協程 5 task物件

import asyncio

async def func():
print(1)
await asyncio.sleep(2)
print(2)
return '返回值'
async def main():
print('main開始')
# 建立task物件，將當前執行func函式任務新增到事件迴圈中
task1 = asyncio.ensure_future(func())
# 建立task物件，將當前執行func函式任務新增到事件迴圈中
task2 = asyncio.ensure_future(func())
print('main結束')
# 當執行某協程遇到io操作時，會自動化切換執行其他任務
# 此處await是等待相對應的協程全部執行完畢並獲取結果
ret1 = await task1
ret2 = await task2
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

# -*- coding: utf-8 -*-

import asyncio
async def func():
print(1)
await asyncio.sleep(2)
print(2)
return '返回值'
async def main():
print('main開始')
# python3.6的寫法
tasks = [
asyncio.ensure_future(func()),
asyncio.ensure_future(func())
]"""
# python3.7的寫法[可以對task進行命名操作]
tasks = [
asyncio.create_task(func(), name='n1'),
asyncio.create_task(func(), name='n2')
]"""
print('main結束')
done, pending = await asyncio.wait(tasks)
print(done)
# python3.6的寫法
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""# python3.7及以上的寫法
asyncio.run(main())
"""

示例3：

async def func():

print(1)
await asyncio.sleep(2)
print(2)
return '返回值'
tasks = [
asyncio.ensure_future(func()),
asyncio.ensure_future(func())
]loop = asyncio.get_event_loop()
done, pending = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print(done)

對協程的理解

對於作業系統來說，協程其實是一種特殊的執行緒，對於cpu來說，協程是非搶占式 程序和執行緒是搶占式的 實現機理如下 有兩個function a，b，a呼叫b，b要執行一段時間，很晚才返回，a不會因為等b而一直占用cpu，即a是非阻塞的。b返回後，a又能繼續執行。神奇的是，a和b又是走在一條獨木橋 橋...

對協程的理解

實現併發，可以使用多程序，多執行緒。程序和執行緒有個共同點，他們都是通過作業系統來排程的。而協程，則把排程的權力交給了程式設計師。協程可以看作使用者態下協作的執行緒。使用者態 是說協程的排程權屬於程式設計師。協作 是說協程的排程是協作式的，不是搶占的。在協程中，某部分可以通過呼叫某個方法，將控制權交...

Python下對協程的處理

所謂協程又稱為微執行緒，我們在程序在建立時，需要耗費時間和cpu資源 在建立多執行緒時，也需要消耗時間和資源。利用多協程的執行過程中，始終只要乙個執行緒，不存在建立執行緒和銷毀執行緒需要的時間 也沒有執行緒切換的開銷，任務需要開啟執行緒數越多，協程的優勢越明顯 更不需要多執行緒的鎖機制 gil im...