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
前段时间有同事问了一个问题：JavaScript是单线程运行代码，那么如下代码片段中，同样是执行func1和func2，为什么只用 Promise.all 相比于直接执行 await func1();await func2(); 速度更快：
15 | 消息队列和事件循环：页面是怎么"活"起来的 渲染进程我们已经知道他有一个主线程，这个主线程非常非常的繁忙，要处理DOM、布局，还要处理JS任务和各种输入事件，因此为了保证不同类型任务的执行，需要一个系统来调度这些任务，这个调度系统就是本节要探究的消息队列和事件循环。 引入事件循环和消息队列过程 如果只是一些确定好的任务，然后使用一个单线程按照顺序处理这些任务就可以了，线程执行完毕退出。 但是在单线程执行任务的过程中，会处理新的任务，这个时候就需要引入循环语句和事件循环，循环机制保证线程
在协程并发中，协程函数的调度是非常重要的。调度是指在多个协程之间切换执行的过程，这也是协程并发中实现异步IO操作的关键。Python中有多种实现协程调度的方式，其中比较常见的方式有事件循环和协程调度器。
您可以从 asyncio 程序中的协程创建任务对象。任务提供独立调度和运行的协程的句柄，并允许查询、取消任务，以及稍后检索结果和异常。异步事件循环管理任务。因此，所有协程都成为事件循环中的任务并作为任务进行管理。
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。
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。
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
我们讲以Python 3.7 上的asyncio为例讲解如何使用Python的异步IO。
在 Dart 中，事件循环和协程是实现异步编程的核心机制。它们使得我们能够以非阻塞的方式处理异步操作，并允许在异步操作期间暂停和继续执行代码。本文将深入探讨 Dart 的事件循环和协程机制，并结合代码示例进行详细说明。
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。
对于其他的并发模型大多数采取的都是线性的方式编写。并且依赖于语言运行时系统或操作系统的底层线程或进程来适当地改变上下文，而基于asyncio的应用要求应用代码显示的处理上下文切换。 asyncio提供的框架以事件循环(event loop)为中心，程序开启一个无限的循环，程序会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。
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。
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。
异步IO（Asynchronous I/O）是一种并发编程的方式，它可以在等待某个I/O操作完成的同时，同时进行其他的操作，而不是一直等待I/O操作完成。异步IO是通过非阻塞I/O和事件循环来实现的。
随着计算机应用程序的复杂性不断增加，对于高效处理I/O密集型任务的需求也越来越迫切。在Python中，asyncio模块提供了一种强大的异步编程方式，使得开发者能够轻松地处理并发任务，提高程序的性能和响应速度。本文将深入探讨asyncio的使用方法和原理，带你一窥异步编程的奥妙。
1、Tasks用于并发调度协程，通过asyncio.create_task(协程对象)创建Task对象。
在Python 中有进程、线程、还有协程。为何大家都推崇多用协程呢？其最主要的一点是：协程是用户级线程，其调度、切换在用户态 而 线程、进程 属于操作系统级别的调度 涉及到调度、上下文的切换 需要用户态与内核态进行切换 想比较 协程是消耗资源最少的。 不知你有没有这样的经历，明明我使用了多线程 ，线程数也有好多 但是执行下来发现 多线程执行的效率还比串行的差，那问题出在哪里呢？最主要的还是cpu 主要消耗在上下文切换上了。
python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板.
