20 | 揭秘 Python 协程

你好，我是景霄。

上一节课的最后，我们留下一个小小的悬念：生成器在 Python 2 中还扮演了一个重要角色，就是用来实现 Python 协程。

那么首先你要明白，什么是协程？

协程是实现并发编程的一种方式。一说并发，你肯定想到了多线程/多进程模型，没错，多线程/多进程，正是解决并发问题的经典模型之一。最初的互联网世界，多线程/多进程在服务器并发中，起到举足轻重的作用。

随着互联网的快速发展，你逐渐遇到了 C10K 瓶颈，也就是同时连接到服务器的客户达到了一万个。于是很多代码跑崩了，进程上下文切换占用了大量的资源，线程也顶不住如此巨大的压力，这时， NGINX 带着事件循环出来拯救世界了。

如果将多进程/多线程类比为起源于唐朝的藩镇割据，那么事件循环，就是宋朝加强的中央集权制。事件循环启动一个统一的调度器，让调度器来决定一个时刻去运行哪个任务，于是省却了多线程中启动线程、管理线程、同步锁等各种开销。同一时期的 NGINX，在高并发下能保持低资源低消耗高性能，相比 Apache 也支持更多的并发连接。

再到后来，出现了一个很有名的名词，叫做回调地狱（callback hell），手撸过 JavaScript 的朋友肯定知道我在说什么。我们大家惊喜地发现，这种工具完美地继承了事件循环的优越性，同时还能提供 async / await 语法糖，解决了执行性和可读性共存的难题。于是，协程逐渐被更多人发现并看好，也有越来越多的人尝试用 Node.js 做起了后端开发。（讲个笑话，JavaScript 是一门编程语言。）

回到我们的 Python。使用生成器，是 Python 2 开头的时代实现协程的老方法了，Python 3.7 提供了新的基于 asyncio 和 async / await 的方法。我们这节课，同样的，跟随时代，抛弃掉不容易理解、也不容易写的旧的基于生成器的方法，直接来讲新方法。

我们先从一个爬虫实例出发，用清晰的讲解思路，带你结合实战来搞懂这个不算特别容易理解的概念。之后，我们再由浅入深，直击协程的核心。

从一个爬虫说起

爬虫，就是互联网的蜘蛛，在搜索引擎诞生之时，与其一同来到世上。爬虫每秒钟都会爬取大量的网页，提取关键信息后存储在数据库中，以便日后分析。爬虫有非常简单的 Python 十行代码实现，也有 Google 那样的全球分布式爬虫的上百万行代码，分布在内部上万台服务器上，对全世界的信息进行嗅探。

话不多说，我们先看一个简单的爬虫例子：

import time

def crawl_page(url):
    print('crawling {}'.format(url))
    sleep_time = int(url.split('_')[-1])
    time.sleep(sleep_time)
    print('OK {}'.format(url))

def main(urls):
    for url in urls:
        crawl_page(url)

%time main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4'])

########## 输出 ##########

crawling url_1
OK url_1
crawling url_2
OK url_2
crawling url_3
OK url_3
crawling url_4
OK url_4
Wall time: 10 s

（注意：本节的主要目的是协程的基础概念，因此我们简化爬虫的 scrawl_page 函数为休眠数秒，休眠时间取决于 url 最后的那个数字。）

这是一个很简单的爬虫，main() 函数执行时，调取 crawl_page() 函数进行网络通信，经过若干秒等待后收到结果，然后执行下一个。

看起来很简单，但你仔细一算，它也占用了不少时间，五个页面分别用了 1 秒到 4 秒的时间，加起来一共用了 10 秒。这显然效率低下，该怎么优化呢？

于是，一个很简单的思路出现了——我们这种爬取操作，完全可以并发化。我们就来看看使用协程怎么写。

import asyncio

async def crawl_page(url):
    print('crawling {}'.format(url))
    sleep_time = int(url.split('_')[-1])
    await asyncio.sleep(sleep_time)
    print('OK {}'.format(url))

async def main(urls):
    for url in urls:
        await crawl_page(url)

%time asyncio.run(main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4']))

########## 输出 ##########

crawling url_1
OK url_1
crawling url_2
OK url_2
crawling url_3
OK url_3
crawling url_4
OK url_4
Wall time: 10 s

