Python 协程深度解析：从 yield 到 async/await 的异步编程实践

深入理解 Python 协程机制，从 yield、yield from 到 async/await 语法，掌握同步/异步、阻塞/非阻塞概念，提升 Python 异步编程效率。

核心内容

同步比较直观，编码和维护都比较容易，但是效率低；异步效率高，对于 callback 这种形式逻辑容易被代码割裂，代码可读性差，而异步协程的方式既看起来直观，又在效率上有保证。所以想在此谈谈网络请求中的异步表现形式——协程，并通过 python 代码展示各自的优缺点。

基础概念

同步、异步与阻塞、非阻塞

当提到同步与异步，肯定会想到阻塞与非阻塞，网络 I/O 里所讨论的同步与异步，是指对于请求的发起者，是否需要等到请求的结果（同步），还是说请求完毕的时候以某种方式通知请求发起者（异步）。在这个语义环境下，阻塞与非阻塞，是指请求的受理者在处理某个请求的状态，如果在处理这个请求的时候不能做其它事情（请求处理时间不确定），那么称之为阻塞，否则为非阻塞。

简单理解

举个例子，同步的操作如下：浏览器首先发送第一个请求，等待服务器回复后，再发送第二个请求，依次类推，直到所有请求完成。异步的操作如下：浏览器发送第一个请求，可以不用等待服务器返回，可以继续发送第二个请求。

阻塞与非阻塞属于进程的 API 执行动作的方式，例如进行需要 read 数据，阻塞方式操作流程是：如果没有数据，则read会一直等着数据到来，才能进行后续的动作；而非阻塞则是read没有到数据后，则可以进行后续的动作，当有数据的时候再回来读取。通常 Linux 网络API默认都是阻塞的，例如connect、send、recv等。

协程演化

实现了两个同步IO任务taskIO_1()和taskIO_2()，则最后总耗时就是5秒。计算机中CPU的运算速率要远远大于IO速率，如果再要闲置很长时间去等待IO任务完成才能进行下一个任务的CPU计算，这样的任务执行效率很低。

import time
def taskIO_1(t):
    print(f'开始运行{taskIO_1.__name__}')
    time.sleep(t)
    print(f'{taskIO_1.__name__}耗时{t}s')
def taskIO_2(t):
    print(f'开始运行{taskIO_2.__name__}')
    time.sleep(t)
    print(f'{taskIO_2.__name__}耗时{t}s')
if __name__ == "__main__":
    start=time.time()
    taskIO_1(2)
    taskIO_2(3)
    print(f'总耗时{time.time()-start}s')

改进策略很容易想到的：能否在上述IO任务执行前暂且中断当前IO任务，进行另一个任务，当该IO任务完成后再唤醒该任务。在Python中生成器中的关键字yield可以实现中断功能，所以刚开始协程是基于生成器的变形进行实现的。

yield from 和 yield

yield在生成器中有中断的功能，可以传出值，也可以从函数外部接收值，而yield from的实现就是简化了yield操作。

def generator_1(toc: true
titles):
    yield toc: true
titles
def generator_2(toc: true
titles):
    yield from toc: true
titles

toc: true
titles = ['Python','Java','C++']
for toc: true
title in generator_1(toc: true
titles):
    print('生成器1:',toc: true
title)
for toc: true
title in generator_2(toc: true
titles):
    print('生成器2:',toc: true
title)

# 等价于yield from toc: true
titles
for toc: true
title in toc: true
titles:
    yield toc: true
title

yield from省去了很多异常的处理，不再需要我们手动编写，其内部已经实现大部分异常处理。详见PEP 380

• 子生成器：yield from后的generator_1()生成器函数是子生成器
• 委托生成器：generator_2()是程序中的委托生成器，它负责委托子生成器完成具体任务。
• 调用方：main()是程序中的调用方，负责调用委托生成器。