协程(Coroutine)，又称微线程，纤程。(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用：在执行 A 函数的时候，可以随时中断，去执行 B 函数，然后中断B函数，继续执行 A 函数 （可以自动切换），但这一过程并不是函数调用（没有调用语句），过程很像多线程，然而协程只有一个线程在执行 通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定
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
asyncio 是Python3.4 之后引入的标准库的，这个包使用事件循环驱动的协程实现并发。asyncio 包在引入标准库之前代号 “Tulip”（郁金香），所以在网上搜索资料时，会经常看到这种花的名字。
asyncio 程序的核心是事件循环。在本节中，我们将花点时间看一下 asyncio 事件循环。
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。
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。
asyncio 是 Python 的一个内置库，它的主要用途是编写单线程并发代码，主要通过协程实现。这个库在 Python 3.4 版本中引入，作为 Python 的异步 I/O 框架，提供了基于事件循环的并发模型。
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。
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。
gevent是一个基于协程的Python网络库，可以用于实现高效的协程并发操作。在使用gevent方式实现多任务协程时，我们可以使用gevent.spawn函数来创建协程对象，使用gevent.joinall函数来实现多个协程的并发执行。
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。
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）。
今天我们来聊聊Python协程，当Python学习到一定的深度，当你需要对代码进行优化提速时，就避不开异步编程，尤其是现在优秀的第三方库都实现了异步编程，这使得我们不得不学习。
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。
协程不是进程，也不是线程，它就是一个函数，一个特殊的函数——可以在某个地方挂起，并且可以重新在挂起处继续运行。所以说，协程与进程、线程相比，不是一个维度的概念。
微信公众号爬取是一项复杂的任务，需要高效地处理大量数据。在这个过程中，我们常常需要进行异步操作，以提高爬取效率。然而，当尝试在异步协程函数中调用相关操作时，可能会遇到一些问题。本文将介绍在微信公众号爬取中使用异步协程函数时可能遇到的问题，以及如何解决这些问题。
异步编程适用于那些频繁读写文件和频繁与服务器交互数据的任务，异步程序以非阻塞的方式执行I/O操作。这样意味着程序可以在等待客户机返回数据的同时执行其他任务，而不是无所事事的等待，浪费资源和时间。
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
Kotlin 的协程从 v1.1 开始公测(Experimental) 到现在，已经算是非常成熟了，但大家对它的看法却一直存在各种疑问，为什么呢？因为即便我们把 Kotlin 丢掉，单纯协程这个东西本身就已经长时间让大家感到疑惑了，不信的话可以单独搜一下协程或者 Coroutine，甚至连 Lua 之父在提到为什么协程鲜见于早期语言实现，就是因为这概念没有一个清晰的界定。
里面的一个时间段内说明非常重要,这里假设这个时间段是一秒,所以本文指的并发是指服务器在一秒中处理的请求数量,即rps,那么rps高,本文就认为高并发.
当使用PHP编写的应用程序I/O任务时，程序会在执行某个任务之前，一定要等待之前的任务完成，这时CPU会有很多时间处于空闲状态，这不仅会降低应用程序性能，还会降低硬件利用率。比如，当程序需要从数据库中读取大量的数据时，由于需要等待I/O操作完成，程序的执行速度会非常缓慢。
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。
Golang 的特色之一就是 goroutine ，使得程序员进行并发编程更加方便，适合用来进行服务器编程。作为后端开发工程师，有必要了解并发编程面临的场景和常见的解决方案。一般情况下，是怎样做高并发的编程呢？有那些经典的模型呢？
Python的asyncio是使用 async/await 语法编写并发代码的标准库。通过上一节的讲解，我们了解了它不断变化的发展历史。到了Python最新稳定版 3.7 这个版本，asyncio又做了比较大的调整，把这个库的API分为了 高层级API和低层级API，并引入asyncio.run()这样的高级方法，让编写异步程序更加简洁。
在爬虫中异步是一个必须会的技能。 这里记录一下学习爬虫中遇到的问题。还有如何使用这两个异步模块。
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。
协程可以颠倒调用者和被调用者的关系，而且这种灵活性解决了软件架构中被称为“谁是老大”或者”谁拥有主循环“的问题。这正是对诸如事件驱动编程、通过构造器构建迭代器和协作式多线程等几个看上去并不相关的问题的泛化，而协程以简单和高效的方式解决了这些问题。
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