python 一直在進行並發編程的優化， 比較熟知的是使用 thread 模塊多線程和 multiprocessing 多進程，后來慢慢引入基於 yield 關鍵字的協程。 而近幾個版本，python 對於協程的寫法進行了大幅的優化，很多之前的協程寫法不被官方推薦了。如果你之前了解過 python 協程，你應該看看最新的用法。
並發、並行、同步和異步
並發指的是 一個 CPU 同時處理多個程序，但是在同一時間點只會處理其中一個。並發的核心是：程序切換。
但是因為程序切換的速度非常快，1 秒鍾內可以完全很多次程序切換，肉眼無法感知。
並行指的是多個 CPU 同時處理多個程序，同一時間點可以處理多個。
同步：執行 IO 操作時，必須等待執行完成才得到返回結果。
異步：執行 IO 操作時，不必等待執行就能得到返回結果。
協程，線程和進程的區別
多進程通常利用的是多核 CPU 的優勢，同時執行多個計算任務。每個進程有自己獨立的內存管理，所以不同進程之間要進行數據通信比較麻煩。
多線程是在一個 cpu 上創建多個子任務，當某一個子任務休息的時候其他任務接着執行。多線程的控制是由 python 自己控制的。 子線程之間的內存是共享的，並不需要額外的數據通信機制。但是線程存在數據同步問題，所以要有鎖機制。
協程的實現是在一個線程內實現的，相當於流水線作業。由於線程切換的消耗比較大，所以對於並發編程，可以優先使用協程。
。。。
這是對比圖：
協程的基礎使用
這是 python 3.7 里面的基礎協程用法，現在這種用法已經基本穩定，不太建議使用之前的語法了。
import asyncio import time async def visit_url(url, response_time): """訪問 url""" await asyncio.sleep(response_time) return f"訪問{url}, 已得到返回結果" start_time = time.perf_counter() task = visit_url('http://wangzhen.com', 2) asyncio.run(task) print(f"消耗時間：{time.perf_counter() - start_time}") - 1, 在普通的函數前面加 async 關鍵字；
- 2，await 表示在這個地方等待子函數執行完成，再往下執行。（在並發操作中，把程序控制權教給主程序，讓他分配其他協程執行。） await 只能在帶有 async 關鍵字的函數中運行。
- 3， asynico.run() 運行程序
- 4， 這個程序消耗時間 2s 左右。
增加協程
再添加一個任務：
task2 = visit_url('http://another.com', 3)
asynicio.run(task2)
這 2 個程序一共消耗 5s 左右的時間。並沒有發揮並發編程的優勢。如果是並發編程，這個程序只需要消耗 3s,也就是task2的等待時間。要想使用並發編程形式，需要把上面的代碼改一下。
import asyncio import time async def visit_url(url, response_time): """訪問 url""" await asyncio.sleep(response_time) return f"訪問{url}, 已得到返回結果" async def run_task(): """收集子任務""" task = visit_url('http://wangzhen.com', 2) task_2 = visit_url('http://another', 3) await asyncio.run(task) await asyncio.run(task_2) asyncio.run(run_task()) print(f"消耗時間：{time.perf_counter() - start_time}") asyncio.gather 會創建 2 個子任務，當出現 await 的時候，程序會在這 2 個子任務之間進行調度。
create_task
創建子任務除了可以用 gather 方法之外，還可以使用 asyncio.create_task 進行創建。
async def run_task(): coro = visit_url('http://wangzhen.com', 2) coro_2 = visit_url('http://another.com', 3) task1 = asyncio.create_task(coro) task2 = asyncio.create_task(coro_2) await task1 await task2 協程的主要使用場景
協程的主要應用場景是 IO 密集型任務，總結幾個常見的使用場景：
- 網絡請求，比如爬蟲，大量使用 aiohttp
- 文件讀取， aiofile
- web 框架， aiohttp， fastapi
- 數據庫查詢， asyncpg, databases
進一步學習方向(接下來的文章)
- 什么時候用協程，什么時候用多線程，什么時候用多進程
- future 對象
- asyncio 的底層 api
- loop
- trio 第三方庫用法