你好，这里是卖桃者说，我一直很喜欢 Python 语言，也写过不少相关的文章。今天给大家推荐《Python 核心技术与实战》中的一篇文章：揭秘 Python 协程。作者是景霄。
说起协程，大家肯定会想到 Go，Rust 等编程语言，Python 也有协程吗？听完这篇你就明白了。以下是全文：
你好，我是景霄。
上一节课的最后，我们留下一个小小的悬念：生成器在 Python 2 中还扮演了一个重要角色，就是用来实现 Python 协程。
那么首先你要明白，什么是协程？
协程是实现并发编程的一种方式。一说并发，你肯定想到了多线程 / 多进程模型，没错，多线程 / 多进程，正是解决并发问题的经典模型之一。最初的互联网世界，多线程 / 多进程在服务器并发中，起到举足轻重的作用。
随着互联网的快速发展，你逐渐遇到了 C10K 瓶颈，也就是同时连接到服务器的客户达到了一万个。于是很多代码跑崩了，进程上下文切换占用了大量的资源，线程也顶不住如此巨大的压力，这时， NGINX 带着事件循环出来拯救世界了。
如果将多进程 / 多线程类比为起源于唐朝的藩镇割据，那么事件循环，就是宋朝加强的中央集权制。事件循环启动一个统一的调度器，让调度器来决定一个时刻去运行哪个任务，于是省却了多线程中启动线程、管理线程、同步锁等各种开销。同一时期的 NGINX，在高并发下能保持低资源低消耗高性能，相比 Apache 也支持更多的并发连接。
再到后来，出现了一个很有名的名词，叫做回调地狱（callback hell），手撸过 JavaScript 的朋友肯定知道我在说什么。我们大家惊喜地发现，这种工具完美地继承了事件循环的优越性，同时还能提供 async / await 语法糖，解决了执行性和可读性共存的难题。于是，协程逐渐被更多人发现并看好，也有越来越多的人尝试用 Node.js 做起了后端开发。（讲个笑话，JavaScript 是一门编程语言。）
回到我们的 Python。使用生成器，是 Python 2 开头的时代实现协程的老方法了，Python 3.7 提供了新的基于 asyncio 和 async / await 的方法。我们这节课，同样的，跟随时代，抛弃掉不容易理解、也不容易写的旧的基于生成器的方法，直接来讲新方法。
我们先从一个爬虫实例出发，用清晰的讲解思路，带你结合实战来搞懂这个不算特别容易理解的概念。之后，我们再由浅入深，直击协程的核心。
从一个爬虫说起
爬虫，就是互联网的蜘蛛，在搜索引擎诞生之时，与其一同来到世上。爬虫每秒钟都会爬取大量的网页，提取关键信息后存储在数据库中，以便日后分析。爬虫有非常简单的 Python 十行代码实现，也有 Google 那样的全球分布式爬虫的上百万行代码，分布在内部上万台服务器上，对全世界的信息进行嗅探。
话不多说，我们先看一个简单的爬虫例子：
import time
def crawl_page(url):
print('crawling {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
time.sleep(sleep_time)
print('OK {}'.format(url))
def main(urls):
for url in urls:
crawl_page(url)
%time main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4'])
crawling url_1
OK url_1
crawling url_2
OK url_2
crawling url_3
OK url_3
crawling url_4
OK url_4
Wall time: 10 s
（注意：本节的主要目的是协程的基础概念，因此我们简化爬虫的 scrawl_page 函数为休眠数秒，休眠时间取决于 url 最后的那个数字。）
这是一个很简单的爬虫，main() 函数执行时，调取 crawl_page() 函数进行网络通信，经过若干秒等待后收到结果，然后执行下一个。
看起来很简单，但你仔细一算，它也占用了不少时间，五个页面分别用了 1 秒到 4 秒的时间，加起来一共用了 10 秒。这显然效率低下，该怎么优化呢？
于是，一个很简单的思路出现了——我们这种爬取操作，完全可以并发化。我们就来看看使用协程怎么写。
import asyncio
async def crawl_page(url):
print('crawling {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
await asyncio.sleep(sleep_time)
print('OK {}'.format(url))
async def main(urls):
for url in urls:
await crawl_page(url)
%time asyncio.run(main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4']))
crawling url_1
OK url_1
crawling url_2
OK url_2
crawling url_3
OK url_3
crawling url_4
OK url_4
Wall time: 10 s
看到这段代码，你应该发现了，在 Python 3.7 以上版本中，使用协程写异步程序非常简单。
首先来看 import asyncio，这个库包含了大部分我们实现协程所需的魔法工具。
async 修饰词声明异步函数，于是，这里的 crawl_page 和 main 都变成了异步函数。而调用异步函数，我们便可得到一个协程对象（coroutine object）。
