Python 协程

1. 多线程、多进程、协程

计算机中提供了：线程、进程用于实现并发（真实存在）
协程（Coroutine)，是程序员通过代码搞出来的东西（非真实存在）
协程也可以被称为微线程，是一种用户态内上下文切换技，其实就是通过一个线程实现代码块相互切换执行

2. Python中有多种方式可以实现协程

greenlet

from greenlet import greenlet

def func1():
	print(1)
	gr2.switch()  # 切换到func2函数
	print(2)
	gr2.switch()  # 切换到func2函数，从上一次执行的位置继续向后执行

def func2():
	print(3)
	gr1.switch()  # 切换
	print(4)

gr1 = greenlet(func1)
gr2 = greenlet(func2)
gr1.switch()  # 去执行func1函数

yield

def func1():
	yield 1
	yield from func2()
	yield 2

def func2():
	yield 3
	yield 4

f1 = func1()
for item in f1:
	print(item)

以上两种方法都实现了协程，但无实用意义，来回切换，反倒使程序执行速度更慢
如果使用协程？不要让用户手动切换，而是遇到IO操作时能自动切换

Python3.4之后推出了asyncio模块 + Python3.5推出async、async语法，内部基于协程，并且遇到IO请求自动化切换

import asyncio

async def func1():
	print(1)
	await asyncio.sleep(2)
	print(2)

async def func2():
	print(3)
	await asyncio.sleep(2)
	print(4)

tasks = [
	asyncio.ensure_future(func1()), 
	asyncio.ensure_future(func2())
]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

import aiohttp
import asyncio
async def fetch(seesion, url):
	print('发送请求：', url)
	async with session.get(url, verify_ssl=False) as response:
		content = await response.content.read()
		file_name = url.rsplit('_')[-1]
		with open(file_name, mode='wb') as file_object:
			file_object.write(content)
	
async def main():
	async with aiohttp.ClientSession() as session:
		url_list = [
			'http://www.autoimg.com/....',
			'http://www.autoimg.com/....',
			'http://www.autoimg.com/....'
		]
		tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in url_list]
		await asyncio.wait(tasks)
		
if __name__ = '__main__':
	asyncio.run(main))

在处理IO请求时，协程通过一个线程就可以实现并发操作

3. 协程、线程、进程的区别

线程，是计算机中可以被CPU调度的最小单元
进程，是计算机资源分配的最小单元（进程为线程提供资源）
一个进程中可以有多个线程，同一个进程中的线程可以共享此进程中的资源
由于CPython解释器中GIL的存在：
- 线程，适用于IO密集型操作
- 进程，适用于计算密集型操作
协程，也可以被称为微线程，是一种用户态内的上下文切换技术，在开发中结合遇到IO自动切换，就可以通过一个线程实现并发操作
故，在处理IO操作时，协程比线程更加节省开销（协程的开发难度大一些）
支持协程的Python框架：FastAPI、Tornado、Sanic、Django 3、aiohttp等

Python 协程

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