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:
协程 实现协程的方法： greenlet 早期模块 yield关键字 asyncio装饰器（python3.4加入） async、await关键字（python3.5加入）推荐使用 asyncio的使用 在python3.4及之后加入内置模块 import asyncio @asyncio.coroutine def func1(): print('函数func1') yield asyncio.sleep(5) print('函数func1完成') @asyncio.cor
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。
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。
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）。
asyncio的编程模型就是一个消息循环。我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用，然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行，就实现了异步IO。
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)
Python 中的 asyncio 模块提供了一些有用的 debug 工具，可以帮助我们更好地理解异步IO程序的运行状态，并找到程序中的错误。在本节中，我们将介绍 asyncio 的 debug 工具，并介绍如何使用这些工具进行调试。
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。
在异步编程中，asyncio 是 Python 中的一种常用的异步 I/O 库。在使用 asyncio 编写程序时，由于异步任务之间存在依赖关系，因此错误调试是非常重要的。
更多 https://mp.weixin.qq.com/s/nW8pa1qYgBtGxolMWYH6kA
实际处理这个调用的部件是在调用发出后，通过状态、通知来通知调用者，或通过回调函数处理这个调用。
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。
asyncio 是python3.4 引入的一个新的并发模块，主要通过使用coroutines 和 futures 来让我们更容易的去实现异步的功能，并且几乎和写同步代码一样的写代码，还没有烦人的回调。
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。
Python3推出好久了，其中的协程特性，一直没有时间来学习，这次跟着官方文档一起了解一下。
import asyncio @asyncio.coroutine def fa(num): f=1 for i in range(2,num+1): print("Asyncio.Task:Computer factories({})".format(i)) yield from asyncio.sleep(1) f=i print("Asyncio.Task - factorial({}) ={}".format(num,f)) @asyncio.coroutine def fi(num): a,b=0,1 for i in range(2, num + 1): print("Asyncio.Task:Computer fibonacci({})".format(i)) yield from asyncio.sleep(1) a,b=b,a+b print("Asyncio.Task - fibonacci({}) ={}".format(num, a)) @asyncio.coroutine def bi(n,k): result=1 for i in range(1,k+1): result=result(n-i+1)/i print("Asyncio.Task:Computer binomialcoeff({})".format(i)) yield from asyncio.sleep(1) print("Asyncio.Task - binomialcoeff({},{}) ={}".format(n,k,result)) if name=="main": tasks=[asyncio.Task(fa(10)),asyncio.Task(fi(10)),asyncio.Task(bi(20,10))] loop=asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close()
在 asyncio 中，我们还可以使用日志系统进行调试。日志系统可以将程序运行时的信息输出到指定的日志文件或者控制台中，从而方便我们查看程序运行时的状态。
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。
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio.html
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。
同步是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行
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。
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.
NumPy的创始人Travis，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。 推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为==机器码执行==，从而上百倍的提高程序的运算速度。
# 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
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。
PEP492 引入了对 Python 3.5 的原生协程和 async/await 句法的支持。本次提案添加了对异步生成器的支持进而来扩展 Python 的异步功能。
花下猫语： 与生成器密切相关的 PEP 有 4 个，在翻译完《PEP255--简单的生成器》之后，我在交流群里说出了继续翻译的想法。恰巧，@cxapython 同学正着迷于异步，被我激起了翻译的念头，他竟然一连翻译出两篇介绍异步的 PEP：《PEP 530--异步推导式》《PEP 525--异步生成器》。今天，我给大家转载了第二篇（为了我们的生成器系列），大家若觉得赞，可以关注一下他的公众号哦。至于我正在翻译的 PEP 342，由于里面纯文字的内容太多了（估计全文近7000字），加上我这周比较忙，只能再拖稿两天了。最后，小声透露一下，我建了个 github 项目，计划收集与推进 PEP 的翻译，欢迎给 star 和做贡献哦。地址：https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn
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。
在Django应用程序中，有时需要执行一些较慢或耗时的任务，例如发送电子邮件或处理大型文件。这些任务会阻塞主线程，导致应用程序响应缓慢，这时就需要异步任务的支持。
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：
协程 协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。 协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。 Python对协程的支持是通过generator实现的。 在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。 但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。 传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控
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
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。
要在Django应用程序中使用异步任务，我们需要使用异步Web框架。这里我们将使用FastAPI框架来创建一个异步Web服务器。首先，我们需要安装FastAPI和uvicorn库，可以使用以下命令进行安装：
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
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）。
asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持，并且如今asyncio的单线程异步性能已经做到与Go / Node持平
import asyncio,sys @asyncio.coroutine def f(fu,n): count=0 for i in range(1,n+1): count=count+i yield from asyncio.sleep(4) fu.set_result("first coroute"+str(count)) @asyncio.coroutine def s(fu,n): count=1 for i in range(2,n+1): count*=i yield from asyncio.sleep(4) fu.set_result("second coroute"+str(count)) def got_result(fu): print(fu.result()) if name=="main": n1=10 n2=10 loop=asyncio.get_event_loop() fu1=asyncio.Future() fu2=asyncio.Future() tasks=[ f(fu1,n1), s(fu2,n2)] fu1.add_done_callback(got_result) fu2.add_done_callback(got_result) loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close()
除了使用调试器和日志系统进行调试之外，asyncio 还提供了一些内置的调试工具。其中，最常用的调试工具是 asyncio 的调试模式。
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：
协程的概念 协程： 又称为微线程、纤程，英文名： Coroutine 通过 async/await 语法进行声明，是编写异步应用的推荐方式 import asyncio async def main(): print('hello') await asyncio.sleep(1) print('world') # python # asyncio.run(main()) # jupyter await main() hello world 协程中有哪两个运行任务的函
对于爬虫程序，我们往往会很关注其爬虫效率。影响爬虫效率有几个因素有，是否使用多线程，I/O 操作，是否同步执行等。其中 I/O 操作、同步执行是最影响爬虫效率的。
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。
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。
进程：进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。进程是操作系统动态执行的基本单元。
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。
Python 的 asyncio 模块提供了一些高级用法，可以帮助我们更好地利用协程来实现异步编程。
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