举个例子，如果你 print(crawl_page(''))，便会输出<coroutine object crawl_page at 0x000002BEDF141148>，提示你这是一个 Python 的协程对象，而并不会真正执行这个函数。
再来说说协程的执行。执行协程有多种方法，这里我介绍一下常用的三种。
首先，我们可以通过 await 来调用。await 执行的效果，和 Python 正常执行是一样的，也就是说程序会阻塞在这里，进入被调用的协程函数，执行完毕返回后再继续，而这也是 await 的字面意思。代码中 await asyncio.sleep(sleep_time) 会在这里休息若干秒，await crawl_page(url) 则会执行 crawl_page() 函数。
其次，我们可以通过 asyncio.create_task() 来创建任务，这个我们下节课会详细讲一下，你先简单知道即可。
最后，我们需要 asyncio.run 来触发运行。asyncio.run 这个函数是 Python 3.7 之后才有的特性，可以让 Python 的协程接口变得非常简单，你不用去理会事件循环怎么定义和怎么使用的问题（我们会在下面讲）。一个非常好的编程规范是，asyncio.run(main()) 作为主程序的入口函数，在程序运行周期内，只调用一次 asyncio.run。
这样，你就大概看懂了协程是怎么用的吧。不妨试着跑一下代码，欸，怎么还是 10 秒？
10 秒就对了，还记得上面所说的，await 是同步调用，因此， crawl_page(url) 在当前的调用结束之前，是不会触发下一次调用的。于是，这个代码效果就和上面完全一样了，相当于我们用异步接口写了个同步代码。
现在又该怎么办呢？
其实很简单，也正是我接下来要讲的协程中的一个重要概念，任务（Task）。老规矩，先看代码。
import asyncio
async def crawl_page(url):
print('crawling {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
await asyncio.sleep(sleep_time)
print('OK {}'.format(url))
async def main(urls):
tasks = [asyncio.create_task(crawl_page(url)) for url in urls]
for task in tasks:
await task
%time asyncio.run(main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4']))
crawling url_1
crawling url_2
crawling url_3
crawling url_4
OK url_1
OK url_2
OK url_3
OK url_4
Wall time: 3.99 s
你可以看到，我们有了协程对象后，便可以通过 asyncio.create_task 来创建任务。任务创建后很快就会被调度执行，这样，我们的代码也不会阻塞在任务这里。所以，我们要等所有任务都结束才行，用for task in tasks: await task 即可。
这次，你就看到效果了吧，结果显示，运行总时长等于运行时间最长的爬虫。
当然，你也可以想一想，这里用多线程应该怎么写？而如果需要爬取的页面有上万个又该怎么办呢？再对比下协程的写法，谁更清晰自是一目了然。
其实，对于执行 tasks，还有另一种做法：
import asyncio
async def crawl_page(url):
print('crawling {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
await asyncio.sleep(sleep_time)
print('OK {}'.format(url))
async def main(urls):
tasks = [asyncio.create_task(crawl_page(url)) for url in urls]
await asyncio.gather(*tasks)
%time asyncio.run(main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4']))
crawling url_1
crawling url_2
crawling url_3
crawling url_4
OK url_1
OK url_2
OK url_3
OK url_4
Wall time: 4.01 s
这里的代码也很好理解。唯一要注意的是，*tasks 解包列表，将列表变成了函数的参数；与之对应的是， ** dict 将字典变成了函数的参数。
另外，asyncio.create_task，asyncio.run 这些函数都是 Python 3.7 以上的版本才提供的，自然，相比于旧接口它们也更容易理解和阅读。
解密协程运行时
说了这么多，现在，我们不妨来深入代码底层看看。有了前面的知识做基础，你应该很容易理解这两段代码。
import asyncio
async def worker_1():
print('worker_1 start')
await asyncio.sleep(1)
print('worker_1 done')
async def worker_2():
