Python协程方式的实现及意义笔记分享
协程
1.greenlet实现协程
2.yield
3.asyncio
4.async & awit
协程的意义
小结
协程协程不是计算机提供的，是程序员认为创造
协程也被称为微线程，是一种用户态的上下文切换技术，简而言之，就是通过一个线程实现代码互相切换执行
实现协程的几种方法:
1)greenlet,早期模块
2)yield关键字
3)asyncio装饰器 （python3.4以后引入的）
4)async,await关键字 (python3.5) 推荐
1.greenlet实现协程greentlet是一个第三方模块，需要提前安装 pip3 install greenlet才能使用。
from greenlet import greenlet
def func1():
print(1) # 第1步：输出 1
gr2.switch() # 第3步：切换到 func2 函数
print(2) # 第6步：输出 2
gr2.switch() # 第7步：切换到 func2 函数，从上一次执行的位置继续向后执行
def func2():
print(3) # 第4步：输出 3
gr1.switch() # 第5步：切换到 func1 函数，从上一次执行的位置继续向后执行
print(4) # 第8步：输出 4
gr1 = greenlet(func1)
gr2 = greenlet(func2)
gr1.switch() # 第1步：去执行 func1 函数
输出的结果:
1
3
2
4
注意：switch中也可以传递参数用于在切换执行时相互传递值。
2.yield基于Python的生成器的yield和yield form关键字实现协程代码。
def func1():
yield 1 #第一步执行这里会生成1
yield from func2() #这里会跳到func2，然后执行里面的代码，执行完func2函数后会继续以跳转之前的状态继续执行以下代码
yield 2
def func2():
yield 3
yield 4
# 这里是一个生成器对象
f1 = func1()
# 遍历执行生成器
for item in f1:
print(item)
执行结果
1
3
4
2
注：用这种方法比较牵强，真正开发环境中基本不会用这种方法实现协程(yield form关键字是在Python3.3中引入的。)
3.asyncio在Python3.4之前官方未提供协程的类库，一般大家都是使用greenlet等其他来实现。在Python3.4发布后官方正式支持协程，即：asyncio模块。
import asyncio
#这就是一个用协程实现的函数
@asyncio.coroutine
def func1():
print(1)
yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作，自动化切换到tasks中的其他任务
print(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
#执行
loop.run_until_complete(func1())
同时执行多个协程
import asyncio
@asyncio.coroutine
def func1():
print(1)
yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作，自动化切换到tasks中的其他任务
print(2)
@asyncio.coroutine
def func2():
print(3)
yield from asyncio.sleep(2) # 遇到IO耗时操作，自动化切换到tasks中的其他任务
print(4)
tasks = [
asyncio.ensure_future( func1() ),
asyncio.ensure_future( func2() )
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
结果
1
3
2
4
注意：基于asyncio模块实现的协程比之前的要更厉害，因为他的内部还集成了遇到IO耗时操作自动切花的功能。
4.async & awitasync & awit 关键字在Python3.5版本中正式引入，基于他编写的协程代码其实就是 上一示例 的加强版，让代码可以更加简便。
Python3.8之后 @asyncio.coroutine 装饰器就会被移除，推荐使用async & awit 关键字实现协程代码。
import asyncio
async def func1():
print(1)
await asyncio.sleep(2)
print(2)
async def func2():
print(3)
await asyncio.sleep(2)
print(4)
tasks = [
asyncio.ensure_future(func1()),
asyncio.ensure_future(func2())
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
常用的是：greenlet,async&awit
协程的意义在一个线程中遇到IO耗时，线程不会等待，利用空余的时间去执行其他的方法
爬虫案例
例如：用代码实现下载 url_list 中的图片。
方式一：同步编程实现
import requests
def download_image(url):
print("开始下载:",url)
# 发送网络请求，下载图片
response = requests.get(url)
print("下载完成")
# 图片保存到本地文件
file_name = url.rsplit('_')[-1]
with open(file_name, mode='wb') as file_object:
file_object.write(response.content)
if __name__ == '__main__':
url_list = [
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg',
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg'
]
for item in url_list:
download_image(item)
结果
开始下载: https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg
下载完成
开始下载: https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg
下载完成
开始下载: https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg
下载完成
方式二：基于协程的异步编程实现
import aiohttp
import asyncio
async def fetch(session, url):
print("发送请求：", url)
async with session.get(url, verify_ssl=False) as response:
content = await response.content.read()
file_name = url.rsplit('_')[-1]
with open(file_name, mode='wb') as file_object:
file_object.write(content)
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
url_list = [
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg',
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg'
]
tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in url_list]
await asyncio.wait(tasks)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
结果
发送请求： https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg
发送请求： https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg
发送请求： https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg
下载完成 https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g30/M01/3C/E2/120x90_0_autohomecar__ChcCSV2BBICAUntfAADjJFd6800429.jpg
下载完成 https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M0B/3C/65/120x90_0_autohomecar__ChcCP12BFCmAIO83AAGq7vK0sGY193.jpg
下载完成 https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g26/M02/35/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEe12AXQ6AOOH_AAFocMs8nzU621.jpg
上述两种的执行对比之后会发现，基于协程的异步编程 要比 同步编程的效率高了很多。因为：
同步编程，按照顺序逐一排队执行，如果图片下载时间为2分钟，那么全部执行完则需要6分钟。
异步编程，几乎同时发出了3个下载任务的请求（遇到IO请求自动切换去发送其他任务请求），如果图片下载时间为2分钟，那么全部执行完毕也大概需要2分钟左右就可以了。
小结协程一般应用在有IO操作的程序中，因为协程可以利用IO等待的时间去执行一些其他的代码，从而提升代码执行效率。
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