Python 的协程到底有啥用啊…

你得所有都异步非阻塞才行

全局协程写起来有爽的地方也有不习惯的地方, 爽的基本就是全程非阻塞了, 以前多线程处理的事情全丢给 Future/Task, 整个程序基本不会因为一句代码影响其他代码(写错的情况下还是可能的... 比如错用 time.sleep). 不爽的地方就是程序不能自己识别自己要不要 await 一个结果, 害我为了兼容普通函数和协程的执行结果, 总得

result = (await result) if isawaitable(result) else xxx

性能的话, 不开 uvloop 感觉不出太明显差距

用同步的思维写异步程序
减少锁、上下文切换、线程自身的开销

For I/O-bound workloads, there are exactly (only!) two reasons to use async-based concurrency over thread-based concurrency:

- Asyncio offers a safer alternative to preemptive multitasking (i.e., using threads), thereby avoiding the bugs, race conditions, and other nondeterministic dangers that frequently occur in nontrivial threaded applications.

- Asyncio offers a simple way to support many thousands of simultaneous socket connections, including being able to handle many long-lived connections for newer technologies like WebSockets, or MQTT for Internet of Things (IoT) applications.

摘自 Using Asyncio in Python 昨天刚好看了这本书 如果感兴趣且能看到的话可以看下 还是挺不错的 http://shop.oreilly.com/product/0636920320876.do

http://www.dabeaz.com/finalgenerator/index.html
超全, 超牛逼, 超好看

协程的意义在意执行多个没有上下文结果依赖的“不相关”的任务的时候会让这些任务并行执行，同时又不需要担心线程的状态管理，以此达到运行效率的提升。
但是，有一种情况下协程并不会提升效率，理论上反而会降低效率（因为线程切换的代价）。

async def run(tasks):
all_results = []
for task in tasks:
result = await execute(task) # the only one await
all_results.append(result) # append logic result of execute, not task itself

return all_results

不是特别好的一个例子。只有一个 await task 的话，后续操作又需要拿到结果才能继续，相当于同步的 join 卡在了 caller 所在的线程，没有异步的意义，所以会更慢。当然，基于上面的例子要优化也是非常简单的，不写了

@xingheng 还请写下优化的代码

因为没有理解并发并行的含义吧...

@xingheng 我好像就是写了个这样的东西(捂脸)

@YUX 大佬 404 了这个……

@xingheng 大佬，求优化的例子……

协程-主要还是保持状态，像你这种还是需要异步 IO，asyncio 。
在应用上，主要还是生成器，比如你处理未知网络数据，你可以使用协程去迭代处理。
https://www.imzjy.com/blog/2015-01-01-coroutine

我写了一篇文章来说明你遇到的问题。https://mp.weixin.qq.com/s/spayiLNuTnFVOWWeW-jkwQ

注意文中为了照顾没有基础的读者，有些概念可能并不十分准确，但是表达意思。

当然可以在 HTTP 取数据的时间干其他的事情，就算是做 CPU bound 的事情也可以。如果你从头写一个爬虫，一次多发一些 HTTP request 就知道了。HTTP 堵塞的那些时间，CPU 是可以做很多很多事情的

正我知道协程速度快很多就对了。

@nightan #12 https://hatboy.github.io/2019/02/16/Python%E5%BC%82%E6%AD%A5%E7%BC%96%E7%A8%8B%E8%AF%A6%E8%A7%A3/

> 这个时间内让程序去处理别的逻辑，处理完后再回来处理取回来的数据

这个地方读起来有些怪


之前是写了一个 chunk + requests_async 用协程处理

你可以这么理解

for _ in range(100):
request

和
for _ in range(100):
request_async


这两者会有区别。

但如果
你只是请求一个并直接使用，不一定有你要的效果。

协程是单线程的，因此你必须保证你的所有“阻塞”操作都是异步的，不然对性能没有任何提升。
比如你用 requests 写爬虫程序。由于 requests 的操作都是阻塞的，用协程不会带来任何的性能提升。
要想提升性能得把 requests 换成非阻塞的库，如 aiohttp 。

也可以试试 multiprocessing

@YUX 感谢大佬的分享，前后大概看得懂……中间看的懵圈……(捂脸)，我得慢慢消化消化……
我现在写的程序中，实际上有三个函数，分别负责
- 1. 从某个数据库读数据，存下来
- 2. 处理这些数据，然后写到另一个库中，同时这些处理后的数据还要让第三个函数拿到
- 3. 把处理后的数据通过 HTTP 发送出去
也许我可以把这三个函数放到三个线程中？其中一个函数发生 I/O 操作的时候，其它函数应该会执行吧……？