print('worker_2 start')
await asyncio.sleep(2)
print('worker_2 done')
async def main():
print('before await')
await worker_1()
print('awaited worker_1')
await worker_2()
print('awaited worker_2')
%time asyncio.run(main())
before await
worker_1 start
worker_1 done
awaited worker_1
worker_2 start
worker_2 done
awaited worker_2
Wall time: 3 s
import asyncio
async def worker_1():
print('worker_1 start')
await asyncio.sleep(1)
print('worker_1 done')
async def worker_2():
print('worker_2 start')
await asyncio.sleep(2)
print('worker_2 done')
async def main():
task1 = asyncio.create_task(worker_1())
task2 = asyncio.create_task(worker_2())
print('before await')
await task1
print('awaited worker_1')
await task2
print('awaited worker_2')
%time asyncio.run(main())
before await
worker_1 start
worker_2 start
worker_1 done
awaited worker_1
worker_2 done
awaited worker_2
Wall time: 2.01 s
不过，第二个代码，到底发生了什么呢？为了让你更详细了解到协程和线程的具体区别，这里我详细地分析了整个过程。步骤有点多，别着急，我们慢慢来看。
asyncio.run(main())，程序进入 main() 函数，事件循环开启；
task1 和 task2 任务被创建，并进入事件循环等待运行；运行到 print，输出 'before await'；
await task1 执行，用户选择从当前的主任务中切出，事件调度器开始调度 worker_1；
worker_1 开始运行，运行 print 输出'worker_1 start'，然后运行到 await asyncio.sleep(1)， 从当前任务切出，事件调度器开始调度 worker_2；
worker_2 开始运行，运行 print 输出 'worker_2 start'，然后运行 await asyncio.sleep(2) 从当前任务切出；
以上所有事件的运行时间，都应该在 1ms 到 10ms 之间，甚至可能更短，事件调度器从这个时候开始暂停调度；
一秒钟后，worker_1 的 sleep 完成，事件调度器将控制权重新传给 task_1，输出 'worker_1 done'，task_1 完成任务，从事件循环中退出；
await task1 完成，事件调度器将控制器传给主任务，输出 'awaited worker_1'，·然后在 await task2 处继续等待；
两秒钟后，worker_2 的 sleep 完成，事件调度器将控制权重新传给 task_2，输出 'worker_2 done'，task_2 完成任务，从事件循环中退出；
主任务输出 'awaited worker_2'，协程全任务结束，事件循环结束。
接下来，我们进阶一下。如果我们想给某些协程任务限定运行时间，一旦超时就取消，又该怎么做呢？再进一步，如果某些协程运行时出现错误，又该怎么处理呢？同样的，来看代码。
import asyncio
async def worker_1():
await asyncio.sleep(1)
return 1
async def worker_2():
await asyncio.sleep(2)
return 2 / 0
async def worker_3():
await asyncio.sleep(3)
return 3
async def main():
task_1 = asyncio.create_task(worker_1())
task_2 = asyncio.create_task(worker_2())
task_3 = asyncio.create_task(worker_3())
await asyncio.sleep(2)
task_3.cancel()
res = await asyncio.gather(task_1, task_2, task_3, return_exceptions=True)
print(res)
%time asyncio.run(main())
[1, ZeroDivisionError('division by zero'), CancelledError()]
Wall time: 2 s
你可以看到，worker_1 正常运行，worker_2 运行中出现错误，worker_3 执行时间过长被我们 cancel 掉了，这些信息会全部体现在最终的返回结果 res 中。
