本文分享关于python协程的概念和asyncio包的初步使用情况，同时也介绍了基本的相关概念，如进程、线程、并发、并行等。希望对于Python协程的学习有所帮助。

1. 协程相关的概念

1.1 进程和线程

进程（Process）是应用程序启动的实例，拥有代码、数据和文件和独立的内存空间，是操作系统最小资源管理单元。每个进程下面有一个或者多个线程（Thread），来负责执行程序的计算，是最小的执行单元。

重点是：操作系统会负责进程的资源的分配；控制权主要在操作系统。另一方面，线程做为任务的执行单元，有新建、可运行runnable（调用start方法，进入调度池，等待获取cpu使用权）、运行running（得到cpu使用权开始执行程序） 阻塞blocked（放弃了cpu 使用权，再次等待） 死亡dead5中不同的状态。线程的转态也是由操作系统进行控制。线程如果存在资源共享的情况下，就需要加锁，比如生产者和消费者模式，生产者生产数据多共享队列，消费者从共享队列中消费数据。

线程和进程在得到和放弃cpu使用权时，cpu使用权的切换都需损耗性能，因为某个线程为了能够在再次获得cpu使用权时能继续执行任务，必须记住上一次执行的所有状态。另外线程还有锁的问题。

1.2 并行和并发

并行和并发，听起来都像是同时执行不同的任务。但是这个同时的含义是不一样的。

 并行：多核CPU才有可能真正的同时执行，就是独立的资源来完成不同的任务，没有先后顺序。

 并发（concurrent）：是看上去的同时执行，实际微观层面是顺序执行，是操作系统对进程的调度以及cpu的快速上下文切换，每个进程执行一会然后停下来，cpu资源切换到另一个进程，只是切换的时间很短，看起来是多个任务同时在执行。要实现大并发，需要把任务切成小的任务。

上面说的多核cpu可能同时执行，这里的可能是和操作系统调度有关，如果操作系统调度到同一个cpu，那就需要cpu进行上下文切换。当然多核情况下，操作系统调度会尽可能考虑不同cpu。

这里的上下文切换可以理解为需要保留不同执行任务的状态和数据。所有的并发处理都有排队等候，唤醒，执行至少三个这样的步骤

1.3 协程

我们知道线程的提出是为了能够在多核cpu的情况下，达到并行的目的。而且线程的执行完全是操作系统控制的。而协程（Coroutine）是线程下的，控制权在于用户，本质是为了能让多组过程能不独自占用完所有资源，在一个线程内交叉执行，达到高并发的目的。

协程的优势：

 协程最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显

 第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

协程和线程区别：

 协程都没参与多核CPU并行处理，协程是不并行

 线程在多核处理器上是并行在单核处理器是受操作系统调度的

 协程需要保留上一次调用的状态

 线程的状态有操作系统来控制

我们姑且也过一遍这些文字上的概念，show your code的时候再联系起来，就会更清晰的。

2. python中的线程

python中的线程由于历史原因，即使在多核cpu的情况下并不能达真正的并行。这个原因就是全局解释器锁GIL（global interpreter lock），准确的说GIL不是python的特性，而是cpython引入的一个概念。cpython解释器在解析多线程时，会上GIL锁，保证同一时刻只有一个线程获取CPU使用权。

 为什么需要GIL python中一切都是对象，Cpython中对象的回收，是通过对象的引用计数来判断，当对象的引用计数为0时，就会进行垃圾回收，自动释放内存。但是如果多线程的情况，引用计数就变成了一个共享的变量 Cpython是当下最流行的Python的解释器，使用引用计数来管理内存，在Python中，一切都是对象，引用计数就是指向对象的指针数，当这个数字变成0，则会进行垃圾回收，自动释放内存。但是问题是Cpython是线程不安全的。

考虑下如果有两个线程A和B同时引用一个对象obj，这个时候obj的引用计数为2；A打算撤销对obj的引用，完成第一步时引用计数减去1时，这时发生了线程切换，A挂起等待，还没执行销毁对象操作。B进入运行状态，这个时候B也对obj撤销引用，并完成引用计数减1，销毁对象，这个时候obj的引用数为0，释放内存。如果此时A重新唤醒，要继续销毁对象，可是这个时候已经没有对象了。所以为了保证不出现数据污染，才引入GIL。

