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。
协程是一种轻量级的线程，它允许我们在代码中使用异步的方式进行并发处理。Python提供了async/await关键字来支持协程编程。
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。
本章重点介绍了封装“生成一堆独立线程并将结果收集到队列中”模式的concurrent.futures.Executor类，这是米歇尔·西莫纳托描述的。并发执行器使得这种模式几乎可以轻松使用，不仅适用于线程，还适用于进程——对于计算密集型任务非常有用。
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。
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。
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
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。
最近关注的有点杂，所以也挺久没更新博客了。这一篇主要讨论这些技术：WSGI、py3k、werkzeug、asyncio、uWSGI、nginx。
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
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。
模块和语言的变化共同促进了支持基于协程的并发、非阻塞 I/O 和异步编程的 Python 程序的开发。
Tornado 4.3于2015年11月6日发布，该版本正式支持Python3.5的async/await关键字，并且用旧版本CPython编译Tornado同样可以使用这两个关键字，这无疑是一种进步。其次，这是最后一个支持Python2.6和Python3.2的版本了，在后续的版本了会移除对它们的兼容。现在网络上还没有Tornado4.3的中文文档，所以为了让更多的朋友能接触并学习到它，我开始了这个翻译项目，希望感兴趣的小伙伴可以一起参与翻译，项目地址是tornado-zh on Github，翻译好的文档在Read the Docs上直接可以看到。欢迎Issues or PR。
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。
在produce(c)函数中，调用了c.send(None)启动了生成器，遇到yield暂停；接着执行produce()中接下来的代码，从运行结果看，确实打印出了[Produce] producing 1 … 当程序运行至c.send(h)时，调用生成器并且通过yield传递了参数(h = 1)进入consumer()函数执行。
在编写Python程序时，我们经常会面临需要中断多重循环的情况。无论是在搜索特定条件满足的数据集合还是在处理嵌套循环时，灵活地中断循环是一项强大的技能。本篇博客将探讨Python中断单循环和多重循环的几种方法，让你能够更有效地处理循环控制流。无论你是初学者还是有经验的开发者，都有机会从中学到一些新的技术，提高你的编程技能。
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。
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。
Python是一种高级编程语言，常用于数据科学、机器学习、Web开发和自动化等领域。在美国，Python工程师是非常有市场价值的职业之一，因此Python面试题也是各大公司招聘过程中必不可少的环节。以下是一些常见的Python面试题，供大家参考。
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。
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。
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
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。
我们讲以Python 3.7 上的asyncio为例讲解如何使用Python的异步IO。
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。
呵呵，这个标题有点大，其实只是想从零开始介绍一下异步的基础，以及 Python 开源异步并发框架的发展和互操作性。
>>> 交互式终端中默认的 Python 提示符。往往会显示于能以交互方式在解释器里执行的样例代码之前。 ... 交互式终端中输入特殊代码行时默认的 Python 提示符，包括：缩进的代码块，成对的分隔符之内（圆括号、方括号、花括号或三重引号），或是指定一个装饰器之后。 2to3 一个将 Python 2.x 代码转换为 Python 3.x 代码的工具，能够处理大部分通过解析源码并遍历解析树可检测到的不兼容问题。2to3 包含在标准库中，模块名为 lib2to3；并提供一个独立入口点
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。
彻底理解异步编程是什么、为什么、怎么样。深入学习asyncio的基本原理和原型，了解生成器、协程在Python异步编程中是如何发展的。
从本章开始，终于开始写代码了！本书中所有的代码都适用于Python 3.5及以上版本。当模块、语句或语法结构不适用于以前的版本时（比如Python 2.7），会在本章中指出。进行一些修改，本书代码也可以运行在Python 2.x版本上。 先回顾下上一章的知识。我们已经学到，改变算法的结构可以让其运行在本地计算机，或运行在集群上。即使是在一台计算机上运行，我们也可以使用多线程或多进程，让子程序运行在多个CPU上。 现在暂时不考虑多CPU，先看一下单线程/进程。与传统的同步编程相比，异步编程或非阻塞编程，可以使
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。
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.python 常见的数据类型 int string dict list tuple 2.上面常见的数据类型有哪些是可变的，哪些是不可变的，为什么？ dict list 是可变的 int string tuple是不可变的 本质 可以作为字典的key，就是不可变的 3.==和is 的区别 is比较的是id 而‘==’比较的是值 4.深浅拷贝的区别 import copy a = [1,['m']] b = a b采用赋值的方式 c = copy.copy(a) c采用浅拷贝 d = copy.dee
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。
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。
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
Python由于全局锁（GIL）的存在，一直无法发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。 不过，在IO密集型的网络编程各种，异步处理比同步处理能够提升非常之高的速度。 而相对于其他语言，Python还有一个很明显的优势，那就是它的库很多啊！！！
原文中把词汇表放到最后，但是我个人觉得放在最开始比较好，这样可以增加当你看原文时的理解程度
在python的网络模型中，为了实现高并发有很多方案：多线程、多进程。无论多线程和多进程，IO的调度更多取决于系统，而协程的方式，调度来自用户 使用协程可以实现高效的并发任务。而这个操作就叫异步IO（asyncio） 简单来说：当我们发起一个 IO 操作，而不用等待指令集结束，就可以继续做其他事情，当它结束时，会得到相应的通知 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，使用Cython作为Python解释器（最常见的解释器）的多线程也不能带来
作者：matrix 被围观: 3,714 次 发布时间：2019-11-26 分类：Python | 无评论 »
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。
JavaScript 中除了 Array 之外，ES6 还新增加了 Map、Set 结构，当我们需要操作这些数据时，就需要一种统一的接口来处理这些不同的数据结构。ES6 中新增加的 Iterator（迭代器）就提供了这样一种机制。
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
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）。
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