pythona3.7 syncio协程运行在threading中

Python3.7中引入了新的协程库asyncio，可以通过在threading中运行协程来实现异步编程。

在Python中，协程是一种更加轻量级的线程，可以实现非阻塞的并发编程。asyncio库提供了高层次的接口，可以方便地创建、管理和调度协程任务。

要在threading中运行asyncio协程，首先需要创建一个线程对象，然后在该线程中创建一个事件循环对象。事件循环负责调度协程任务的执行，并按照任务的优先级和状态进行调度。

在线程中创建事件循环对象后，可以使用loop.run_until_complete()方法来运行协程。此方法会一直运行，直到协程完成或被取消。

在运行协程期间，可以使用asyncio库提供的各种方法来处理异步任务，如await关键字等待一个协程的结果，使用async关键字定义一个协程函数等。

需要注意的是，在协程中使用的异步IO操作需要是非阻塞的，才能充分发挥协程的并发优势。可以使用asyncio库提供的异步IO方法，如asyncio.sleep()来模拟非阻塞的操作。

总之，Python3.7的asyncio协程可以通过在threading中运行，实现异步的并发编程。这种方式在一些需要处理大量IO密集型任务的程序中非常有用，可以提高程序的性能和响应速度。

相关问题

python中进程线程协程的区别

在Python中，进程、线程和协程是实现并发编程的不同方式。

1. 进程（Process）是操作系统分配资源的基本单位，每个进程有独立的内存空间，互不干扰。进程之间的通信需要使用特定的机制，如管道、消息队列等。在Python中，可以使用`multiprocessing`模块创建和管理进程。

2. 线程（Thread）是进程内的独立执行流，一个进程可以包含多个线程，它们共享相同的内存空间。线程之间的通信比进程更方便，可以使用共享内存或者全局变量。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，同一时间只有一个线程在执行Python字节码，因此多线程在CPU密集型任务中并不能提高性能。但是对于I/O密集型任务，多线程可以提升效率。Python内置的`threading`模块提供了对线程的支持。

3. 协程（Coroutine）是一种轻量级的线程，由程序控制在特定位置进行挂起和恢复的并发执行。协程能够在执行过程中被暂停和继续，并且可以通过yield语句进行交互式通信。Python中的协程通过生成器函数（generator function）和`asyncio`库来实现。

总结一下：
- 进程是资源分配的基本单位，进程之间资源独立，通信复杂。
- 线程是进程内的执行流，共享内存，通信相对方便，但受到GIL的限制。
- 协程是一种轻量级的线程，可以在特定位置挂起和恢复执行，并通过yield语句进行通信。

python threading_python中如何安装threading

`threading` 是 Python 的标准库之一，不需要安装即可使用。`threading` 提供了多线程编程的相关功能，可以通过导入 `threading` 模块来使用。

以下是一个简单的多线程示例：

import threading

def worker():
    """线程的工作函数"""
    print("Hello from worker thread", threading.current_thread().name)

threads = []
for i in range(5):
    # 创建并启动线程
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

在这个示例中，我们创建了 5 个线程，并且每个线程执行的都是 `worker` 函数。在 `worker` 函数中，我们输出了当前线程的名称。

通过运行这个示例，我们可以看到每个线程执行 `worker` 函数时都输出了一行信息。

因为 `threading` 是 Python 的标准库之一，所以不需要安装。如果你在使用 Python，就已经有了 `threading` 模块。