0x00 前言

之前对协程早有耳闻，但一直没有去学习，今天就来学习一下协程，再次感谢莫烦的教程。

可以交给asyncio执行的任务被称为协程， asyncio 即异步的意思，在 Python3 中这是一个仅使用单线程就能达到多线程、多进程效果的工具。

在单线程中使用异步发起 IO 操作的时候，不需要等待 IO 的结束，在等待 IO 操作结束的这个空当儿可以继续做其他事情，结束的时候就会得到通知，所以能够很有效的利用等待下载的这段时间。

今天就来看看协程能不能干掉多线程和多进程。

0x01 基本用法

Python 的在 3.4 中引入了协程的概念，3.5 则确定了协程的语法，所以想使用协程处理 IO ，需要Python3.5 及以上的版本，下面是一个简单示例代码。

import timeimport asyncio
async def job(t):    print('开始第', t,'个任务')    await asyncio.sleep(t)  #等待t秒    print('第', t, '个任务执行了', t, '秒')

async def main(loop):    tasks = [loop.create_task(job(t)) for t in range(1, 4)]     #创建多个任务    await asyncio.wait(tasks)    #运行刚才创建的那些任务
if __name__ == '__main__':    start_time = time.time()    loop = asyncio.get_event_loop()    #创建事件循环    loop.run_until_complete(main(loop))    #运行刚才创建的事件循环    loop.close()    print("所有总共耗时", time.time() - start_time)

运行结果如下：




开始第 1 个任务开始第 2 个任务开始第 3 个任务第 1 个任务执行了 1 秒第 2 个任务执行了 2 秒第 3 个任务执行了 3 秒所有总共耗时 3.0029773712158203

这里运行了三个任务，三个任务的执行时间加在一起是6秒，但是最后总共耗时是3秒，接下来就看看协程在爬虫中的使用。
0x02 aiohttp的使用
使用 aiohttp 模块可以将 requests 替换成一个异步的 requests ，下面先来看看一般的 requests 的使用，下面的运行结果耗时是我运行了三次，然后取平均数的结果。




import timeimport requests
def normal():    for i in range(3):        r = requests.get(URL)
if __name__ == '__main__':        t1 = time.time()        URL = 'https://www.teamssix.com/'    normal()    print("正常访问 3 次博客耗费时间", time.time()-t1)

运行结果如下：
正常访问 3 次博客耗费时间 12.872265259424845

正常情况下，花费了近 13 秒，接下来使用 aiohttp 看看耗时多少。
import timeimport asyncioimport aiohttp
async def job(session):   response = await session.get('https://www.teamssix.com/')       # 等待并切换   return str(response.url)
async def main(loop):   async with aiohttp.ClientSession() as session:      # 官网推荐建立 Session 的形式       tasks = [loop.create_task(job(session)) for _ in range(3)]       finished, unfinished = await asyncio.wait(tasks)if __name__ == '__main__':    t1 = time.time()    loop = asyncio.get_event_loop()    loop.run_until_complete(main(loop))    loop.close()    print("异步访问 3 次博客耗费时间", time.time() - t1)

运行结果如下：
异步访问 3 次博客耗费时间 4.055158615112305

从运行结果上来看使用 aiohttp 还是很给力的，接下来，看看多线程运行的时间。
import timeimport threadingimport requests
def thread_test():    r = requests.get(URL)
if __name__ == '__main__':    t1 = time.time()    URL = 'https://www.teamssix.com/'    thread_list = []    for i in range(3):        t = threading.Thread(target=thread_test)        thread_list.append(t)    for i in thread_list:        i.start()    for i in thread_list:        i.join()    print("多线程访问 3 次博客耗费时间", time.time()-t1)

运行结果如下：
5.449431339899699

可以看到 aiohttp 的速度还是要略快于多线程的，这里只是简单介绍了一下 aiohttp ，详细的可以参阅官方文档，想要使用的熟练还是需要大量练习，任重道远。
0x03 参考文章


https://www.jianshu.com/p/b5e347b3a17c


https://segmentfault.com/a/1190000008814676


https://www.lylinux.net/article/2019/6/9/57.html


https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/scraping/4-02-asyncio



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原文始发于微信公众号（TeamsSix）：Python 学习笔记 | 异步IO (asyncio) 协程