asyncio中future、task和協程之間的關係
asyncio為什麼與協程一起使用協程中的yield關鍵字，不管資料如何流動，都是一種流程控制工具，使用它可以實現協作式多工;協程可以把控制器讓步給中心排程程式，從而啟用其他的協程。
協程中的yield from語句能夠開啟雙向通道，把最外層的事件迴圈和內部的真正執行耗時操作的i/o函式連線起來，這樣兩者可以直接傳送和產出值，還可以直接傳入異常，而不用在中間的協程中新增大量處理異常的樣板**。有了這個結構，協程可以通過以前不可能的方式委派職責。當最內層的i/o操作執行結束並返回時，直譯器會丟擲stopiteration異常，並把返回值附加到異常物件，yield from能夠捕獲stopiteration異常並獲取返回值，此時恢復中間層的協程的執行。這就實現了事件迴圈、中間層協程和內層的耗時的子生成器之間的非阻塞型排程。
asyncio包中能夠建立task物件的函式
asyncio驅動的事件迴圈為什麼不會阻塞
事件迴圈loop呼叫方法loop.run_until_complete(…)驅動傳入的引數，它的引數是乙個future或者協程。如果是協程，run_until_complete方法和wait函式一樣，把協程包裝進乙個task物件中。協程、future和任務（task）都由yield from驅動，這正是run_until_complete方法對其引數所做的事情。
yield from foo句法能夠防止阻塞，是因為當前協程（即包括yield from**的委派生成器）暫停後，控制權回到事件迴圈手中，再去驅動其它協程;foo future或協程執行結束後，把結果返回到暫停的協程（yield from自動捕獲stopiteration），將其恢復。
這樣，最外層的事件迴圈始終可以不被阻塞，併發地排程所有協程向前推進。
阻塞型i/o和gil
cpython直譯器本身就不是執行緒安全的，因此有全域性直譯器鎖（gil），一次只會允許使用乙個執行緒執行python位元組碼。一次，乙個python程序通常不能同時使用多個cpu核心。
然而，標準庫中所有執行阻塞型i/o操作的函式，在等待作業系統返回結果時都會釋放gil。這意味著在python語言這個層次上可以使用多執行緒，而i/o密集型python程式能從中受益：乙個python執行緒等待網路響應時，阻塞型i/o函式會釋放gil，在執行乙個執行緒。
async和enterproxy控制併發數量
相對於併發，並行可能陌生了不少，並行指一組程式按獨立非同步的速度執行，不等於時間上的重疊 同乙個時刻發生 通過增加cpu核心來實現多個程式 任務 的同時進行。沒錯，並行做到了多工的同時進行 enterproxy是樸靈大大為主要貢獻的工具，帶來一種事件式程式設計的思維變化，利用事件機制解耦複雜業務邏輯...
Python學習 25 併發程式設計
併發 程序 process 執行緒 thread 全域性直譯器鎖 gil global interpreter lock 多執行緒 開始執行緒 start new thread function,args,kwargs none threading 模組 啟動執行緒 start 要求主線程等待 jo...
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併發程式設計是我們程式設計中常用的優化程式效能的手段，能提高cpu的使用率。一般使用是多執行緒，多程序，協程 一 python的全域性解釋鎖gil 我們目前跑的python程式大多數都是在cpython上執行的。cpython是有乙個全域性解釋鎖，具體什麼意思，可以兩個方面理解 在同一時刻，只能執行...