01.什么是协程
协程，英文叫做 Coroutine，又称微线程，纤程，协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。
我们可以使用协程来实现异步操作，比如在网络爬虫场景下，我们发出一个请求之后，需要等待一定的时间才能得到响应，但其实在这个等待过程中，程序可以干许多其他的事情，等到响应得到之后才切换回来继续处理，这样可以充分利用 CPU 和其他资源，这就是异步协程的优势。
02.定义协程
首先我们来定义一个协程，体验一下它和普通进程在实现上的不同之处，代码如下：
运行结果：
1).先import Python里面大名鼎鼎的asyncio这个异步包，然后才可以使用 async 和 await。我们接着 async 定义了一个 execute() 方法，方法接收一个数字参数，方法执行之后会打印这个数字。
2).随后我们直接调用了这个方法，然而这个方法并没有执行，而是返回了一个 coroutine 协程对象。
3).随后我们使用 get_event_loop() 方法创建了一个事件循环 loop，并调用了 loop 对象的 run_until_complete() 方法将协程注册到事件循环 loop 中，然后启动。最后我们才看到了 execute() 方法打印了输出结果。
4).可见，async 定义的方法就会变成一个无法直接执行的 coroutine 对象，必须将其注册到事件循环中才可以执行。
5).上文我们还提到了 task，它是对 coroutine 对象的进一步封装，它里面相比 coroutine 对象多了运行状态，比如 running、finished 等，我们可以用这些状态来获取协程对象的执行情况。
在上面的例子中，当我们将 coroutine 对象传递给 run_until_complete() 方法的时候，实际上它进行了一个操作就是将 coroutine 封装成了 task 对象，我们也可以显式地进行声明，如下所示：
运行结果：
- 这里我们定义了 loop 对象之后，接着调用了它的 create_task() 方法将 coroutine 对象转化为了 task 对象
- 随后我们打印输出一下，发现它是 pending 状态。接着我们将 task 对象添加到事件循环中得到执行，
- 随后我们再打印输出一下 task 对象，发现它的状态就变成了 finished
- 同时还可以看到其 result 变成了 1，也就是我们定义的 execute() 方法的返回结果。
另外定义 task 对象还有一种方式，就是直接通过 asyncio 的 ensure_future() 方法，返回结果也是 task 对象，这样的话我们就可以不借助于 loop 来定义，即使我们还没有声明 loop 也可以提前定义好 task 对象，写法如下：
运行结果：
发现其效果都是一样的。
03.绑定回调
另外我们也可以为某个 task 绑定一个回调方法，来看下面的例子：
- 在这里我们定义了一个 request() 方法，请求了百度，返回状态码，但是这个方法里面我们没有任何 print() 语句。
- 随后我们定义了一个 callback() 方法，这个方法接收一个参数，是 task 对象，然后调用 print() 方法打印了 task 对象的结果。
- 这样我们就定义好了一个 coroutine 对象和一个回调方法，我们现在希望的效果是，当 coroutine 对象执行完毕之后，就去执行声明的 callback() 方法。
那么它们二者怎样关联起来呢？很简单，只需要调用 add_done_callback() 方法即可，我们将 callback() 方法传递给了封装好的 task 对象，这样当 task 执行完毕之后就可以调用 callback() 方法了。
同时 task 对象还会作为参数传递给 callback() 方法，调用 task 对象的 result() 方法就可以获取返回结果了。
运行结果：
实际上不用回调方法，直接在 task 运行完毕之后也可以直接调用 result() 方法获取结果，如下所示：
运行结果是一样的：
04.多任务协程
上面的例子我们只执行了一次请求，如果我们想执行多次请求应该怎么办呢？我们可以定义一个 task 列表，然后使用 asyncio 的 wait() 方法即可执行，看下面的例子：
这里我们使用一个 for 循环创建了五个 task，组成了一个列表，然后把这个列表首先传递给了 asyncio 的 wait() 方法，然后再将其注册到时间循环中，就可以发起五个任务了。最后我们再将任务的运行结果输出出来，运行结果如下：
可以看到五个任务被顺次执行了，并得到了运行结果。
05.一个实战爬虫例子，协程实现
前面说了这么一通，又是 async，又是 coroutine，又是 task，又是 callback，但似乎并没有看出协程的优势啊？反而写法上更加奇怪和麻烦了！
为了表现出协程的优势，最好的方法就是模拟一个需要等待一定时间才可以获取返回结果的网页，最好的方式是自己在本地模拟一个慢速服务器，这里我们选用 Flask,然后编写服务器代码如下：
这里我们定义了一个 Flask 服务，主入口是 index() 方法，方法里面先调用了 sleep() 方法休眠 3 秒，然后接着再返回结果，也就是说，每次请求这个接口至少要耗时 3 秒，这样我们就模拟了一个慢速的服务接口。
注意这里服务启动的时候，run() 方法加了一个参数 threaded，这表明 Flask 启动了多线程模式，不然默认是只有一个线程的。