每个线程使用前都会去获取GIL权限，使用完释放GIL权限。释放线程的时机由python的另一个机制check_interval来决定。

在多核cpu时，因为需要获取和释放GIL锁，会存在性能上额外的损耗。特别是由于调度控制的原因，比如一个线程释放了锁，调度接着又分配cpu资源给同一个线程，该线程发起申请时，又重新获得GIL，而其他线程实际上都在等待，白白浪费了申请和释放锁的操作耗时。

python中的线程比较适合I/O密集型的操作（磁盘IO或者网络IO）。

 线程的使用

import os  

import time  

import sys  

from concurrent import futures  

def to_do(info):    

    for i in range(100000000):  

        pass  

    return info[0]  

MAX_WORKERS = 10  

param_list = []  

for i in range(5):  

    param_list.append(('text%s' % i, 'info%s' % i))  

workers = min(MAX_WORKERS, len(param_list))  

# with 默认会等所有任务都完成才返回，所以这里会阻塞  

with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor:  

    results = executor.map(to_do, sorted(param_list))  

# 打印所有  

for result in results:  

    print(result)  

# 非阻塞的方式，适合不需要返回结果的情况  

workers = min(MAX_WORKERS, len(param_list))  

executor = futures.ThreadPoolExecutor(workers)  

results = []  

for idx, param in enumerate(param_list):  

    result = executor.submit(to_do, param)  

    results.append(result)  

    print('result %s' % idx)  

# 手动等待所有任务完成  

executor.shutdown()  

print('='*10)  

for result in results:  

    print(result.result())

3. python中的进程

python提供的multiprocessing包来规避GIL的缺点，实现在多核cpu上并行的目的。multiprocessing还提供进程之间数据和内存共享的机制。这里介绍的concurrent.futures的实现。用法和线程基本一样，ThreadPoolExecutor改成ProcessPoolExecutor

import os  

import time  

import sys  

from concurrent import futures  

def to_do(info):    

    for i in range(10000000):  

        pass  

    return info[0]  

start_time = time.time()  

MAX_WORKERS = 10  

param_list = []  

for i in range(5):  

    param_list.append(('text%s' % i, 'info%s' % i))  

workers = min(MAX_WORKERS, len(param_list))  

# with 默认会等所有任务都完成才返回，所以这里会阻塞  

with futures.ProcessPoolExecutor(workers) as executor:  

    results = executor.map(to_do, sorted(param_list))    

 # 打印所有  

for result in results:  

    print(result)  

print(time.time()-start_time)  

# 耗时0.3704512119293213s， 而线程版本需要14.935384511947632s

4. python中的协程

4.1 简单协程

我们先来看下python是怎么实现协程的。答案是yield。以下例子的功能是实现计算移动平均数

from collections import namedtuple  

Result = namedtuple('Result', 'count average')  

# 协程函数  

def averager():  

    total = 0.0  

    count = 0  

    average = None  

    while True:  

        term = yield None  # 暂停，等待主程序传入数据唤醒  

        if term is None:  

            break  # 决定是否退出  

        total += term  

        count += 1  

        average = total/count # 累计状态，包括上一次的状态  

    return Result(count, average)  

# 协程的触发  

coro_avg = averager()  

# 预激活协程  

next(coro_avg)  

