python中协程池的使用

在Python中使用协程池可以提高并发执行效率，下面是一个简单的协程池使用示例：

import asyncio

async def worker():
    print('Starting worker...')
    await asyncio.sleep(2)
    print('Worker finished.')

async def main():
    tasks = []
    for i in range(5):
        tasks.append(asyncio.create_task(worker()))

    # 创建一个协程池并指定最大并发数
    pool = asyncio.Semaphore(2)

    # 将任务放入协程池中执行
    async with pool:
        await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

在上面的示例中，我们首先定义了一个 `worker` 协程函数，该函数模拟了一个耗时的操作，然后我们创建了 5 个 `worker` 协程任务。

接下来，我们使用 `asyncio.Semaphore` 创建了一个协程池，并指定最大并发数为 2。然后，我们使用 `async with pool:` 将任务放入协程池中执行，并使用 `asyncio.gather` 等待所有任务完成。

这样就实现了一个简单的协程池。在实际应用中，我们可以根据需要调整最大并发数，并使用 `asyncio.create_task` 创建更多的协程任务放入协程池中执行。