看到这段代码，你应该发现了，在 Python 3.7 以上版本中，使用协程写异步程序非常简单。

首先来看 import asyncio，这个库包含了大部分我们实现协程所需的魔法工具。

async 修饰词声明异步函数，于是，这里的 crawl_page 和 main 都变成了异步函数。而调用异步函数，我们便可得到一个协程对象（coroutine object）。

举个例子，如果你 print(crawl_page(''))，便会输出<coroutine object crawl_page at 0x000002BEDF141148>，提示你这是一个 Python 的协程对象，而并不会真正执行这个函数。

再来说说协程的执行。执行协程有多种方法，这里我介绍一下常用的三种。

首先，我们可以通过 await 来调用。await 执行的效果，和 Python 正常执行是一样的，也就是说程序会阻塞在这里，进入被调用的协程函数，执行完毕返回后再继续，而这也是 await 的字面意思。代码中 await asyncio.sleep(sleep_time) 会在这里休息若干秒，await crawl_page(url) 则会执行 crawl_page() 函数。

其次，我们可以通过 asyncio.create_task() 来创建任务，这个我们下节课会详细讲一下，你先简单知道即可。

最后，我们需要 asyncio.run 来触发运行。asyncio.run 这个函数是 Python 3.7 之后才有的特性，可以让 Python 的协程接口变得非常简单，你不用去理会事件循环怎么定义和怎么使用的问题（我们会在下面讲）。一个非常好的编程规范是，asyncio.run(main()) 作为主程序的入口函数，在程序运行周期内，只调用一次 asyncio.run。

这样，你就大概看懂了协程是怎么用的吧。不妨试着跑一下代码，欸，怎么还是 10 秒？

10 秒就对了，还记得上面所说的，await 是同步调用，因此， crawl_page(url) 在当前的调用结束之前，是不会触发下一次调用的。于是，这个代码效果就和上面完全一样了，相当于我们用异步接口写了个同步代码。

现在又该怎么办呢？

其实很简单，也正是我接下来要讲的协程中的一个重要概念，任务（Task）。老规矩，先看代码。

import asyncio

async def crawl_page(url):
    print('crawling {}'.format(url))
    sleep_time = int(url.split('_')[-1])
    await asyncio.sleep(sleep_time)
    print('OK {}'.format(url))

async def main(urls):
    tasks = [asyncio.create_task(crawl_page(url)) for url in urls]
    for task in tasks:
        await task

%time asyncio.run(main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4']))

########## 输出 ##########

crawling url_1
crawling url_2
crawling url_3
crawling url_4
OK url_1
OK url_2
OK url_3
OK url_4
Wall time: 3.99 s

你可以看到，我们有了协程对象后，便可以通过 asyncio.create_task 来创建任务。任务创建后很快就会被调度执行，这样，我们的代码也不会阻塞在任务这里。所以，我们要等所有任务都结束才行，用for task in tasks: await task 即可。

这次，你就看到效果了吧，结果显示，运行总时长等于运行时间最长的爬虫。

当然，你也可以想一想，这里用多线程应该怎么写？而如果需要爬取的页面有上万个又该怎么办呢？再对比下协程的写法，谁更清晰自是一目了然。

其实，对于执行 tasks，还有另一种做法：

import asyncio

async def crawl_page(url):
    print('crawling {}'.format(url))
    sleep_time = int(url.split('_')[-1])
    await asyncio.sleep(sleep_time)
    print('OK {}'.format(url))

async def main(urls):
    tasks = [asyncio.create_task(crawl_page(url)) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

%time asyncio.run(main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4']))

########## 输出 ##########

crawling url_1
crawling url_2
crawling url_3
crawling url_4
OK url_1
OK url_2
OK url_3
OK url_4
Wall time: 4.01 s

这里的代码也很好理解。唯一要注意的是，*tasks 解包列表，将列表变成了函数的参数；与之对应的是， ** dict 将字典变成了函数的参数。

另外，asyncio.create_task，asyncio.run 这些函数都是 Python 3.7 以上的版本才提供的，自然，相比于旧接口它们也更容易理解和阅读。

解密协程运行时

说了这么多，现在，我们不妨来深入代码底层看看。有了前面的知识做基础，你应该很容易理解这两段代码。

import asyncio

async def worker_1():
    print('worker_1 start')
    await asyncio.sleep(1)
    print('worker_1 done')

async def worker_2():
    print('worker_2 start')
    await asyncio.sleep(2)
    print('worker_2 done')

async def main():
    print('before await')
    await worker_1()
    print('awaited worker_1')
    await worker_2()
    print('awaited worker_2')