# 调用者给协程提供数据  

coro_avg.send(10)  

coro_avg.send(30)  

coro_avg.send(6.5)  

try:  

    coro_avg.send(None)  

except StopIteration as exc: # 执行完成，会抛出StopIteration异常，返回值包含在异常的属性value里  

    result = exc.value  

print(result)

yield关键字有两个含义：产出和让步;  把yield的右边的值产出给调用方，同时做出让步，暂停执行，让程序继续执行。

上面的例子可知

 协程用yield来控制流程，接收和产出数据

 next()：预激活协程

 send：协程从调用方接收数据

 StopIteration：控制协程结束， 同时获取返回值

我们来回顾下1.3中协程的概念：本质是为了能让多组过程能不独自占用完所有资源，在一个线程内交叉执行，达到高并发的目的。。上面的例子怎么解释呢？

 可以把一个协程单次一个任务，即移动平均

 每个任务可以拆分成小步骤（也可以说是子程序), 即每次算一个数的平均

 如果多个任务需要执行呢？怎么调用控制器在调用方

  如果有10个，可以想象，调用在控制的时候随机的给每个任务send的一个数据化，就会是多个任务在交叉执行，达到并发的目的。

4.2 asyncio协程应用包

asyncio即异步I/O, 如在高并发（如百万并发）网络请求。异步I/O即你发起一个I/O操作不必等待执行结束，可以做其他事情。asyncio底层是协程的方式来实现的。我们先来看一个例子，了解下asyncio的五脏六腑。

import time  

import asyncio  

now = lambda : time.time()  

# async定义协程  

async def do_some_work(x):  

    print("waiting:",x)  

    # await挂起阻塞， 相当于yield， 通常是耗时操作  

    await asyncio.sleep(x)  

    return "Done after {}s".format(x)  

# 回调函数，和yield产出类似功能  

def callback(future):  

    print("callback:",future.result())  

start = now()  

tasks = []  

for i in range(1, 4):  

    # 定义多个协程，同时预激活  

    coroutine = do_some_work(i)  

    task = asyncio.ensure_future(coroutine)  

    task.add_done_callback(callback)  

    tasks.append(task)  

# 定一个循环事件列表，把任务协程放在里面，  

loop = asyncio.get_event_loop()  

try:

     # 异步执行协程，直到所有操作都完成， 也可以通过asyncio.gather来收集多个任务  

    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))  

    for task in tasks:  

        print("Task ret:",task.result())  

except KeyboardInterrupt as e: # 协程任务的状态控制  

    print(asyncio.Task.all_tasks())  

    for task in asyncio.Task.all_tasks():  

        print(task.cancel())  

    loop.stop()  

    loop.run_forever()  

finally:  

    loop.close()  

print("Time:", now()-start)

上面涉及到的几个概念：

 event_loop 事件循环：程序开启一个无限循环，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

 coroutine 协程：协程对象，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用。

 task任务：一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数，任务则是对协程进一步封装，其中包含了任务的各种状态

 future: 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质上的区别

 async/await 关键字：python3.5用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。从上面可知，asyncio通过事件的方式帮我们实现了协程调用方的控制权处理，包括send给协程数据等。我们只要通过async定义协程，await定义阻塞，然后封装成future的task，放入循环的事件列表中，就等着返回数据。

再来看一个http下载的例子，比如你想下载5个不同的url（同样的，你想接收外部的百万的请求）

import time  

import asyncio  

from aiohttp import ClientSession  

tasks = []  

url = "https://www.baidu.com/{}"  

async def hello(url):  

    async with ClientSession() as session:

        async with session.get(url) as response:  

            response = await response.read()  

#            print(response)  

            print('Hello World:%s' % time.time())

if __name__ == '__main__':  

    loop = asyncio.get_event_loop()  

    for i in range(5):  

        task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))  

        tasks.append(task)  

    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

4.3 协程的应用场景

 支撑高并发I/O情况，如写支撑高并发的服务端

 代替线程，提供并发性能

 tornado和gevent都实现了类似功能， 之前文章提到Twisted也是

5. 总结

本文分享关于python协程的概念和asyncio包的初步使用情况，同时也介绍了基本的相关概念，如进程、线程、并发、并行等。希望对你有帮助，欢迎交流（@mintel）。简要总结如下：

 并发和并行不一样，并行是同时执行多个任务， 并发是在极短时间内处理多个任务

 多核cpu，进程是并行，python线程受制于GIL，不能并行，反而因为上下文切换更耗时，协程正好可以弥补

 协程也不是并行，只是任务交替执行任务，在存在阻塞I/O情况，能够异步执行，提高效率

 asyncio 异步I/O库，可用于开发高并发应用 

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