[Python]解决协程问题

讲到协程，我们首先要知道的是代码的运行存在同步和异步的方式。同步是流水线式的执行代码，这是众所周知的；而异步则相反，协程的异步运行可以在代码遇到I/O问题而产生阻塞时，自动跳转到下一部分代码运行。当运行结束后可以返回到之前等待的部分，实现高效率的工作。

协程基于效率而产生的优化代码和程序的工作模式，与协程类似的还有进程与线程的工作模式，这可以在原本能够运行的大型程序（含有大量同类操作）的基础上更加快速的实现代码，这类操作我们可以应用在python爬虫上，

为了更加直观的看出协程的优点，我们先看一段 同步 的代码

import time

def func1():
	print("a1")
	time.sleep(3)
	print("a2")

def func2():
	print("b1")
	time.sleep(3)
	print("b2")

def func2():
	print("c1")
	time.sleep(3)
	print("c2")

def main():
	func1()
	func2()
	func3()	
if __name__ == "__main__":
	t1 = time.time()
	main()
	t2 = time.time()
	print(t2-t1)

这段代码的结果是9.025104522705078，这9s的sleep时间外程序运行的基本可以忽略不计的时间，可以看出，完全是流水线的工作效率，没有更好的利用资源。

我们再进行优化这段代码
在优化成协程的工作模式前，我先给大家引入一个python的基本库asyncio,讲到这不得不说python的基本库和第三方库确实强大！

import time
import asyncio

async def func1():
    print("a1")
    await asyncio.sleep(3)
    print("a2")

async def func2():
    print("b1")
    await asyncio.sleep(2)
    print("b2")

async def func3():
    print("c1")
    await asyncio.sleep(4)
    print("c2")

async def main():
    tasks = [func1(),func2(),func3()]
    await asyncio.wait(tasks)
    

if __name__ == '__main__':
    t1 = time.time()    
    asyncio.run(main())
    t2 = time.time()
    print(t2-t1)

这段使用了协程的代码运行时间只有4.01913473，所以基本上就等于协程所运行的多个函数块中时间最长的那一部分，大大提高了效率。

小tips：
**1.**time.sleep()是一个同步操作，当异步程序中出现同步操作时，异步就中断
所以就算使用了asyncio的情况下，没有将time.time()改成await asyncio.sleep 也是无效的（会报错）。

**2.**async def func() 是创建一个协程函数，实现挂起，再使用run执行

如果有小伙伴对python和爬虫有兴趣，可以私信和我交流，我们一起进步啊！（我也是小白）