前言：在Python中，协程(coroutines)是利用生成器(generator)的特性，来实现并发编程的一种方式。从Python 3.5开始，通过引入async和await关键字，Python对异步IO提供了更原生的支持，使得协程成为了实现异步编程的首选方式。协程提供了比线程更轻量级的并发，它们在单线程内执行，但在等待IO操作（如网络请求、数据库查询等）的同时，可以让出控制权，这样CPU就可
目录简介相关概念关键字asyncawaitasynciorunTask对象create_taskwaitwait_forgatherget_event_loop（扩展）aiohttp参考 简介进程和线程是计算机提供的，协程是程序员创造的，不存在于计算机中。 协程（Co-routine），也可称为微线程，或非抢占式的多任务子例程，一种用户态的上下文切换技术（通过一个线程实现代码块间的相互切换执行）
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2023-07-05 00:16:00
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首先我们达成一个共识：cpu正在运行一个任务，会在两种情况下切走去执行其他的任务（切换由操作系统强制控制），一种情况是该任务发生了阻塞，另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它上图中第二种情况并不能提升效率，只是为了让cpu能够雨露均沾，实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果，如果多个任务都是纯计算的，这种切换反而会降低效率。为此我们可以基于yield来验证。yield
协程的演变其实早在 Python3.4 的时候就有协程,当时的协程是通过 @asyncio.coroutine 和 yeild from 实现的。在一些很老教程中你可能看到的是下面这种形式:import asyncio
@asyncio.coroutine
def print_hello():
print("Hello world!")
r = yield from asyncio.sleep(1
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2023-10-18 10:45:45
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什么是协程在 Python 中，协程（Coroutine）是一种轻量级的并发编程方式，可以通过协作式多任务来实现高效的并发执行。协程是一种特殊的生成器函数，通过使用 yield 关键字来挂起函数的执行，并保存当前的执行状态。协程的执行可以通过 send 方法来恢复，并在下一次挂起时返回一个值。在 Python 3.4 之前，协程通常使用 yield 关键字来实现，称为“生成器协程”。在 Pytho
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2023-10-19 08:59:39
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GIL锁的存在，使python实现不了通过多核来完成多线程并行，如果想让python利用多核，只能通过开多进程来实现。所以python适合执行计算密集型任务。资源抢占式：线程、进程协程：协作式---->即非抢占式程序，关键词：yield生成器，主要解决的也是IO操作，但不能利用多核（没有多进程的情况下）多进程+协程：解决进程并发重温yield生成器：def f():
print("o
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2023-06-19 14:32:44
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## 异步 Python 主协程
在 Python 中，异步编程已经成为处理高并发请求的重要方式之一。通过使用异步协程，开发者能够编写更加高效的并发代码，提高程序的性能和响应速度。在异步编程中，一个重要的概念就是主协程。
### 什么是主协程？
主协程是整个异步程序的入口点，它负责调度其他的协程，控制程序的执行流程。在 Python 中，主协程通过 `asyncio.run()` 函数来运行
原创
2024-04-22 06:48:06
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# Python Async: 如何停止协程
随着 Python 3.5 及以后版本中引入的 `async` 和 `await` 关键字，异步编程变得比以往更为简单和直观。然而，在实践中，我们有时需要中断或停止一个正在运行的协程。本文将介绍如何在 Python 中实现这一目标，并提供相应的代码示例。
## 什么是协程？
协程是一种轻量级的并发结构，它们可以在长时间运行的操作中短暂"暂停"，以
一、协程协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程不是进程，也不是线程，它就是一个函数，一个特殊的函数——可以在某个地方挂起，并且可以重新在挂起处继续运行。所以说，协程与进程、线程相比，不是一个维度的概念。一个进程可以包含多个线程，一个线程也可以包含多个协程，也就是说，一个线程内可以有多个那样的特殊函数在运行。但是有一点，必须明确，一个线程内的多个协程的运行是串行的。如果有多核CPU的
原创不易，转载请联系作者深入理解协程分为三部分进行讲解：协程的引入yield from实现异步协程async/await实现异步协程本篇为深入理解协程系列文章的最后一篇。从本篇你将了解到：
async/await的使用。如何从yield from风格的协程修改为async/await风格。篇幅较长，请耐心阅读。async/await的引入上篇【yield from实现异步协程】我们引入了asyni
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2023-07-21 10:35:11
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进程python中使用multiprocessing模块对进程进行操作管理进程同步(锁、信号量、事件)锁 —— multiprocessing.Lock只要用到了锁 锁之间的代码就会变成同步的锁 ：控制一段代码 同一时间 只能被一个进程执行信号量 —— multiprocessing.Semaphore互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。