@nightan #22 正如前面多次提到的 要全局都非阻塞 不知道你这三个函数是否都满足要求 推荐一个 非阻塞的 orm https://github.com/tortoise/tortoise-orm

推荐一篇文章，https://snarky.ca/how-the-heck-does-async-await-work-in-python-3-5/
作者从头讲解了 Python 协程的工作原理，并实现了一个简易的事件循环，有助于理解基于 Python 协程的工作原理。
但是这个说的是原理，目前可能不太适合你看。之后有兴趣可以看下，看完可以再读下 asyncio 库的源码。
Python 协程本质是依赖 IO 多路复用和 yield 去实现异步的，所以只有网络 IO 才有必要使用协程。

@YUX 发 HTTP 请求用的 requests 模块，看起来是阻塞的，刚刚我也试过，await 对于这个模块的调用不生效; 所以即使我用多线程，在处理 HTTP 请求的时候，因为是阻塞的，也一定是要等它执行完是吗？阻塞的 I/O 发生时，python 也不能切换到别的线程咯……

你得整体在一个异步框架里，才有意义。比如事件驱动的框架。

@nightan #25

https://github.com/encode/requests-async

无锁并发

@freakxx 谢谢

我以前写过一个代理 ip 池，测试 1000 个 IP 。如果是多线程大概需要 2 分钟，如果是协程大概 10 秒。

我原以为我可以在通过 HTTP 取数据的这个时间内让程序去处理别的逻辑，处理完后再回来处理取回来的数据
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你不会以为协程只能 await 吧？ asyncio.ensure_feature 以及 asyncio.gather 了解过么？

@keepeye 看了楼上大佬分享的博客，asyncio.ensure_feature 有用到……效果明显……但是要用 requests_async，requests 本身是阻塞的似乎没办法……

@nightan aiohttp aiomysql 等等 https://github.com/aio-libs

@keepeye 谢谢！

@nightan #32 本身阻塞的就用 run_in_executor 吧, 丢一个线程让它玩儿去. 多看看 encode 和 aiolibs 里的经典库, 看文档灵光乍现, 看源码茅塞顿开

> 我原以为我可以在通过 HTTP 取数据的这个时间内让程序去处理别的逻辑，处理完后再回来处理取回来的数据…

↑ 异步确实是给你干这个的

协程的本质是保存当前函数或者例程的运行状态，并主动让出 CPU 资源，使得和当前函数处于"平级"的函数或者是例程能够得到 CPU 资源，并于原有保存点继续执行，整个过程只有少量的函数运行点恢复操作，没有重量级的线程(进程)上下文切换，所以在同样任务的情况下，协程比线程、进程拥有更高的执行效率。
Python 的协程，对我个人而言还不如线程好用，宁愿使用 gevent patch，也不愿意使用 asyncio 。协程还是 Golang 用起来更加顺手。

我这两天也在看这个, 完全不能理解 async await 的意义...
一般函数不也是要等他返回结果吗? 为啥要 await ...
我不做爬虫不写服务器, 平时只和 numpy scipy pandas 打交道, 是不是异步对我其实没啥用 ?

@raymanr 这种一般都用多线程吧，把数据从原始状态转换成某种结构化形式丢去学习，我用 joblib 就比普通循环快几十条街

协程仅使用于类似爬虫或服务这种持续性 io 密集的程序，其他平砍算法可以解决的事情用协程就是增加心智负担。

go 的协程并发模型太漂亮了
@SmartKeyerror

@raymanr
一般等待返回的时候，本线程就卡住了，await 协程，会在等待运算结果的过程中自动切换运行线程中的其他协程

@raymanr 我这这几天看下来我能感觉到协程有用但是我现在真的是写不好…我暂时先用多线程和队列来优化代码…http 部分我保持顺序执行就好了，因为我还发现我目标的服务器是按顺序处理请求的，同时多个请求过去反而会慢…

@nightan 我暂时先搁置这个问题了, js 的 promise 我都可以理顺, async await 这种就是一直吃不懂, 始终对于异步的理解还在回调函数上面. 找不到回调函数在哪里就不知道发生了什么

@SmartKeyerror 小龙，看看我发现了什么