Python高级技术之：`async/await`的协程模型：它如何与`event loop`协同工作，实现高效并发。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷，晚上好！我是今晚的主讲人，今天咱们来聊聊Python里让人又爱又恨的async/await协程模型，以及它背后的好基友——event loop（事件循环）。这俩哥们儿凑一块儿，能让你的Python程序在并发上起飞，效率噌噌往上涨。准备好了吗？系好安全带，咱们开始吧！

一、啥是协程？为啥要用它？

首先，咱们得搞明白啥是协程。简单来说，协程是一种用户态的轻量级线程。啥意思呢？就是说，它不是操作系统内核管理的，而是由程序员自己控制的。这就带来了极大的灵活性。

线程 vs 协程: 线程的切换由操作系统内核负责，开销比较大。协程的切换由程序员自己控制，开销非常小。可以把协程想象成一个函数，它可以暂停执行，然后恢复执行。
为啥要用协程？ 主要解决I/O密集型任务的并发问题。比如，你的程序需要频繁地等待网络请求或者文件读取，用多线程或者多进程虽然也能并发，但会带来额外的资源消耗和上下文切换开销。协程就可以在等待I/O的时候让出CPU，去执行其他的任务，从而提高效率。

你可以想象一下，你是一个餐厅的服务员。

多线程: 你同时服务多桌客人，每桌客人都需要你全程盯着，这很累，而且效率不高。
协程: 你可以在一桌客人点完菜后，先去服务其他客人，等这桌客人的菜做好了再回来。这样你就能同时服务更多的客人，而且效率更高。

二、async/await：协程界的语法糖

Python 3.5 引入了async和await关键字，让协程的使用变得更加简洁和优雅。这俩关键字就是协程的语法糖，让代码更容易阅读和编写。

async: 用来声明一个函数是异步函数（协程函数）。注意，async 声明的函数，调用后返回的是一个 coroutine object (协程对象)，而不是直接执行。你需要使用 await 或者 event loop 来调度它。
await: 用来挂起当前协程，等待另一个协程完成。 await 后面通常跟一个 awaitable 对象，比如另一个协程、Future 或者 Task。当 await 后面的对象完成时，当前协程才会恢复执行。

咱们来看个简单的例子：

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"开始获取数据: {url}")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟 I/O 阻塞
    print(f"数据获取完成: {url}")
    return f"数据来自 {url}"

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(fetch_data("https://example.com/data1"))
    task2 = asyncio.create_task(fetch_data("https://example.com/data2"))

    result1 = await task1
    result2 = await task2

    print(f"结果1: {result1}")
    print(f"结果2: {result2}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个例子中：

fetch_data 函数被声明为 async，表示它是一个协程函数。
asyncio.sleep(2) 模拟了一个 I/O 操作，当执行到这里时，当前协程会被挂起，让出 CPU。
await task1 和 await task2 会等待 task1 和 task2 完成，然后获取它们的结果。
asyncio.run(main()) 运行主协程 main。

运行结果会是：

开始获取数据: https://example.com/data1
开始获取数据: https://example.com/data2
数据获取完成: https://example.com/data1
数据获取完成: https://example.com/data2
结果1: 数据来自 https://example.com/data1
结果2: 数据来自 https://example.com/data2

可以看到，两个 fetch_data 函数是并发执行的，而不是顺序执行的。

三、event loop：协程的调度员

event loop 是协程模型的核心。它可以理解为一个无限循环，不断地监听事件，并调度协程的执行。 event loop 就像一个调度员，它会根据事件的发生情况，决定哪个协程可以运行，哪个协程需要等待。

asyncio 库提供了 event loop 的实现，我们可以使用它来运行和管理协程。

以下是一些常用的 event loop 方法：

方法	描述
`loop.run_until_complete(future)`	运行 `event loop`，直到 `future` 完成。 `future` 可以是一个协程，也可以是一个 `Task` 对象。
`loop.create_task(coroutine)`	创建一个 `Task` 对象，并将协程 `coroutine` 包装在其中。 `Task` 对象可以用来跟踪协程的状态，也可以用来取消协程。
`loop.run_in_executor(executor, func, *args)`	在指定的 `executor` 中运行函数 `func`。 `executor` 可以是一个线程池或者进程池。这个方法可以用来执行 CPU 密集型任务，避免阻塞 `event loop`。
`loop.call_later(delay, callback, *args)`	在 `delay` 秒后调用 `callback` 函数。这个方法可以用来实现定时任务。
`loop.call_soon(callback, *args)`	尽快调用 `callback` 函数。这个方法可以用来在 `event loop` 的下一次迭代中执行任务。

让我们用代码来演示一下 event loop 的使用：

import asyncio

async def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"Goodbye, {name}!")