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2023-09-25 16:23:02
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一、首先要知道什么是协程、异步。举个例子：假设有1个洗衣房，里面有10台洗衣机，有一个洗衣工在负责这10台洗衣机。那么洗衣房就相当于1个进程，洗衣工就相当1个线程。如果有10个洗衣工，就相当于10个线程，1个进程是可以开多线程的。这就是多线程！那么协程呢？先不急。大家都知道，洗衣机洗衣服是需要等待时间的，如果10个洗衣工，1人负责1台洗衣机，这样效率肯定会提高，但是不觉得浪费资源吗？明
原创
2024-05-25 16:07:07
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为啥在Unity中一般不考虑多线程因为在Unity中，只能在主线程中获取物体的组件、方法、对象，如果脱离这些，Unity的很多功能无法实现，那么多线程的存在与否意义就不大了既然这样，线程与协程有什么区别呢：对于协程而言，同一时间只能执行一个协程，而线程则是并发的，可以同时有多个线程在运行两者在内存的使用上是相同的，共享堆，不共享栈其实对于两者最关键，最简单的区别是微观上线程是并行（对于多核CPU）
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前言
Kotlin协程，现在已经成为了面试甚至是工作中一个非常火的东西。本人在刚开始了解Kotlin协程的时候，断断续续看了网上不少文章，用长篇大论把Kotlin协程描述的非常玄乎，但是看完后还是依然云里雾里，所以决定来写一篇关于协程的文章，希望能够帮助大家能够更快的上手Kotlin协程第一章：设计思想与代码质量优化1、设计思想六大原则 2、三大设计模式 3、数据结构 4、算法第二章：程序性
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2023-07-01 17:37:01
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在现代 Python 开发中，使用 `async` 关键字和协程的异步编程方式变得越来越流行，尤其是在处理 I/O 操作时。为了优化性能并提升应用的响应速度，我们可以通过构建一个“Python async异步协程池”来更高效地管理异步任务。下面将详细记录整个解决方案，从备份策略到迁移方案，环环相扣。
首先，我们设定我们的备份策略，这是任何系统设计中都不可或缺的一部分。备份策略源于要确保数据安全，
进程 线程 协程 对比一个进程可以包含多个线程，一个线程可以包含多个协程。
进程可以使用多核cpu并行运行，内存开销比较大，适用于cpu密集型。
线程只能使用一个cpu并发运行，同一时刻只能有一个线程运行（GIL锁的原因）。适用于io密集型，内存开销、线程切换。
协程内存开销最小，适用于io密集型，缺点是需要支持库，代码复杂。进程 multiprocessingProcess 类from mult
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2023-10-25 13:37:46
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python线程多并发，是指在一个进程中开启n个线程，以此来达到并发执行任务。但是python中的线程有GIL解释锁，只能在同一时间运行一个线程。多线程的并发是多个线程来回切换去执行任务。线程少的话没什么影响，如果开的线程特别多，就会导致线程切换太耗费资源，达不到想要的多线程并发的效果。个人观点（python中的线程有点鸡肋）。 &nb
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2023-10-14 02:10:01
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先接上篇说一下协程，四种方式第一、二种较少用(了解)第三种不太完美(必须知道)第四种完美(最佳使用方式)一、用 async await 语法实现协程函数，用 asyncio 模块实现运行协程(复杂)。注解：asyncio模块不在详细讲解了，因为有更好的运行协程的方式为什么复杂呢？1、async 可跟其他关键字：async 函数、async for、async with 等，这样写的话，会非常麻烦也
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2023-10-05 14:42:17
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1、协程，又称微线程，纤程，英文名Coroutine。协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。协程的执行有点像多线程，但协程的特点在于是一个线程执行，和多线程比，协程具有如下优势：（1）最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能
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2024-05-30 19:25:15
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协程的定义具体操作：协程:协程，又称微线程，纤程，英文名Coroutine。协程由于由程序主动控制切换，没有线程切换的开销，所以执行效率极高。对于IO密集型任务非常适用，如果是cpu密集型，推荐多进程+协程的方式。线程的切换会保存到CPU的栈里，协程拥有自己的寄存器上下文和栈，协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈协程能保留上一次调用时的状
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2024-06-24 06:28:14
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