不过要注意return_exceptions=True这行代码。如果不设置这个参数，错误就会完整地 throw 到我们这个执行层，从而需要 try except 来捕捉，这也就意味着其他还没被执行的任务会被全部取消掉。为了避免这个局面，我们将 return_exceptions 设置为 True 即可。
到这里，发现了没，线程能实现的，协程都能做到。那就让我们温习一下这些知识点，用协程来实现一个经典的生产者消费者模型吧。
import asyncio
import random
async def consumer(queue, id):
while True:
val = await queue.get()
print('{} get a val: {}'.format(id, val))
await asyncio.sleep(1)
async def producer(queue, id):
for i in range(5):
val = random.randint(1, 10)
await queue.put(val)
print('{} put a val: {}'.format(id, val))
await asyncio.sleep(1)
async def main():
queue = asyncio.Queue()
consumer_1 = asyncio.create_task(consumer(queue, 'consumer_1'))
consumer_2 = asyncio.create_task(consumer(queue, 'consumer_2'))
producer_1 = asyncio.create_task(producer(queue, 'producer_1'))
producer_2 = asyncio.create_task(producer(queue, 'producer_2'))
await asyncio.sleep(10)
consumer_1.cancel()
consumer_2.cancel()
await asyncio.gather(consumer_1, consumer_2, producer_1, producer_2, return_exceptions=True)
%time asyncio.run(main())
producer_1 put a val: 5
producer_2 put a val: 3
consumer_1 get a val: 5
consumer_2 get a val: 3
producer_1 put a val: 1
producer_2 put a val: 3
consumer_2 get a val: 1
consumer_1 get a val: 3
producer_1 put a val: 6
producer_2 put a val: 10
consumer_1 get a val: 6
consumer_2 get a val: 10
producer_1 put a val: 4
producer_2 put a val: 5
consumer_2 get a val: 4
consumer_1 get a val: 5
producer_1 put a val: 2
producer_2 put a val: 8
consumer_1 get a val: 2
consumer_2 get a val: 8
Wall time: 10 s
实战：豆瓣近日推荐电影爬虫
最后，进入今天的实战环节——实现一个完整的协程爬虫。
听起来难度不是很大吧？我在下面给出了同步版本的代码和协程版本的代码，通过运行时间和代码写法的对比，希望你能对协程有更深的了解。（注意：为了突出重点、简化代码，这里我省略了异常处理。）
不过，在参考我给出的代码之前，你是不是可以自己先动手写一下、跑一下呢？
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def main():
url = "https://movie.douban.com/cinema/later/beijing/"
init_page = requests.get(url).content
init_soup = BeautifulSoup(init_page, 'lxml')
all_movies = init_soup.find('div', id="showing-soon")
for each_movie in all_movies.find_all('div', class_="item"):
all_a_tag = each_movie.find_all('a')
all_li_tag = each_movie.find_all('li')
movie_name = all_a_tag[1].text
url_to_fetch = all_a_tag[1]['href']
movie_date = all_li_tag[0].text
response_item = requests.get(url_to_fetch).content
soup_item = BeautifulSoup(response_item, 'lxml')
img_tag = soup_item.find('img')
print('{} {} {}'.format(movie_name, movie_date, img_tag['src']))
%time main()
########## 输出 ##########
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... ...