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    loop.create_task(greet("Alice"))
    loop.create_task(greet("Bob"))
    await asyncio.sleep(2) # 确保 greet 函数有足够的时间执行

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个例子中，我们使用 loop.create_task 创建了两个 Task 对象，并将 greet 协程包装在其中。 event loop 会负责调度这两个协程的执行。

四、async/await + event loop：如何实现高效并发

现在，咱们来总结一下 async/await 和 event loop 如何协同工作，实现高效并发：

async 声明协程函数: 使用 async 关键字声明一个协程函数，返回一个协程对象。
await 挂起协程: 在协程函数中使用 await 关键字挂起当前协程，等待另一个 awaitable 对象完成。
event loop 调度协程: event loop 负责监听事件，并调度协程的执行。当一个协程被挂起时，event loop 会切换到另一个可执行的协程。
I/O 事件通知: 当 I/O 事件发生时，event loop 会通知相应的协程，使其恢复执行。

用表格来更清晰地说明这个过程：

步骤	描述	涉及的技术
1	创建协程函数，声明异步操作	`async` 关键字
2	协程遇到 I/O 操作，使用 `await` 挂起自身	`await` 关键字
3	`event loop` 接管控制权，寻找其他可执行的协程	`event loop`，任务调度
4	I/O 操作完成，`event loop` 收到通知	I/O 多路复用机制（如 `select`, `epoll`），回调函数
5	`event loop` 唤醒之前挂起的协程，协程继续执行	`event loop`，任务调度

五、实战演练：异步 Web 请求

光说不练假把式，咱们来写一个实际的例子：使用 async/await 和 aiohttp 库发起异步 Web 请求。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            print(f"获取 {url} 的状态码: {response.status}")
            return await response.text()

async def main():
    urls = [
        "https://www.example.com",
        "https://www.python.org",
        "https://www.baidu.com"
    ]

    tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)  # 并发执行所有任务

    for i, result in enumerate(results):
        print(f"{urls[i]} 的内容长度: {len(result)}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个例子中：

我们使用 aiohttp 库发起异步 Web 请求。
async with 语句可以确保资源在使用完毕后被正确释放。
asyncio.gather(*tasks) 可以并发执行多个任务，并等待它们全部完成。

这个例子充分展示了 async/await 和 event loop 在处理 I/O 密集型任务时的优势。

六、常见问题与注意事项

在使用 async/await 和 event loop 时，有一些常见问题和注意事项需要注意：

阻塞操作: 避免在协程中执行阻塞操作，比如 time.sleep 或者 CPU 密集型计算。如果必须执行阻塞操作，可以使用 loop.run_in_executor 将其放到线程池或者进程池中执行。
死锁: 避免在多个协程之间形成循环依赖，这可能会导致死锁。
异常处理: 确保对协程中的异常进行处理，否则可能会导致程序崩溃。
Contextvars: 如果需要在协程之间传递上下文信息，可以使用 contextvars 模块。
调试: 异步代码的调试可能会比较困难，可以使用 asyncio.run(main(debug=True)) 开启调试模式。

七、总结

async/await 和 event loop 是 Python 中强大的并发编程工具。它们可以让你编写高效的 I/O 密集型应用程序。但是，它们也需要一定的学习成本。掌握了它们，你的 Python 技能就能更上一层楼。

总而言之，async/await 像是给函数插上了翅膀，让它们可以暂停和恢复，而 event loop 就像一个精明的航班调度员，确保所有航班（协程）都能按时起飞和降落，避免空中交通堵塞（程序卡死）。

希望今天的讲座对你有所帮助。记住，编程就像烹饪，掌握了食材（技术），就能做出美味佳肴（高效程序）。感谢大家的收听，咱们下期再见！如果有任何问题，欢迎在评论区留言。

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