Python中的协程（Coroutine）与异步编程

一、协程的基本概念

1. 定义：协程是一种用户态的轻量级线程，由程序自己控制调度（而非操作系统内核）
2. 特点：
   • 执行过程中可以暂停（挂起），并在需要时恢复执行
   • 协程间的切换不涉及线程上下文切换，开销远小于线程切换
   • 单线程内可运行多个协程，实现并发效果

二、协程的演进过程

1. 生成器基础（Python 3.4之前）

def simple_coroutine():
    print("启动协程")
    x = yield  # 暂停点，接收外部传入的值
    print("接收到值:", x)

# 使用方式
coro = simple_coroutine()
next(coro)  # 启动协程，执行到第一个yield
coro.send(42)  # 向协程发送值，恢复执行

2. 引入asyncio库（Python 3.4）

import asyncio

@asyncio.coroutine  # 装饰器标记协程
def old_style_coroutine():
    yield from asyncio.sleep(1)  # 委托给其他生成器
    print("执行完成")

三、async/await语法（Python 3.5+）

1. 关键字定义：

   • async def：声明异步函数（协程函数）
   • await：等待异步操作完成，期间协程暂停但不会阻塞事件循环

2. 基本语法示例：

import asyncio

async def say_after(delay, message):
    await asyncio.sleep(delay)  # 异步等待
    print(message)

async def main():
    # 顺序执行
    await say_after(1, "Hello")
    await say_after(1, "World")
    
    # 并发执行
    task1 = asyncio.create_task(say_after(1, "Task1"))
    task2 = asyncio.create_task(say_after(1, "Task2"))
    await task1
    await task2

# 运行协程
asyncio.run(main())

四、协程的运行机制

1. 事件循环（Event Loop）

   • 核心调度器，管理所有协程的执行
   • 不断检查可执行的协程，并在它们之间切换
   • 提供异步IO、定时器等基础设施

2. 协程状态转换：

   • 创建：通过调用异步函数创建（但未执行）
   • 挂起：遇到await表达式时暂停
   • 恢复：等待的操作完成时重新进入就绪队列
   • 完成：函数执行完毕或出现异常

五、异步编程实践要点

1. 错误处理：

async def risky_operation():
    try:
        await some_async_call()
    except Exception as e:
        print(f"操作失败: {e}")

# 多个协程的错误处理
async def batch_operations():
    results = await asyncio.gather(
        task1(), task2(), task3(),
        return_exceptions=True  # 将异常作为结果返回
    )

2. 资源管理：

async def using_async_context():
    async with aiofiles.open('file.txt') as f:  # 异步上下文管理器
        content = await f.read()

六、协程与线程的对比

1. 适用场景：

   • 协程：I/O密集型任务（网络请求、文件操作）
   • 线程：CPU密集型任务（计算密集型操作）

2. 性能特点：

   • 协程：单线程内可处理数万个并发连接
   • 线程：受GIL限制，适合多I/O但少CPU的场景

七、实际应用模式

1. 生产者-消费者模式：

async def producer(queue):
    while True:
        item = await get_item()
        await queue.put(item)

async def consumer(queue):
    while True:
        item = await queue.get()
        await process_item(item)

通过这种渐进式学习，你可以从基础概念到实际应用全面掌握Python协程和异步编程的核心要点。