导读：作为日常生产开发中非常实用的一门语言，python广泛应用于网络爬虫、web开发、自动化测试、数据分析和人工智能等领域。但python是单线程的，想要提升python的处理速度，涉及到一个很关键的技术——协程。本篇文章，将讲述python协程的理解与使用。
1、操作系统相关概念
在理解与使用协程之前，先简单的了解几个与操作系统相关的概念，包括进程、线程、同步和异步、阻塞与非阻塞。了解这些概念，对你学习协程、消息队列、缓存等知识都有一定的帮助。
（1）进程：
进程是操作系统分配资源的最小单位，系统由一个个程序（进程）组成的，一般而言，分为文本区域、数据区域和堆栈区域
文本区域存储处理器执行的代码（机器码），通常来说，这是一个只读区域，防止运行的程序被意外的修改
数据区域存储所有的变量和动态分配的内存，又细分为初始化的数据区（所有初始化的全局、静态、常量以及外部变量）和未初始化的数据区（初始化未0的全局变量和静态变量），初始化的变量最初保存在文本区，程序启动后被拷贝到初始化的数据区
堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量，在地址空间里，栈区紧连着堆区，他们的增长方向相反，内存是线性的，所以我们的代码放在低地址的地方，由低向高增长，栈区大小不可预测，随开随用，因此放在高地址的地方，由高向低增长。当堆与栈指针重合的时候，意味着内存耗尽，造成内存溢出。
进程的创建和销毁都非常的消耗系统资源，是一种比较昂贵的操作。进程为了自身能够得到运行，必须抢占式的争夺CPU。对于单核CPU而言，在同一时间内只能执行一个进程的代码，所以在单核CPU上实现多进程，是通过CPU的快速切换不同进程来实现的，看上去就像是多个进程同时执行。
由于进程间是隔离的，各自拥有自己的内存资源，相比于线程的共享内存而言，要更安全，不同进程之间的数据只能通过IPC（Inter-Process Communication）进行通信共享
（2）线程
线程是CPU调度的基本单位。如果进程是一个容器，线程就是运行在容器里面的程序，线程是属于进程的，同个进程的多个线程共享进程的内存地址空间
线程间可以直接通过全局变量进行通信，所以相对来说，线程间通信是不太安全的，因此引入各种锁的场景，这里将不阐述
当一个线程奔溃了，会导致整个进程也奔溃，即其它线程也挂了。这一点与进程不一样，一个进程挂了，其他进程照样执行
在多核操作系统中，默认一个进程内只有一个线程，所以对多进程处理就像是一个进程一个核心
（3）同步和异步
同步和异步关注的是消息通信机制，所谓同步，就是在发出一个函数调用时，在没有得到结果之前，该调用不会返回。一旦调用返回，就立即得到调用的返回值，即调用者主动等待调用结果
所谓异步，就是在请求发出去后，这个调用就立即返回，但没有返回结果，通过回调的方式告知该调用的实际结果
同步的请求，需要主动读写数据，并且等待结果；异步的请求，调用者不会立即得到结果。而是在调用发出后，被调用者通过状态、通知来告诉调用者，或通过回调函数处理这个调用
（4）阻塞与非阻塞
阻塞和非阻塞关注的是程序在等待调用结果（消息，返回值）时的状态
阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起。调用线程只有在得到结果之后才会返回
非阻塞调用指在得到不能立即得到结果之前，该调用不会阻塞当前线程。所以，区分的条件在于，进程/线程要访问的数据是否就绪，进程/线程是否需要等待
非阻塞一般通过多路复用实现，多路复用由select、poll、epoll几种实现方式
（5）协程
了解完前面几个概念，再来看看协程的概念
协程是属于线程的，又称微线程，纤程，英文名是coroutine。举个例子，在执行函数A时，我希望能随时终端去执行函数B，然后终端B的执行，切换回来执行函数A。这就是协程的作用，由调用者自有切换。这个切换过程并不等同于函数调用，因为它没有调用语句。执行方式与多线程类似，但是协程只有一个线程执行
协程的优点是执行效率非常高，因为协程的切换是由程序自身控制，不需要切换线程，即没有切换线程的开销。同时，由于只有一个线程，不存在冲突的问题，不需要依赖锁（加锁和释放锁需要很多资源消耗）
协程的主要使用场景在于处理io密集型程序，解决效率问题，不同于CPU密集型程序的处理。然而实际开发中这两种场景非常多，如果要充分发挥CPU的利用率，可以使用多进程+协程的方式，本文后续将讲到结合点
2、协程相关原理
根据wikipedia的定义，协程是一个无优先级的子程序调度组件，允许子程序在特定的地方挂起恢复。所以理论上，只要内存足够，一个线程可以有任意多个协程，但同一时刻只能有一个协程在运行，多个协程分享该线程分配到的计算机资源。协程是为了充分发挥异步调用的优势，异步操作则是为了IO操作阻塞线程
（1）知识准备
在了解原理前，先做一个知识的准备
1）现代主流的操作系统几乎都是分时操作系统，即一台计算机采用时间片轮转的方式为多个用户提供服务，系统资源分配的基本单位是进程，CPU调度的基本单位是线程
2）运行时内存空间氛围变量区、栈区、堆区。内存地址分配上，堆区从低到高，栈区从高到低
3）计算机执行时一条条指令读取执行，执行到当前指令时，下一条指令的指令的地址在指令寄存器的IP中，ESP寄存值只想当前栈顶地址，EBP指向当前活动栈帧的基地址
4）系统发生函数调用时操作为：先将入参从右往左一次压栈，然后把返回地址压栈，最后将当前EBP寄存器的值压栈，修改ESP寄存器的值，在栈区分配当前函数局部变量所需的空间
5）协程的上下文包含属于当前协程的栈区和寄存器里面存放的值
（2）事件循环
在python3.3中通过yield from使用协程，在3.5中，引入了关于协程的语法糖async/await的原理解析。其中，事件循环是一个核心所在，编写过js的同学，会对事件循环Eventloop更加了解，事件循环是一种等待程序分配消息或事件的编程架构。在python中，asyncio.coroutine修饰器用来标记作为协程的函数，这里的协程是和asyncio及其事件循环一起使用的，而在后续的发展中，async/await被使用的越来越广泛
（3）async/await
async/await是使用python协程的关键，从结构上来看，asyncio实质上是一个异步框架，async/await是为异步框架提供API以方便使用者调用，所以使用者要想使用async/await编写协程代码，目前必须基于asyncio或其他异步库
（4）Future
