协程 Coroutine¶
协程被创造出来是用来解决异步任务的，核心概念就是函数或者一段程序能够被挂起，稍后在挂起的位置恢复，挂起和恢复是可控制的。
线程属于系统级别调度，而协程是程序员级别的调度。在协程中控制共享资源不需要锁机制，只需要判断状态就好了，减少了线程上下文切换的开销，由此可以提高性能。
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，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。如果改用协程，Produce和Consumer协作完成任务，所以称为“协程”，在Java中称作“虚拟线程”。
用协程代替多线程和多进程是一个很好的选择，因为它吸引人的特性：主动调用/退出，状态保存，避免cpu上下文切换等。
Python v3.4 之前需要通过第三方库 gevent 以同步逻辑来书写异步程序
Python v3.4 引入异步IO标准库 asyncio：https://docs.python.org/3/library/asyncio.html
asyncio 是单进程单线程的，不存在系统级上下文切换，即同时只能执行一个任务，它只是利用了等待时间来实现并发，核心是 event_loop，它决定了在众多可执行任务中选择执行哪一个，当一个任务结束时需要主动告诉 event_loop 可以让其它任务开始了，所以不存在竞争冒险的问题
asyncio 适用于需要等待的任务，比如网络通信（通常搭配 aiohttp 一起使用），如果没有等待的话，则协程并没有什么作用
# 检查是否是协程类型
from collections.abc import Coroutine, Generator
isinstance(cor, Coroutine) # True
isinstance(cor, Generator) # False
基于生成器的协程（旧）¶
基于生成器的协程是 async/await 语法的前身，使用 yield from 语句创建的生成器可以等待Future和其他协程
Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.11
import asyncio
@asyncio.coroutine # 协程标记，非强制
def hello():
print("Hello world!")
r = yield from asyncio.sleep(1)
print("Hello again!")
cor = hello() # <generator object>
# 获取EventLoop:
loop = asyncio.get_event_loop()
# 执行coroutine
loop.run_until_complete(cor)
loop.close()
async/await（新）¶
Python v3.5 版本引入了 async 和 await 关键字，来分别替代 @asyncio.coroutine 和 yield from
coroutine协程函数，使用关键字async声明的函数，需要注册到事件循环中被调用，被调用时会返回一个协程对象event_loop事件循环，当满足事件发生时会调用被注册到事件循环的协程函数await用于挂起阻塞的异步调用接口，后可接 coroutine、task、futureTask任务是对协程的进一步封装，封装为一个 Future 对象Future是Task的父类，代表将来执行或没执行的任务的结果
状态
- Pending：创建future，还未执行
- Running：事件循环正在调用执行任务
- Done：任务执行完毕
- Cancelled：Task被取消后的状态
import asyncio
import time
# coroutine function
async def demo(delay, text):
# 将task的控制权交给event_loop
await asyncio.sleep(delay) # 模拟IO阻塞，返回协程对象
print(text)
# await coroutine object, 其实是同步的，需要等6s
async def main1():
print(time.strftime("%X"))
await demo(1, "aaaa")
await demo(2, "bbbb")
await demo(3, "cccc")
print(time.strftime("%X"))
# await task, 是异步的，只需要等3s
async def main2():
# 把 coroutine object 变成 task
"""
创建异步任务有三种方式
recommended: asyncio.create_task()
low-level: asyncio.ensure_future()
low-level: loop.create_task()
"""
task1 = asyncio.create_task(demo(1, "aaaa"))
task2 = asyncio.create_task(demo(2, "bbbb"))
task3 = asyncio.create_task(demo(3, "cccc"))
print(time.strftime("%X"))
await task1 # 可以得到返回值
await task2
await task3
# 将多个任务注册到 event_loop 可简化为
# await asyncio.gather(task1, task2, task3)
print(time.strftime("%X"))
# 简化
async def main3():
tasks = [demo(1, "aaaa"), demo(2, "bbbb"), demo(3, "cccc")]
print(time.strftime("%X"))
# gather可以直接将 coroutine object 转为 task，可省略 create_task()
result_list = await asyncio.gather(*tasks) # 以list形式按序返回各task的值
"""
也可以用 await asyncio.wait(tasks) 方式，但其将在 Python 3.11 版本移除
"""
print(time.strftime("%X"))
# 与普通函数不同，调用协程函数并不会运行它，而是返回协程对象
coro = main3()
# 从正常的 synchronize 模式切换到 asynchronize 模式，即进入 event_loop，开始控制整个程序的状态
asyncio.run(coro)
"""
等同于以下两行代码
loop = asyncio.get_event_loop() # 定义 event_loop
loop.run_until_complete(coro) # 触发 event_loop 执行任务
"""
