Python asyncio并发编程探索

"异步IO并发基础" 在Python编程中，`asyncio`库是一个用于编写并发代码的关键工具，尤其在处理I/O密集型任务时，它能显著提高程序的效率。`asyncio`是自Python 3.4版本起引入的，最初名为Tulip，旨在提供一个统一的事件循环和协程（coroutine）框架，以实现异步非阻塞的IO操作。 在标题和描述中提到的"asyncio并发1"，我们可以理解为讨论的是`asyncio`库中的并发概念和基础用法。异步并发并不等同于并行执行，它强调的是在一个线程内通过切换不同的任务来实现高效利用CPU资源，而不是同时运行多个任务。这种模式被称为"ConcurrencyIsNotParallelism"(并发不是并行)，这是由Rob Pike提出的观点，他强调了并发的优点在于能更好地利用系统资源，而并非简单地增加CPU核心的使用。 在Python中，`asyncio`通过协程（coroutine）实现了异步编程。协程是一种可以暂停和恢复执行的函数，它们是非抢占式的，即只有当协程内部有明确的暂停指令（如`await`关键字）时才会将控制权交还给其他协程。`asyncio`的`async def`语法糖就是用来定义协程的。例如： ```python async def my_coroutine(): # 协程体 pass ``` 协程间的协作通常需要事件循环（Event Loop），它是`asyncio`的核心。事件循环负责调度和执行协程，监控各种事件，如网络IO、定时器等。通过调用`asyncio.run()`或`loop.run_until_complete()`可以启动事件循环并执行协程。 `yield from`是Python 3.3及以前版本用于协程之间协作的方式，它允许一个协程将控制权交给另一个协程，直到被调协程完成后再返回。自Python 3.5起，`yield from`被更直观的`await`关键字取代。 在提供的部分代码中，可以看到一个名为`Signal`的类，它包含一个`spin`方法，该方法使用了一个迭代器`itertools.cycle`来循环打印字符"|/-\"，模拟一个进度指示器。`spin`方法中使用了`wait`方法，这是`threading`模块中的一个方法，表明这段代码是在多线程环境下运行，而非`asyncio`的异步环境。`spin`方法的目的是在等待某个条件（`done`事件对象）变为True时，持续更新控制台状态。 虽然示例代码没有直接涉及`asyncio`，但可以看出并发的概念在多线程和异步编程中都有体现。在实际的`asyncio`应用中，类似`spin`的方法可能会被转换为协程，并通过`asyncio.sleep`或其他异步操作与事件循环配合，以实现非阻塞的并发行为。 `asyncio`是Python中进行异步并发编程的重要工具，它利用协程和事件循环提供了高效的IO操作处理，帮助开发者编写出高性能的网络服务和并发应用程序。了解并掌握`asyncio`的使用，对于提升Python应用的并发性能至关重要。