在实际开发编写异步代码时，为了避免太多回调方法导致的回调地狱，但又需要获取异步调用的返回结果，聪明的语言设计者设计了一个叫做Future的对象，封装了与loop的交互行为。其大致执行过程为：程序启动后，通过add_done_callback方法向epoll注册回调函数，当result属性得到返回值后，主动运行之前注册的回调函数，向上传递给coroutine。这个Future对象为asyncio.Future
但是，要想取得返回值，程序必须恢复到工作状态，而由于Future对象本身的生存周期比较短，每一次注册回调、产生事件、触发回调过程后工作可能已经完成，所以用Future向生成器send result并不合适。这里又引入一个新的对象Task，保存在Future对象中，对生成器协程进行状态管理
Python里另一个Future对象是concurrent.futures.Future，与asyncio.Future互不兼容，容易产生混淆。区别点在于，concurrent.futures是线程级的Future对象，当使用concurrent.futures.Executor进行多线程编程时，该对象用于在不同的thread之间传递结果
（5）Task
上文中提到，Task是维护生成器协程状态处理执行逻辑的任务对象，Task中有一个_step方法，负责生成器协程与EventLoop交互过程的状态迁移，整个过程可以理解为：Task向协程send一个值，恢复其工作状态。当协程运行到断点后，得到新的Future对象，再处理future与loop的回调注册过程
（6）Loop
在日常开发中，会有一个误区，认为每一个线程都可以有一个独立的loop。实际运行时，主线程才能通过asyncio.get_event_loop()创建一个新的loop，而在其他线程时，使用get_event_loop()却会抛错。正确的做法为通过asyncio.set_event_loop()，将当前线程与主线程loop显式绑定
3、协程实战
上面介绍完了协程相关的概念和原理，接下来看看如何使用，这里举一个实际场景的例子
场景：
外部接受一些文件，每个文件里有一些数据，其中，这组数据需要通过http的方式，发向第三方平台，并获得结果
分析：
由于同一文件的每一组数据没有前后的处理逻辑，在之前通过requests库发送的网络请求，串行执行，下一组数据的发送需要等待上一组数据的返回，显得整个文件的处理时间长，这种请求方式，完全可以由协程来实现
为了更方便的配合协程发请求，我们使用aiohttp库来代替requests库，关于aiohttp，下面做简单介绍
aiohttp：
aiohttp是asyncio和python的异步HTTP客户端/服务器，由于是异步的，经常用在服务器端接收请求，和客户端爬虫应用，发起异步请求，这里我们主要用来发请求
aiohttp支持客户端和HTTP服务器，可以实现单线程并发IO操作，无需使用Callback Hell即可支持Server WebSockets和Client WebSockets，且具有中间件
4、代码实现
直接上代码吧，talk is cheap,show me the code~
import aiohttp
import asyncio
from inspect import isfunction
import time
import logger
@logging_utils.exception(logger)
def request(pool, data_list):
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(exec(pool, data_list))
async def exec(pool, data_list):
tasks = []
sem = asyncio.Semaphore(pool)
for item in data_list:
tasks.append(
control_sem(sem,
item.get("method", "GET"),
item.get("url"),
item.get("data"),
item.get("headers"),
item.get("callback")))
await asyncio.wait(tasks)
async def control_sem(sem, method, url, data, headers, callback):
async with sem:
count = 0
flag = False
while not flag and count < 4:
flag = await fetch(method, url, data, headers, callback)
count = count + 1
print("flag:{},count:{}".format(flag, count))
if count == 4 and not flag:
raise Exception(‘EAS service not responding after 4 times of retry.‘)
async def fetch(method, url, data, headers, callback):
async with aiohttp.request(method, url=url, data=data, headers=headers) as resp:
try:
json = await resp.read()
print(json)
if resp.status != 200:
return False
if isfunction(callback):
callback(json)
return True
except Exception as e:
print(e)
这里，我们封装了对外发送批量请求的request方法，接收一次性发送的数据多少，和数据综合，在外部使用时，只需要构建好网络请求对象的数据，设定好请求池大小即可，同时，设置了重试功能，进行了4次重试，防治在网络抖动的时候，单个数据的网络请求发送失败
最终效果：
在使用协程重构网络请求模块之后，当数据量在1000的时候，由之前的816s，提升到424s，快了一倍，且请求池大小加大的时候，效果更明显，由于第三方平台同时建立连接的数据限制，我们设定了40的阈值。可以看到，优化的程度很显著
文章来源：阿里技术（博主为了学习这篇文章，将阿里技术中的原文重新码了一遍，放到了自己的博客中，与原文相比，语句的表达方式有些出入，但内容是一致的）
原文地址：https://www.cnblogs.com/xmcwm/p/12082982.html