这篇文章主要讲解了“如何快速掌握Python协程”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何快速掌握Python协程”吧！
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1. 协程相关的概念
1.1 进程和线程
进程（Process）是应用程序启动的实例，拥有代码、数据和文件和独立的内存空间，是操作系统最小资源管理单元。每个进程下面有一个或者多个线程（Thread），来负责执行程序的计算，是最小的执行单元。
重点是：操作系统会负责进程的资源的分配；控制权主要在操作系统。另一方面，线程做为任务的执行单元，有新建、可运行runnable（调用start方法，进入调度池，等待获取cpu使用权）、运行running（得到cpu使用权开始执行程序） 阻塞blocked（放弃了cpu 使用权，再次等待） 死亡dead5中不同的状态。线程的转态也是由操作系统进行控制。线程如果存在资源共享的情况下，就需要加锁，比如生产者和消费者模式，生产者生产数据多共享队列，消费者从共享队列中消费数据。
线程和进程在得到和放弃cpu使用权时，cpu使用权的切换都需损耗性能，因为某个线程为了能够在再次获得cpu使用权时能继续执行任务，必须记住上一次执行的所有状态。另外线程还有锁的问题。
1.2 并行和并发
并行和并发，听起来都像是同时执行不同的任务。但是这个同时的含义是不一样的。
并行：多核CPU才有可能真正的同时执行，就是独立的资源来完成不同的任务，没有先后顺序。
并发（concurrent）：是看上去的同时执行，实际微观层面是顺序执行，是操作系统对进程的调度以及cpu的快速上下文切换，每个进程执行一会然后停下来，cpu资源切换到另一个进程，只是切换的时间很短，看起来是多个任务同时在执行。要实现大并发，需要把任务切成小的任务。
上面说的多核cpu可能同时执行，这里的可能是和操作系统调度有关，如果操作系统调度到同一个cpu，那就需要cpu进行上下文切换。当然多核情况下，操作系统调度会尽可能考虑不同cpu。
这里的上下文切换可以理解为需要保留不同执行任务的状态和数据。所有的并发处理都有排队等候，唤醒，执行至少三个这样的步骤
1.3 协程
我们知道线程的提出是为了能够在多核cpu的情况下，达到并行的目的。而且线程的执行完全是操作系统控制的。而协程（Coroutine）是线程下的，控制权在于用户，本质是为了能让多组过程能不独自占用完所有资源，在一个线程内交叉执行，达到高并发的目的。
协程的优势：
协程最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显
第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。
协程和线程区别：
协程都没参与多核CPU并行处理，协程是不并行
线程在多核处理器上是并行在单核处理器是受操作系统调度的
协程需要保留上一次调用的状态
线程的状态有操作系统来控制
我们姑且也过一遍这些文字上的概念，show your code的时候再联系起来，就会更清晰的。
2. python中的线程
python中的线程由于历史原因，即使在多核cpu的情况下并不能达真正的并行。这个原因就是全局解释器锁GIL（global interpreter lock），准确的说GIL不是python的特性，而是cpython引入的一个概念。cpython解释器在解析多线程时，会上GIL锁，保证同一时刻只有一个线程获取CPU使用权。
为什么需要GIL python中一切都是对象，Cpython中对象的回收，是通过对象的引用计数来判断，当对象的引用计数为0时，就会进行垃圾回收，自动释放内存。但是如果多线程的情况，引用计数就变成了一个共享的变量 Cpython是当下最流行的Python的解释器，使用引用计数来管理内存，在Python中，一切都是对象，引用计数就是指向对象的指针数，当这个数字变成0，则会进行垃圾回收，自动释放内存。但是问题是Cpython是线程不安全的。
考虑下如果有两个线程A和B同时引用一个对象obj，这个时候obj的引用计数为2；A打算撤销对obj的引用，完成第一步时引用计数减去1时，这时发生了线程切换，A挂起等待，还没执行销毁对象操作。B进入运行状态，这个时候B也对obj撤销引用，并完成引用计数减1，销毁对象，这个时候obj的引用数为0，释放内存。如果此时A重新唤醒，要继续销毁对象，可是这个时候已经没有对象了。所以为了保证不出现数据污染，才引入GIL。
每个线程使用前都会去获取GIL权限，使用完释放GIL权限。释放线程的时机由python的另一个机制check_interval来决定。
在多核cpu时，因为需要获取和释放GIL锁，会存在性能上额外的损耗。特别是由于调度控制的原因，比如一个线程释放了锁，调度接着又分配cpu资源给同一个线程，该线程发起申请时，又重新获得GIL，而其他线程实际上都在等待，白白浪费了申请和释放锁的操作耗时。
python中的线程比较适合I/O密集型的操作（磁盘IO或者网络IO）。
线程的使用
import os import time import sys from concurrent import futures def to_do(info): for i in range(100000000): pass return info[0] MAX_WORKERS = 10 param_list = [] for i in range(5): param_list.append(('text%s' % i, 'info%s' % i)) workers = min(MAX_WORKERS, len(param_list)) # with 默认会等所有任务都完成才返回，所以这里会阻塞 with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor: results = executor.map(to_do, sorted(param_list)) # 打印所有 for result in results: print(result) # 非阻塞的方式，适合不需要返回结果的情况 workers = min(MAX_WORKERS, len(param_list)) executor = futures.ThreadPoolExecutor(workers) results = [] for idx, param in enumerate(param_list): result = executor.submit(to_do, param) results.append(result) print('result %s' % idx) # 手动等待所有任务完成 executor.shutdown() print('='*10) for result in results: print(result.result())3. python中的进程
python提供的multiprocessing包来规避GIL的缺点，实现在多核cpu上并行的目的。multiprocessing还提供进程之间数据和内存共享的机制。这里介绍的concurrent.futures的实现。用法和线程基本一样，ThreadPoolExecutor改成ProcessPoolExecutor
import os import time import sys from concurrent import futures def to_do(info): for i in range(10000000): pass return info[0] start_time = time.time() MAX_WORKERS = 10 param_list = [] for i in range(5): param_list.append(('text%s' % i, 'info%s' % i)) workers = min(MAX_WORKERS, len(param_list)) # with 默认会等所有任务都完成才返回，所以这里会阻塞 with futures.ProcessPoolExecutor(workers) as executor: results = executor.map(to_do, sorted(param_list)) # 打印所有 for result in results: print(result) print(time.time()-start_time) # 耗时0.3704512119293213s， 而线程版本需要14.935384511947632s4. python中的协程
