[b]阻塞型I/O和GIL[/b] CPython 解释器本身就不是线程安全的，因此有全局解释器锁（GIL），一次只允许使用一个线程执行 Python 字节码。因此，一个 Python 进程通常不能同时使用多个 CPU 核心。 然而，标准库中所有执行阻塞型 I/O 操作的函数，在等待操作系统返回结果时都会释放GIL。这意味着在 Python 语言这个层次上可以使用多线程，而 I/O 密集型 Python 程序能从中受益：一个 Python 线程等待网络响应时，阻塞型 I/O 函数会释放 GIL，再运行一个线程。 [b]asyncio[/b] 这个包使用事件循环驱动的协程实现并发。 asyncio 大量使用 yield from 表达式，因此与Python 旧版不兼容。 asyncio 包使用的“协程”是较严格的定义。适合asyncio API 的协程在定义体中必须使用 yield from，而不能使用 yield。此外，适合 asyncio 的协程要由调用方驱动，并由调用方通过 yield from 调用； [b]示例1[/b] @asyncio.coroutine把生成器函数标记为协程类型。 asyncio.sleep(3) 创建一个3秒后完成的协程。 loop.run_until_complete（future），运行直到future完成；如果参数是 coroutine object,则需要使用 ensure_future()函数包装。 loop.close() 关闭事件循环 [b]示例2[/b] 解释： 1. asyncio.ensure_future（coro_or_future, *, loop=None）：计划安排一个 coroutine object的执行，返回一个 asyncio.Task object。 2. worker_fu.cancel()： 取消一个协程的执行，抛出CancelledError异常。 3. asyncio.wait()：协程的参数是一个由期物或协程构成的可迭代对象； wait 会分别把各个协程包装进一个 Task 对象。 [b]asyncio.Task 对象与threading.Thread对象的比较[/b] asyncio.Task 对象差不多与 threading.Thread 对象等效。 Task 对象用于驱动协程， Thread 对象用于调用可调用的对象。 Task 对象不由自己动手实例化，而是通过把协程传给 asyncio.ensure_future(…) 函数或loop.create_task(…) 方法获取。 获取的 Task 对象已经排定了运行时间；Thread 实例则必须调用 start 方法，明确告知让它运行。 如果想终止任务，可以使用 Task.cancel() 实例方法，在协程内部抛出CancelledError 异常。 [b]线程与协程的安全比较[/b] 如果使用线程做过重要的编程，因为调度程序任何时候都能中断线程。必须记住保留锁，去保护程序中的重要部分，防止多步操作在执行的过程中中断，防止数据处于无效状态。 协程默认会做好全方位保护，以防止中断。我们必须显式产出才能让程序的余下部分运行。对协程来说，无需保留锁，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。想交出控制权时，可以使用 yield 或 yield from 把控制权交还调度程序。这就是能够安全地取消协程的原因：按照定义，协程只能在暂停的 yield处取消，因此可以处理 CancelledError 异常，执行清理操作。 Future（期物） 通常情况下自己不应该创建期物，而只能由并发框架（concurrent.futures 或 asyncio）实例化。原因很简单：期物表示终将发生的事情，而确定某件事会发生的唯一方式是执行的时间已经排定。 asyncio.Future 在 asyncio 包中， BaseEventLoop.create_task(…) 方法接收一个协程，排定它的运行时间，然后返回一个 asyncio.Task 实例——也是 asyncio.Future 类的实例，因为 Task 是Future 的子类，用于包装协程。 asyncio.ensure_future（coro_or_future, *, loop=None） 这个函数统一了协程和期物：第一个参数可以是二者中的任何一个。如果是 Future 或 Task 对象，那就原封不动地返回。如果是协程，那么 async 函数会调用loop.create_task(…) 方法创建 Task 对象。 loop= 关键字参数是可选的，用于传入事件循环；如果没有传入，那么 async 函数会通过调用 asyncio.get_event_loop() 函数获取循环对象。 BaseEventLoop.create_task(coro) 这个方法排定协程的执行时间，返回一个 asyncio.Task 对象。 asyncio 包中有多个函数会自动把参数指定的协程包装在 asyncio.Task 对象中，例如 BaseEventLoop.run_until_complete(…) 方法。 asyncio.as_completed 为了集成进度条，我们可以使用的是 as_completed 生成器函数；幸好， asyncio 包提供了这个生成器函数的相应版本。 [b]使用asyncio和aiohttp包[/b] 从 Python 3.4 起， asyncio 包只直接支持 TCP 和 UDP。如果想使用 HTTP 或其他协议，那么要借助第三方包 aiohttp 。 使用 asyncio 包时，我们编写的异步代码中包含由 asyncio 本身驱动的协程（即委派生成器），而生成器最终把职责委托给 asyncio 包或第三方库（如aiohttp）中的协程。这种处理方式相当于架起了管道，让 asyncio 事件循环（通过我们编写的协程）驱动执行低层异步 I/O 操作的库函数。 [b]避免阻塞型调用[/b] 有两种方法能避免阻塞型调用中止整个应用程序的进程： 1. 在单独的线程中运行各个阻塞型操作 2. 把每个阻塞型操作转换成非阻塞的异步调用使用 多个线程是可以的，但是各个操作系统线程（Python 使用的是这种线程）消耗的内存达兆字节（具体的量取决于操作系统种类）。如果要处理几千个连接，而每个连接都使用一个线程的话，我们负担不起。 把生成器当作协程使用是异步编程的另一种方式。对事件循环来说，调用回调与在暂停的协程上调用 .send() 方法效果差不多。各个暂停的协程是要消耗内存，但是比线程消耗的内存数量级小。 [b]上面的脚本为什么会很快[/b] 在上面的脚本中，调用 loop.run_until_complete 方法时，事件循环驱动各个download_one 协程，运行到第一个 yield from 表达式处时，那个表达式驱动各个get_flag 协程，然后在get_flag协程里面运行到第一个 yield from 表达式处时，调用 aiohttp.request(…)函数。这些调用都不会阻塞，因此在零点几秒内所有请求全部开始。 asyncio 的基础设施获得第一个响应后，事件循环把响应发给等待结果的 get_flag 协程。得到响应后， get_flag 向前执行到下一个 yield from 表达式处，调用resp.read() 方法，然后把控制权还给主循环。其他响应会陆续返回。所有 get_ flag 协程都获得结果后，委派生成器 download_one 恢复，保存图像文件。 [b]async和await[/b] 为了简化并更好地标识异步IO，从Python 3.5开始引入了新的语法async和await，可以让coroutine的代码更简洁易读。 async和await是针对coroutine的新语法，要使用新的语法，只需要做两步简单的替换。 1. 把@asyncio.coroutine替换为async 2. 把yield from替换为await 例如： 等同于 网站请求实例 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持编程素材网。