def generator_1(): # 子生成器
    total = 0
    while True:
        x = yield
        print('加',x)
        if not x:
            break
        total += x
    return total
def generator_2(): # 委托生成器
    while True:
        total = yield from generator_1()
def main(): # 调用方
    g1 = generator_1()
    g1.send(None)
    g1.send(2)
   与93行的代码重复，需要删除。93行代码为：```python
def main(): # 调用方
    g1 = generator_1()
    g1.send(None)
    g1.send(2)
    g1.send(3)
    try:
        g1.send(None)
    except StopIteration as e:
        print(e.value)
if __name__ == "__main__":
    main()

yield from 建立调用方和子生成器的通道，在上述代码中main()每一次在调用send(value)时，value不是传递给了委托生成器generator_2()，而是借助yield from传递给了子生成器generator_1()中的yield，同理子生成器中的数据也是通过yield直接发送到调用方main()中。

结合@asyncio.coroutine实现协程

将同步IO任务的代码中修改成协程的用法，在同步IO任务的代码中使用的time.sleep(2)来假设任务执行了2秒，但在协程中yield from后面必须是子生成器函数，而time.sleep()并不是生成器，所以这里需要使用内置模块提供的生成器函数asyncio.sleep()。

import time
import asyncio
@asyncio.coroutine
def taskIO_1(t):
    print(f'开始运行{taskIO_1.__name__}')
    yield from asyncio.sleep(t)
    print(f'{taskIO_1.__name__}耗时{t}s')
    return taskIO_1.__name__

@asyncio.coroutine
def taskIO_2(t):
    print(f'开始运行{taskIO_2.__name__}')
    yield from asyncio.sleep(t)
    print(f'{taskIO_2.__name__}耗时{t}s')
    return taskIO_2.__name__

@asyncio.coroutine
def main():
    # 打包任务
    tasks=[taskIO_1(2),taskIO_2(3)]
    # done表示已完成的任务列表，pending表示未完成的任务列表
    done,pending=yield from asyncio.wait(tasks)
    # 遍历已完成任务并调用result()取出结果
    for work in done:
        print(f'协程无序返回值：{work.result()}')

if __name__ == "__main__":
    start=time.time()
    # get_event_loop()获取了一个标准事件循环loop
    loop=asyncio.get_event_loop()
    try:
        # 运行协程，直到循环事件的所有事件都处理完才能完整结束
        loop.run_until_complete(main())
    finally:
        loop.close()
    print(f'总耗时{time.time()-start}s')

当轮询到某个事件时(如taskIO_1())，直到遇到该任务中的yield from中断，开始处理下一个事件(如taskIO_2()))，当yield from后面的子生成器完成任务时，该事件才再次被唤醒

使用async和await实现协程

Python 3.5开始引入了新的语法async和await，并更好地标识异步IO编码

import time
import asyncio

async def taskIO_1(t):
    print(f'开始运行{taskIO_1.__name__}')
    await asyncio.sleep(t)
    print(f'{taskIO_1.__name__}耗时{t}s')
    return taskIO_1.__name__

async def taskIO_2(t):
    print(f'开始运行{taskIO_2.__name__}')
    await asyncio.sleep(t)
    print(f'{taskIO_2.__name__}耗时{t}s')
    return taskIO_2.__name__

async def main():
    # 打包任务
    tasks=[taskIO_1(2),taskIO_2(3)]
    # done表示已完成的任务列表，pending表示未完成的任务列表
    done,pending=await asyncio.wait(tasks)
    # 遍历已完成任务并调用result()取出结果
    for work in done:
        print(f'协程无序返回值：{work.result()}')

if __name__ == "__main__":
    start=time.time()
    # get_event_loop()获取了一个标准事件循环loop
    loop=asyncio.get_event_loop()
    try:
        # 运行协程，直到循环事件的所有事件都处理完才能完整完整结束
        loop.run_until_complete(main())
    finally:
        loop.close()
    print(f'总耗时{time.time()-start}s')

显然，协程让我们可以用同步的方式写异步的代码，代码可读性提高，减少采用线程方式之间的切换消耗，提高了并发效率，在 IO 密集型任务中很有用。

参考链接

• 怎样理解阻塞非阻塞与同步异步的区别？