Python3并发异步编程实战：协程与HTTP请求

"本文主要探讨Python并发和异步编程，通过实例代码来解析并发、并行、同步阻塞、异步非阻塞、线程、进程以及协程等概念。文章选用Python3作为解释器，因为Python3在实现协程方面更加便捷。首先介绍了测试代码所需的包，包括socket、futures、selectors、asyncio、aiohttp和time等。接下来，作者设计了一个装饰器`ts_func`用于计算函数的执行时间，以便在后续的并发和异步操作中对比性能。" 在编程领域，并发和异步是提高程序效率的关键技术。并发是指系统能够同时处理多个任务或子任务，而异步编程则是在等待某个操作完成时，程序可以继续执行其他任务，而不是被阻塞等待。 1. **同步与异步**： 同步编程通常与阻塞相伴，当一个任务执行时，程序会等待其完成才能继续执行下一个任务。这可能导致程序在等待I/O操作（如网络请求）时陷入阻塞状态，效率较低。异步编程则允许程序在等待I/O操作时执行其他任务，提高了资源利用率。 2. **阻塞与非阻塞**： 阻塞操作会使调用线程在等待结果时暂停，无法执行其他任务，直到有返回或超时。而非阻塞操作在等待结果时不会挂起线程，而是立即返回，让线程可以执行其他工作。 3. **线程与进程**： 线程是程序执行的最小单元，同一进程内的线程共享内存空间，可以快速切换执行，适合于CPU密集型任务。进程则是资源分配的基本单位，每个进程有自己的独立内存空间，适合于多资源的并发执行。 4. **协程**： 协程是轻量级的线程，由程序员控制执行流程。在Python3中，通过asyncio库可以轻松创建和管理协程，协程能在需要等待I/O时挂起自身，然后在适当时候恢复执行，从而实现高效的异步编程。 5. **并发示例**： 为了演示并发编程，作者构建了一个场景，模拟爬虫向目标网站发起HTTP请求。通过对比不同实现方式（如多线程、多进程、异步IO等），可以评估各种方法的性能和资源消耗。 6. **Python3的并发与异步支持**： Python3提供了丰富的库来支持并发和异步编程，如concurrent.futures和asyncio。其中，concurrent.futures提供了一种高级接口来并行执行任务，而asyncio基于事件循环和协程，提供了低级到高级的异步编程工具。 7. **aiohttp库**： aiohttp是Python3的一个异步HTTP客户端/服务器库，它利用async/await语法，使得编写高性能的异步网络应用变得更加简单。 通过实际的Python代码示例，读者可以更深入地理解这些概念，并学习如何在实际项目中应用并发和异步编程技术。了解并掌握这些技术，对于优化性能、提升程序响应速度具有重要意义。