Python协程入门指北
一、什么是协程？
协程（Coroutine）就像可以暂停执行的函数，能够在执行过程中主动让出控制权，等准备好后再继续执行。
生活小例子
想象你在咖啡店排队：
- 普通函数：必须一直排到取餐（阻塞等待）
- 协程：下单后去旁边座位等，轮到你再回来取（非阻塞）
二、快速入门
1. 最简单的协程
import asyncioasync def hello():print("开始")await asyncio.sleep(1) # 暂停1秒print("结束")asyncio.run(hello()) # 运行协程
2. 并发执行多个协程
async def make_coffee(name, time):print(f"{name}开始制作")await asyncio.sleep(time)print(f"{name}制作完成")async def main():# 同时制作三杯咖啡await asyncio.gather(make_coffee("拿铁", 2),make_coffee("美式", 1),make_coffee("卡布", 3))asyncio.run(main())
输出顺序：美式 → 拿铁 → 卡布（总耗时3秒）
三、核心概念
1. 关键字解析
| 关键字 | 作用说明 | 示例 |
|---|---|---|
| async | 定义协程函数 | async def func(): |
| await | 暂停等待异步操作 | await task() |
| run() | 启动协程的主入口 | asyncio.run(main()) |
2. 协程 vs 多线程
| 协程 | 多线程 | |
|---|---|---|
| 内存占用 | 约1KB/任务 | 约8MB/线程 |
| 切换速度 | 100纳秒级 | 1微秒级 |
| 适用场景 | I/O密集型任务 | CPU密集型任务 |
四、实战应用
1. 网络请求并发
import aiohttpasync def fetch(url):async with aiohttp.ClientSession() as session:async with session.get(url) as response:return await response.text()async def main():urls = ["url1", "url2", "url3"]results = await asyncio.gather(*[fetch(url) for url in urls])print(f"获取到{len(results)}个结果")asyncio.run(main())
2. 生产者-消费者模式
async def producer(queue):for i in range(5):await queue.put(i)print(f"生产产品{i}")await asyncio.sleep(0.5)async def consumer(queue):while True:item = await queue.get()print(f"消费产品{item}")queue.task_done()async def main():queue = asyncio.Queue(3) # 最大容量3await asyncio.gather(producer(queue),consumer(queue))asyncio.run(main())
五、常见问题
1. 为什么我的协程不执行？
- 忘记使用
await调用协程 - 没有通过
asyncio.run()启动 - 在普通函数中调用协程
2. 如何停止无限循环的协程？
task = asyncio.create_task(infinite_task())
await asyncio.sleep(5)
task.cancel() # 5秒后取消任务
3. 协程会替代多线程吗？
- 适合：网络请求、文件IO、Web服务等I/O密集型场景
- 不适合：科学计算、图像处理等CPU密集型任务
六、优化
- 避免阻塞操作：用
await asyncio.sleep()代替time.sleep() - 限制并发量：
sem = asyncio.Semaphore(10) # 最多同时10个async def limited_task():async with sem:await heavy_work()
- 使用结构化并发（Python 3.11+）：
async with asyncio.TaskGroup() as tg:tg.create_task(task1())tg.create_task(task2())
备注
个人水平有限，有问题随时交流~
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