather 接受多个 future 或 coro 组成的列表 任务 3.通过 event_loop.run_until_complete(task) 我们 就开启 事件循环 直到这个任务执行结束。 4.async with aiohttp.ClientSession() as session: 是创建了一个异步的网络请求的上线文管理具柄 5.async with session.get('http://www.baidu.com') as resp: 异步请求数据 6.res = await resp.text() 异步的接收数据 再解释一下两个关键词 1.async 如果一个函数被这个async 关键词修饰 那这个函数就是一个 future object 2.await 协程对象执行到这个关键词定义之处就会做挂起操作，原理是与yield /yield from 类似的。
这是一种非常常见的直线性思维，我先请求网站拿到 html，然后我再把 html 传给负责处理的函数。在整个过程中，“我“担任着调度的角色。
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
Asyncio异步编程的核心思想是让程序在等待I/O操作完成的同时，可以继续执行其他任务，从而提高资源利用率。这就好比一个厨师在炖菜的同时，开始准备沙拉，而不是煮一道菜时傻站着等待。通过合理安排，程序可以在单线程下高效完成诸多任务，从而达到"伪并行"的效果，提高了性能。
Asyncio 是并发（concurrency）的一种方式。对 Python 来说，并发还可以通过线程（threading）和多进程（multiprocessing）来实现。Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，Python 的多线程也不能带来真正的并行。 .
Lock 是一种并发控制机制，用于协调多个协程之间对共享资源的访问。在 Python 中，我们可以使用 asyncio.Lock 类来创建 Lock 对象，并使用 async with 语句获取 Lock 对象的锁。在协程任务完成后，我们需要释放 Lock 对象的锁，以允许其他协程任务对共享资源进行访问。
作者：matrix 被围观: 3,714 次 发布时间：2019-11-26 分类：Python | 无评论 »
#coding:utf-8 # 通过gather方法 import asyncio async def a(t): print('-->', t) await asyncio.sleep(0.5) print('<--', t) return t * 10 def main(): futs = [a(t) for t in range(6)] print(futs) ret = asyncio.gather(*futs) print(re
刚进入公司，由于对抓取这块比较有经验，然后刚好业务也是有一部分抓取的。于是我的任务就先是这些数据采集。 采用异步请求之后的效果：
CPU密集型又叫做计算密集型，指I/O在很短时间就能完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用高。
在日常爬虫中我们会涉及到同步与异步问题，一般异步编程可以大幅度的提高系统的吞吐量，提高单位时间内发出的请求数目。之前的文章分享了些同步的知识，就是对aurl发起请求，等待响应。然后再访问burl，等待响应。。。
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio.html
代码有点多，我都注释过了，该文章仅协程部分，python官网入门教程的化请看我github:python3.9入门教程 群：970353786 代码有点多，不懂可群问我，下面是协程方面的代码demo:
说到python爬虫，我们就会想到它那强大的库，很多新手小白在选择框架的时候都会想到使用Scrapy，但是仅仅停留在会使用的阶段。在实际爬虫过程中遇到反爬机制是再常见不过的，今天为了增加对爬虫机制的理解，我们就通过手动实现多线程的爬虫过程，同时引入IP代理池进行基本的反爬操作。
asyncio相关模块已经成为Python很核心的一部分，aio-libs一直在持续的发展中，例如aiohttp、aiopg等库已经可以初步的在生产环境使用了。在Python3.7中，引入了一系列的与asyncio相关变化，这些变化聚焦在代码质量，让开发者尽量地减少工作量和获得更好的性能体验，主要内容包括了<新的保留字>、<环境变量>、<新的asyncio.run()函数>、<更简单的任务管理、时间循环管理>、<回调更新>、<异步的上下文管理器>等。
