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• 协程
• 协程的应用场景
• • 抢占式调度的缺点
  • 用户态协同调度的优势
• 协程的特点
• Python 中的协程
• 参考文档

协程

协程是一种多方协同的工作方式。当前执行者在某个时刻主动让出（yield）控制流，并记住自身当前的状态，以便在控制流返回时能从上次让出的位置恢复（resume）执行。

简而言之，协程的核心思想就在于执行者对控制流的 “主动让出” 和 “恢复”。相对于，线程此类的 “抢占式调度” 而言，协程是一种 “协作式调度” 方式。

协程的应用场景

抢占式调度的缺点

在 I/O 密集型场景中，抢占式调度的解决方案是 “异步 + 回调” 机制。

其存在的问题是，在某些场景中会使得整个程序的可读性非常差。以图片下载为例，图片服务中台提供了异步接口，发起者请求之后立即返回，图片服务此时给了发起者一个唯一标识 ID，等图片服务完成下载后把结果放到一个消息队列，此时需要发起者不断消费这个 MQ 才能拿到下载是否完成的结果。

可见，整体的逻辑被拆分为了好几个部分，各个子部分都会存在状态的迁移，日后必然是 BUG 的高发地。

用户态协同调度的优势

而随着网络技术的发展和高并发要求，协程所能够提供的用户态协同调度机制的优势，在网络操作、文件操作、数据库操作、消息队列操作等重 I/O 操作场景中逐渐被挖掘。

协程将 I/O 的处理权从内核态的操作系统交还给用户态的程序自身。用户态程序在执行 I/O 时，主动的通过 yield（让出）CPU 的执行权给其他协程，多个协程之间处于平等、对称、合作的关系。

协程的特点

首先需要注意的是，协程自身无法利用多核，需要配合进程来使用才可以在多核平台上发挥作用。

Python 中的协程

Python 对协程的支持经历了多个版本：

1. Python2.x 对协程的支持比较有限，通过 yield 关键字支持的生成器实现了一部分协程的功能但不完全。
2. 第三方库 gevent 对协程有更好的支持。
3. Python3.4 中提供了 asyncio 模块。
4. Python3.5 中引入了 async/await 关键字。
5. Python3.6 中 asyncio 模块更加完善和稳定。
6. Python3.7 中内置了 async/await 关键字。

async/await 的示例程序：

import asyncio
from pathlib import Path
import logging
from urllib.request import urlopen, Request
import os
from time import time
import aiohttp
 

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)


CODEFLEX_IMAGES_URLS = ['https://codeflex.co/wp-content/uploads/2021/01/pandas-dataframe-python-1024x512.png',
                        'https://codeflex.co/wp-content/uploads/2021/02/github-actions-deployment-to-eks-with-kustomize-1024x536.jpg',
                        'https://codeflex.co/wp-content/uploads/2021/02/boto3-s3-multipart-upload-1024x536.jpg',
                        'https://codeflex.co/wp-content/uploads/2018/02/kafka-cluster-architecture.jpg',
                        'https://codeflex.co/wp-content/uploads/2016/09/redis-cluster-topology.png']
 
 
async def download_image_async(session, dir, img_url):
    download_path = dir / os.path.basename(img_url)
    async with session.get(img_url) as response:
        with download_path.open('wb') as f:
            while True:
                # 在 async 函数中使用 await 关键字表示等待 task 执行完成，也就是等待 yeild 让出控制权。
                # 同时，asyncio 使用事件循环 event_loop 来实现整个过程。
                chunk = await response.content.read(512)
                if not chunk:
                    break
                f.write(chunk)
    logger.info('Downloaded: ' + img_url)
 
 
# 使用 async 关键字声明一个异步/协程函数。
# 调用该函数时，并不会立即运行，而是返回一个协程对象，后续在 event_loop 中执行。
async def main():
    images_dir = Path("codeflex_images")
    Path("codeflex_images").mkdir(parents=False, exist_ok=True)
 
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [(download_image_async(session, images_dir, img_url)) for img_url in CODEFLEX_IMAGES_URLS]
        await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
 
 
if __name__ == '__main__':
    start = time()
    
    # event_loop 事件循环充当管理者的角色，将控制权在几个协程函数之间切换。
    event_loop = asyncio.get_event_loop()
    try:
        event_loop.run_until_complete(main())
    finally:
        event_loop.close()
 
    logger.info('Download time: %s seconds', time() - start)

参考文档

https://mp.weixin.qq.com/s/LItTjy2uN6iJvN2MqNPQ7Q