直播攻略 06月04日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2555957974.jpg
Wall time: 56.6 s
import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
async def fetch_content(url):
async with aiohttp.ClientSession(
headers=header, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)
) as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
url = "https://movie.douban.com/cinema/later/beijing/"
init_page = await fetch_content(url)
init_soup = BeautifulSoup(init_page, 'lxml')
movie_names, urls_to_fetch, movie_dates = [], [], []
all_movies = init_soup.find('div', id="showing-soon")
for each_movie in all_movies.find_all('div', class_="item"):
all_a_tag = each_movie.find_all('a')
all_li_tag = each_movie.find_all('li')
movie_names.append(all_a_tag[1].text)
urls_to_fetch.append(all_a_tag[1]['href'])
movie_dates.append(all_li_tag[0].text)
tasks = [fetch_content(url) for url in urls_to_fetch]
pages = await asyncio.gather(*tasks)
for movie_name, movie_date, page in zip(movie_names, movie_dates, pages):
soup_item = BeautifulSoup(page, 'lxml')
img_tag = soup_item.find('img')
print('{} {} {}'.format(movie_name, movie_date, img_tag['src']))
%time asyncio.run(main())
阿拉丁 05月24日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2553992741.jpg
龙珠超：布罗利 05月24日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2557371503.jpg
五月天人生无限公司 05月24日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2554324453.jpg
... ...
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Wall time: 4.98 s
总结
到这里，今天的主要内容就讲完了。今天我用了较长的篇幅，从一个简单的爬虫开始，到一个真正的爬虫结束，在中间穿插讲解了 Python 协程最新的基本概念和用法。这里带你简单复习一下。
协程和多线程的区别，主要在于两点，一是协程为单线程；二是协程由用户决定，在哪些地方交出控制权，切换到下一个任务。
协程的写法更加简洁清晰，把 async / await 语法和 create_task 结合来用，对于中小级别的并发需求已经毫无压力。
写协程程序的时候，你的脑海中要有清晰的事件循环概念，知道程序在什么时候需要暂停、等待 I/O，什么时候需要一并执行到底。
最后的最后，请一定不要轻易炫技。多线程模型也一定有其优点，一个真正牛逼的程序员，应该懂得，在什么时候用什么模型能达到工程上的最优，而不是自觉某个技术非常牛逼，所有项目创造条件也要上。技术是工程，而工程则是时间、资源、人力等纷繁复杂的事情的折衷。
思考题
最后给你留一个思考题。协程怎么实现回调函数呢？欢迎留言和我讨论，也欢迎你把这篇文章分享给你的同事朋友，我们一起交流，一起进步。
《Python 核心技术与实战》这个专栏已经全部更新完毕了，是我非常喜欢的一个专栏，有高阶用法，有实战量化交易系统，如果你也对 Python 语言感兴趣，同时希望快速进阶，我强烈推荐这个专栏给你。打开极客时间发现页，搜索 Python 就能找到，祝你学习愉快。
卖桃者说，下周见。
（编辑：成敏）
荧光笔
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熊猫池老师，有没有介绍创新类的课程
吃草🐴~我先把“生命苦短，Let's Go”学完，再去学习“生命苦短，我用 Python”~2
bookchan协程这里的create_task类似线程池threadpoolexecutor的submit，submit后就会被安排调度执行，submit返回的future对象则可以跟踪任务是否执行完。估计协程的task也是类似future对象，可以判断是否执行完，以及拿到返回结果吧。2
上善若水工程都是折中，很赞1
小斧协程和多线程的区别，主要在于两点，一是协程为单线程；二是协程由用户决定，在哪些地方交出控制权，切换到下一个任务。 协程的写法更加简洁清晰，把 async / await 语法和 create_task 结合来用，对于中小级别的并发需求已经毫无压力。 写协程程序的时候，你的脑海中要有清晰的事件循环概念，知道程序在什么时候需要暂停、等待 I/O，什么时候需要一并执行到底。