协程：英文名(Coroutine),又称为微线程，线程是系统级别的，它们由操作系统调度。而协程则是程序级别的由程序根据需要自己调度。在一个线程中会有很多函数，我们把这些函数称为子程序，在子程序执行过程中可以中断去执行别的子程序，而别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这个过程就称为协程。也就是说在同一线程内一段代码在执行过程中会中断然后跳转执行别的代码，接着在之前中断的地方继续开始执行，类似与yield操作。 通俗易懂的说协程就是通过一个线程来实现代码块(函数)之间的切换执行。 协程函数：函数前面加上async即为协程函数，比如：async def function()。 协程对象：执行协程函数得到的协程对象。执行协程函数创建协程对象，函数内部代码不会执行。
最近随着硅谷银行破产、瑞信暴雷引发全球金融风险担忧加剧，叠加美联储加息预期放缓，国际金价逼近2000美元/盎司关口。据中国基金报报道，在经历近一个月的震荡下跌后，本周现货黄金价格持续走高，现货黄金收报1989美元/盎司，涨幅3.64%，且已突破2月初的金价高位，创下近11个月以来新高，其中有多重因素影响，不过欧美银行业危机引发市场避险情绪升温是主要推动因素。
在现代的软件开发中，异步编程变得越来越重要。Python中的协程（coroutine）是一种强大的工具，可以帮助我们实现高效的异步编程。本文将详细解释Python中的协程是什么，并介绍如何使用协程实现异步编程。
在爬取数据的时候大家都希望自己的程序是能高效完成爬虫任务的，高效爬虫在提高爬取速度的同时也增加了爬取的数据量。这对于需要大量数据支撑的数据分析、机器学习、人工智能等任务非常重要。高效爬虫可以获取更多的原始数据，并允许更精准的数据清洗和处理。这样可以提高数据的质量和关联性，使得后续的分析和挖掘工作更加准确和有价值。
协程是一种轻量级的线程，它允许函数在执行过程中暂停并恢复。与常规函数不同，协程具有多个入口点，可以在函数内部的任何位置暂停和继续执行。Python的协程通过async和await关键字来定义和管理。
异步上下文管理器。类似于同步上下文管理器，我们知道使用with可以实现一个上下文管理的器，而对于异步上下文管理器其根本表现形式为async with,下面的一段代码告诉你async with是如何运作的。
在 Python 众多的 HTTP 客户端中，最有名的莫过于 requests、aiohttp 和 httpx。在不借助其他第三方库的情况下，requests 只能发送同步请求；aiohttp 只能发送异步请求；httpx 既能发送同步请求，又能发送异步请求。在并发量大的情况下，如何高效的处理数据，异步是我们的优选，今天我们主要详解的是在生产环境广泛使用的 aiohttp。
根据文章内容撰写摘要总结。
import asyncio from proxybroker import Broker async def show(proxies): while True: proxy = await proxies.get() if proxy is None: break print('Found proxy: %s' % proxy) proxies = asyncio.Queue() broker=Broker(proxies) tasks=as
最近看到很多关于 asyncio 的代码，所以本篇文章，我们需要详细聊一下 asyncio,不会有过多的关于 asyncio 本身函数使用的例子，重点关注是什么以及为什么，asyncio 函数相对较简单。
实现异步最经典的方法是起一个线程，然后调用回调函数。在python中的yield关键字，可以简单的切换代码的上下文。这为优雅的实现异步提供了可能。
本文是Python进阶系列专题的最后一篇文章了，学习一下Python并发编程。懂得并发编程，就算是真正进阶了。
大数据时代，网站数据的高效抓取对于众多应用程序和服务来说至关重要。传统的同步爬虫技术在面对大规模数据抓取时往往效率低下，而异步爬虫技术的出现为解决这一问题提供了新的思路。本文将介绍如何利用aiohttp异步爬虫技术实现网站数据抓取，以及其在实际应用中的优势和注意事项。
5、一个比较好的方式是asyncio.run(main())作为程序入口，在程序运行周期内，只调用一次asyncio.run()
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