Python协程还不理解？请收下这份超详细的异步编程教程 _Python协程

1. 初探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。

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1.1 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，自身无法继续处理其他的事情，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。

阻塞是无处不在的，包括 CPU 切换上下文时，所有的进程都无法真正处理事情，它们也会被阻塞。如果是多核 CPU 则正在执行上下文切换操作的核不可被利用。
1.2 非阻塞程序在等待某操作过程中，自身不被阻塞，可以继续处理其他的事情，则称该程序在该操作上是非阻塞的。
非阻塞并不是在任何程序级别、任何情况下都可以存在的。仅当程序封装的级别可以囊括独立的子程序单元时，它才可能存在非阻塞状态。
非阻塞的存在是因为阻塞存在，正因为某个操作阻塞导致的耗时与效率低下，我们才要把它变成非阻塞的。
1.3 同步不同程序单元为了完成某个任务，在执行过程中需靠某种通信方式以协调一致，我们称这些程序单元是同步执行的。
例如购物系统中更新商品库存，需要用“行锁”作为通信信号，让不同的更新请求强制排队顺序执行，那更新库存的操作是同步的。
简言之，同步意味着有序。
1.4 异步为完成某个任务，不同程序单元之间过程中无需通信协调，也能完成任务的方式，不相关的程序单元之间可以是异步的。
例如，爬虫下载网页。调度程序调用下载程序后，即可调度其他任务，而无需与该下载任务保持通信以协调行为。不同网页的下载、保存等操作都是无关的，也无需相互通知协调。这些异步操作的完成时刻并不确定。
简言之，异步意味着无序。
1.5 多进程多进程就是利用 CPU 的多核优势，在同一时间并行地执行多个任务，可以大大提高执行效率。

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1.6 协程协程，英文叫作 Coroutine，又称微线程、纤程，协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态，即所有局部状态的一个特定组合，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。
协程本质上是个单进程，协程相对于多进程来说，无需线程上下文切换的开销，无需原子操作锁定及同步的开销，编程模型也非常简单。
我们可以使用协程来实现异步操作，比如在网络爬虫场景下，我们发出一个请求之后，需要等待一定的时间才能得到响应，但其实在这个等待过程中，程序可以干许多其他的事情，等到响应得到之后才切换回来继续处理，这样可以充分利用 CPU 和其他资源，这就是协程的优势。
1.7 协程相对于多线程的优点多线程编程是比较困难的，因为调度程序任何时候都能中断线程，必须记住保留锁，去保护程序中重要部分，防止多线程在执行的过程中断。
而协程默认会做好全方位保护，以防止中断。我们必须显示产出才能让程序的余下部分运行。对协程来说，无需保留锁，而在多个线程之间同步操作，协程自身就会同步，因为在任意时刻，只有一个协程运行。总结下大概下面几点：

无需系统内核的上下文切换，减小开销；
无需原子操作锁定及同步的开销，不用担心资源共享的问题；
单线程即可实现高并发，单核 CPU 即便支持上万的协程都不是问题，所以很适合用于高并发处理，尤其是在应用在网络爬虫中。

2. 协程用法接下来，我们来了解下协程的实现，从 Python 3.4 开始，Python 中加入了协程的概念，但这个版本的协程还是以生成器对象为基础的，在 Python 3.5 则增加了 async/await，使得协程的实现更加方便。
Python 中使用协程最常用的库莫过于 asyncio，所以本文会以 asyncio 为基础来介绍协程的使用。
首先我们需要了解下面几个概念。