如果不开启多线程模式，同一时刻遇到多个请求的时候，只能顺次处理，这样即使我们使用协程异步请求了这个服务，也只能一个一个排队等待，瓶颈就会出现在服务端。所以，多线程模式是有必要打开的。
启动之后，Flask 应该默认会在 127.0.0.1:5000 上运行，运行之后控制台输出结果如下：
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
接下来我们再重新使用上面的方法请求一遍：
在这里我们还是创建了五个 task，然后将 task 列表传给 wait() 方法并注册到时间循环中执行。
运行结果如下：
可以发现和正常的请求并没有什么两样，依然还是顺次执行的，耗时 15 秒，平均一个请求耗时 3 秒，说好的异步处理呢？
其实，要实现异步处理，我们得先要有挂起的操作，当一个任务需要等待 IO 结果的时候，可以挂起当前任务，转而去执行其他任务，这样我们才能充分利用好资源，上面方法都是一本正经的串行走下来，连个挂起都没有，怎么可能实现异步？想太多了。
要实现异步，接下来我们再了解一下 await 的用法，使用 await 可以将耗时等待的操作挂起，让出控制权。当协程执行的时候遇到 await，时间循环就会将本协程挂起，转而去执行别的协程，直到其他的协程挂起或执行完毕。
所以，我们可能会将代码中的 request() 方法改成如下的样子：
仅仅是在 requests 前面加了一个 await，然而执行以下代码，会得到如下报错：
这次它遇到 await 方法确实挂起了，也等待了，但是最后却报了这么个错，这个错误的意思是 requests 返回的 Response 对象不能和 await 一起使用，为什么呢？因为根据官方文档说明，await 后面的对象必须是如下格式之一：
- A native coroutine object returned from a native coroutine function，一个原生 coroutine 对象。
- A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine()，一个由 types.coroutine() 修饰的生成器，这个生成器可以返回 coroutine 对象。
- An object with an await__ method returning an iterator，一个包含 __await 方法的对象返回的一个迭代器。
reqeusts 返回的 Response 不符合上面任一条件，因此就会报上面的错误了。那么有的小伙伴就发现了，既然 await 后面可以跟一个 coroutine 对象，那么我用 async 把请求的方法改成 coroutine 对象不就可以了吗？所以就改写成如下的样子：
这里我们将请求页面的方法独立出来，并用 async 修饰，这样就得到了一个 coroutine 对象，我们运行一下看看：
还是不行，它还不是异步执行，也就是说我们仅仅将涉及 IO 操作的代码封装到 async 修饰的方法里面是不可行的！我们必须要使用支持异步操作的请求方式才可以实现真正的异步，所以这里就需要 aiohttp 派上用场了。
06.使用 aiohttp
aiohttp 是一个支持异步请求的库，利用它和 asyncio 配合我们可以非常方便地实现异步请求操作。我们将 aiohttp 用上来，将代码改成如下样子：
在这里我们将请求库由 requests 改成了 aiohttp，通过 aiohttp 的 ClientSession 类的 get() 方法进行请求，结果如下：
成功了！我们发现这次请求的耗时由 15 秒变成了 3 秒，耗时直接变成了原来的 1/5。
这篇文章是崔庆才的大作，虽然很长，干货很多，需要慢慢消化，里面的关键字非常多，大家动手敲敲代码练习一下，方能体会Python协程的巧妙之处，也欢迎大家留言讨论！
一字不拉，全部看完的同学，请举手！
文末小知识点摘要：Python 核心开发者：Python 之父的退休没有带来影响
距 Python 创始人 Guido van Rossum 宣布脱离 Python 决策层辞去 BDFL 身份已有一个多月时间，Python 内部究竟有何变化？在上周末举办的 PyBay 2018 大会上，Python 核心开发团队成员、顾问兼演讲者 Raymond Hettinger 在接受外媒 The Register 采访时表示，Python 之父的退休并没有真正改变什么。
Guido 的退休没有对 Python 的发展进程带来改变。Guido 给我们留下了一个“自治”的挑战，而在自治这一点上，目前没有具备争议和难度的东西需要解决。
另一位技术指导讲师 Simeon Franklin 也表示，如今的 Python 是由 30-40 人一起在管理的 —— “Nothing is really changing that much”。
根据 Hettinger 所述，目前 Python 代码 check in 和 bug 修复的速度与 Guido 离开之前基本相同。Guido 本身在历史上的角色也是在一些语言发展方向上做出决定的人，而不是管理流程的人。
Hettiner 补充道，核心开发团队即将迎来爆发，因为没有了 Guido van Rossum 作为仲裁者，该团队需要担负更多责任。在过去，他们可以有相对疯狂的想法，因为他们知道如果有什么东西超过了底线，屋子里会有一个成年人说，“不，我们不能那样做”。但现在，他们需要自己做决定。
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