超详细的Python中异步协程的使用方法介绍

1.前言在执行一些IO密集型任务的时候，程序常常会因为等待IO而阻塞。比如在网络爬虫中，如果我们使用requests库来进行请求的话，如果网站响应速度过慢，程序一直在等待网站响应，最后导致其爬取效率是非常非常低的。为了解决这类问题，本文就来探讨一下Python中异步协程来加速的方法，此种方法对于IO密集型任务非常有效。如将其应用到网络爬虫中，爬取效率甚至可以成百倍地提升。

2.基本了解在了解异步协程之前，我们首先得了解一些基础概念，如阻塞和非阻塞、同步和异步、多进程和协程。2.1阻塞阻塞状态指程序未得到所需计算资源时被挂起的状态。程序在等待某个操作完成期间，自身无法继续干别的事情，则称该程序在该操作上是阻塞的。常见的阻塞形式有：网络I/O阻塞、磁盘I/O阻塞、用户输入阻塞等。

首先我们引入了asyncio这个包，这样我们才可以使用async和await，然后我们使用async定义了一个execute()方法，方法接收一个数字参数，方法执行之后会打印这个数字。随后我们直接调用了这个方法，然而这个方法并没有执行，而是返回了一个coroutine协程对象。

这里我们定义了loop对象之后，接着调用了它的create_task()方法将coroutine对象转化为了task对象，随后我们打印输出一下，发现它是pending状态。

发现其效果都是一样的。3.2绑定回调另外我们也可以为某个task绑定一个回调方法，来看下面的例子：

在这里我们定义了一个request()方法，请求了百度，返回状态码，但是这个方法里面我们没有任何print()语句。随后我们定义了一个callback()方法，这个方法接收一个参数，是task对象，然后调用print()方法打印了task对象的结果。

3.4协程实现前面说了这么一通，又是async，又是coroutine，又是task，又是callback，但似乎并没有看出协程的优势啊？反而写法上更加奇怪和麻烦了，别急，上面的案例只是为后面的使用作铺垫，接下来我们正式来看下协程在解决IO密集型任务上有怎样的优势吧！上面的代码中，我们用一个网络请求作为示例，这就是一个耗时等待的操作，因为我们请求网页之后需要等待页面响应并返回结果。

这里我们定义了一个Flask服务，主入口是index()方法，方法里面先调用了sleep()方法休眠3秒，然后接着再返回结果，也就是说，每次请求这个接口至少要耗时3秒，这样我们就模拟了一个慢速的服务接口。注意这里服务启动的时候，run()方法加了一个参数threaded，这表明Flask启动了多线程模式，不然默认是只有一个线程的。

可以发现和正常的请求并没有什么两样，依然还是顺次执行的，耗时15秒，平均一个请求耗时3秒，说好的异步处理呢？其实，要实现异步处理，我们得先要有挂起的操作，当一个任务需要等待IO结果的时候，可以挂起当前任务，转而去执行其他任务，这样我们才能充分利用好资源，上面方法都是一本正经的串行走下来，连个挂起都没有，怎么可能实现异步？想太多了。

这次它遇到await方法确实挂起了，也等待了，但是最后却报了这么个错，这个错误的意思是requests返回的Response对象不能和await一起使用，为什么呢？