4.1 简单协程
我们先来看下python是怎么实现协程的。答案是yield。以下例子的功能是实现计算移动平均数
from collections import namedtuple Result = namedtuple('Result', 'count average') # 协程函数 def averager(): total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield None # 暂停，等待主程序传入数据唤醒 if term is None: break # 决定是否退出 total += term count += 1 average = total/count # 累计状态，包括上一次的状态 return Result(count, average) # 协程的触发 coro_avg = averager() # 预激活协程 next(coro_avg) # 调用者给协程提供数据 coro_avg.send(10) coro_avg.send(30) coro_avg.send(6.5) try: coro_avg.send(None) except StopIteration as exc: # 执行完成，会抛出StopIteration异常，返回值包含在异常的属性value里 result = exc.value print(result)yield关键字有两个含义：产出和让步; 把yield的右边的值产出给调用方，同时做出让步，暂停执行，让程序继续执行。
上面的例子可知
协程用yield来控制流程，接收和产出数据
next()：预激活协程
send：协程从调用方接收数据
StopIteration：控制协程结束， 同时获取返回值
我们来回顾下1.3中协程的概念：本质是为了能让多组过程能不独自占用完所有资源，在一个线程内交叉执行，达到高并发的目的。。上面的例子怎么解释呢？
可以把一个协程单次一个任务，即移动平均
每个任务可以拆分成小步骤（也可以说是子程序), 即每次算一个数的平均
如果多个任务需要执行呢？怎么调用控制器在调用方
如果有10个，可以想象，调用在控制的时候随机的给每个任务send的一个数据化，就会是多个任务在交叉执行，达到并发的目的。
4.2 asyncio协程应用包
asyncio即异步I/O, 如在高并发（如百万并发）网络请求。异步I/O即你发起一个I/O操作不必等待执行结束，可以做其他事情。asyncio底层是协程的方式来实现的。我们先来看一个例子，了解下asyncio的五脏六腑。
import time import asyncio now = lambda : time.time() # async定义协程 async def do_some_work(x): print("waiting:",x) # await挂起阻塞， 相当于yield， 通常是耗时操作 await asyncio.sleep(x) return "Done after {}s".format(x) # 回调函数，和yield产出类似功能 def callback(future): print("callback:",future.result()) start = now() tasks = [] for i in range(1, 4): # 定义多个协程，同时预激活 coroutine = do_some_work(i) task = asyncio.ensure_future(coroutine) task.add_done_callback(callback) tasks.append(task) # 定一个循环事件列表，把任务协程放在里面， loop = asyncio.get_event_loop() try: # 异步执行协程，直到所有操作都完成， 也可以通过asyncio.gather来收集多个任务 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) for task in tasks: print("Task ret:",task.result()) except KeyboardInterrupt as e: # 协程任务的状态控制 print(asyncio.Task.all_tasks()) for task in asyncio.Task.all_tasks(): print(task.cancel()) loop.stop() loop.run_forever() finally: loop.close() print("Time:", now()-start)上面涉及到的几个概念：
event_loop 事件循环：程序开启一个无限循环，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
coroutine 协程：协程对象，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用。
task任务：一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数，任务则是对协程进一步封装，其中包含了任务的各种状态
future: 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质上的区别
async/await 关键字：python3.5用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。从上面可知，asyncio通过事件的方式帮我们实现了协程调用方的控制权处理，包括send给协程数据等。我们只要通过async定义协程，await定义阻塞，然后封装成future的task，放入循环的事件列表中，就等着返回数据。
再来看一个http下载的例子，比如你想下载5个不同的url（同样的，你想接收外部的百万的请求）
import time import asyncio from aiohttp import ClientSession tasks = [] url = "https://www.baidu.com/{}" async def hello(url): async with ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: response = await response.read() # print(response) print('Hello World:%s' % time.time()) if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() for i in range(5): task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i))) tasks.append(task) loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))4.3 协程的应用场景
支撑高并发I/O情况，如写支撑高并发的服务端
代替线程，提供并发性能
tornado和gevent都实现了类似功能， 之前文章提到Twisted也是
感谢各位的阅读，以上就是“如何快速掌握Python协程”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何快速掌握Python协程这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！