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python协程和任务

news 2025/7/5 19:21:08

协程概念引入

协程是我要重点去讲解的一个知识点. 它能够更加高效的利用CPU.

其实, 我们能够高效的利用多线程来完成爬虫其实已经很6了. 但是, 从某种角度讲, 线程的执行效率真的就无敌了么? 我们真的充分的利用CPU资源了么? 非也~ 比如, 我们来看下面这个例子.

我们单独的用一个线程来完成某一个操作. 看看它的效率是否真的能把CPU完全利用起来.

import timedef func():print("我爱黎明")time.sleep(3)print("我真的爱黎明")func()

各位请看. 在该程序中, 我们的func()实际在执行的时候至少需要3秒的时间来完成操作. 中间的三秒钟需要让我当前的线程处于阻塞状态. 阻塞状态的线程 CPU是不会来执行你的. 那么此时cpu很可能会切换到其他程序上去执行. 此时, 对于你来说, CPU其实并没有为你工作(在这三秒内), 那么我们能不能通过某种手段, 让CPU一直为我而工作. 尽量的不要去管其他人.

我们要知道CPU一般抛开执行周期不谈, 如果一个线程遇到了IO操作, CPU就会自动的切换到其他线程进行执行. 那么, 如果我想办法让我的线程遇到了IO操作就挂起, 留下的都是运算操作. 那CPU是不是就会长时间的来照顾我~.

以此为目的, 伟大的程序员就发明了一个新的执行过程. 当线程中遇到了IO操作的时候, 将线程中的任务进行切换, 切换成非 IO操作. 等原来的IO执行完了. 再恢复回原来的任务中.

async def func():print("我是协程")
if __name__ == '__main__':# print(func())  # 注意, 此时拿到的是一个协程对象, 和生成器差不多.该函数默认是不会这样执行的coroutine = func()asyncio.run(coroutine)  # 用asyncio的run来执行协程.# lop = asyncio.get_event_loop()# lop.run_until_complete(coroutine)   # 这两句顶上面一句

async def main():print("start")# # 添加协程任务# t1 = asyncio.create_task(func1())# t2 = asyncio.create_task(func2())# t3 = asyncio.create_task(func3())## ret1 = await t1# ret2 = await t2# ret3 = await t3tasks = [asyncio.create_task(func1()),asyncio.create_task(func2()),asyncio.create_task(func3())]# 一次性把所有任务都执行done, pedding = await asyncio.wait(tasks)print("end")if __name__ == '__main__':start = time.time()asyncio.run(main())print(time.time() - start)

异步请求（aiohttp）和同步请求（requests）的不同

import aiohttp
import asyncio
import aiofilesasync def download(url):try:name = url.split("/")[-1]# 创建session对象 -> 相当于requsts对象async with aiohttp.ClientSession() as session:# 发送请求, 这里和requests.get()几乎没区别, 除了代理换成了proxyasync with session.get(url) as resp:# 读取数据. 如果想要读取源代码. 直接resp.text()即可. 比原来多了个()content = await resp.content.read()# 写入文件, 用默认的open也OK. 用aiofiles能进一步提升效率async with aiofiles.open(name, mode="wb") as f:await f.write(content)return "OK"except:print(123)return "NO"async def main():url_list = ["http://pic3.hn01.cn/wwl/upload/2021/06-30/omv2i40essl.jpg","http://pic3.hn01.cn/wwl/upload/2021/06-30/kg3ccicvnqd.jpg","http://pic3.hn01.cn/wwl/upload/2021/06-30/jhw5yhbtyaa.jpg","http://pic3.hn01.cn/wwl/upload/2021/06-30/y1enehg1esu.jpg","http://pic3.hn01.cn/wwl/upload/2021/06-28/2pshuolbhrg.jpg",]tasks = []for url in url_list:# 创建任务task = asyncio.create_task(download(url))tasks.append(task)await asyncio.wait(tasks)if __name__ == '__main__':asyncio.run(main())async def factorial(name, number):f = 1for i in range(2, number + 1):print(f"Task {name}: Compute factorial({number}), currently i={i}...")await asyncio.sleep(1)f *= iprint(f"Task {name}: factorial({number}) = {f}")return fasync def main1():# Schedule three calls *concurrently*:L = await asyncio.gather(factorial("A", 2),factorial("B", 3),factorial("C", 4),)print(L)asyncio.run(main1())