%time asyncio.run(main())

########## 输出 ##########

before await
worker_1 start
worker_1 done
awaited worker_1
worker_2 start
worker_2 done
awaited worker_2
Wall time: 3 s

import asyncio

async def worker_1():
    print('worker_1 start')
    await asyncio.sleep(1)
    print('worker_1 done')

async def worker_2():
    print('worker_2 start')
    await asyncio.sleep(2)
    print('worker_2 done')

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(worker_1())
    task2 = asyncio.create_task(worker_2())
    print('before await')
    await task1
    print('awaited worker_1')
    await task2
    print('awaited worker_2')

%time asyncio.run(main())

########## 输出 ##########

before await
worker_1 start
worker_2 start
worker_1 done
awaited worker_1
worker_2 done
awaited worker_2
Wall time: 2.01 s

不过，第二个代码，到底发生了什么呢？为了让你更详细了解到协程和线程的具体区别，这里我详细地分析了整个过程。步骤有点多，别着急，我们慢慢来看。

asyncio.run(main())，程序进入 main() 函数，事件循环开启；
task1 和 task2 任务被创建，并进入事件循环等待运行；运行到 print，输出 'before await'；
await task1 执行，用户选择从当前的主任务中切出，事件调度器开始调度 worker_1；
worker_1 开始运行，运行 print 输出'worker_1 start'，然后运行到 await asyncio.sleep(1)，从当前任务切出，事件调度器开始调度 worker_2；
worker_2 开始运行，运行 print 输出 'worker_2 start'，然后运行 await asyncio.sleep(2) 从当前任务切出；
以上所有事件的运行时间，都应该在 1ms 到 10ms 之间，甚至可能更短，事件调度器从这个时候开始暂停调度；
一秒钟后，worker_1 的 sleep 完成，事件调度器将控制权重新传给 task_1，输出 'worker_1 done'，task_1 完成任务，从事件循环中退出；
await task1 完成，事件调度器将控制器传给主任务，输出 'awaited worker_1'，·然后在 await task2 处继续等待；
两秒钟后，worker_2 的 sleep 完成，事件调度器将控制权重新传给 task_2，输出 'worker_2 done'，task_2 完成任务，从事件循环中退出；
主任务输出 'awaited worker_2'，协程全任务结束，事件循环结束。

接下来，我们进阶一下。如果我们想给某些协程任务限定运行时间，一旦超时就取消，又该怎么做呢？再进一步，如果某些协程运行时出现错误，又该怎么处理呢？同样的，来看代码。

import asyncio

async def worker_1():
    await asyncio.sleep(1)
    return 1

async def worker_2():
    await asyncio.sleep(2)
    return 2 / 0

async def worker_3():
    await asyncio.sleep(3)
    return 3

async def main():
    task_1 = asyncio.create_task(worker_1())
    task_2 = asyncio.create_task(worker_2())
    task_3 = asyncio.create_task(worker_3())

    await asyncio.sleep(2)
    task_3.cancel()

    res = await asyncio.gather(task_1, task_2, task_3, return_exceptions=True)
    print(res)

%time asyncio.run(main())

########## 输出 ##########

[1, ZeroDivisionError('division by zero'), CancelledError()]
Wall time: 2 s

你可以看到，worker_1 正常运行，worker_2 运行中出现错误，worker_3 执行时间过长被我们 cancel 掉了，这些信息会全部体现在最终的返回结果 res 中。

不过要注意return_exceptions=True这行代码。如果不设置这个参数，错误就会完整地 throw 到我们这个执行层，从而需要 try except 来捕捉，这也就意味着其他还没被执行的任务会被全部取消掉。为了避免这个局面，我们将 return_exceptions 设置为 True 即可。

到这里，发现了没，线程能实现的，协程都能做到。那就让我们温习一下这些知识点，用协程来实现一个经典的生产者消费者模型吧。

import asyncio
import random

async def consumer(queue, id):
    while True:
        val = await queue.get()
        print('{} get a val: {}'.format(id, val))
        await asyncio.sleep(1)

async def producer(queue, id):
    for i in range(5):
        val = random.randint(1, 10)
        await queue.put(val)
        print('{} put a val: {}'.format(id, val))
        await asyncio.sleep(1)

async def main():
    queue = asyncio.Queue()

    consumer_1 = asyncio.create_task(consumer(queue, 'consumer_1'))
    consumer_2 = asyncio.create_task(consumer(queue, 'consumer_2'))

    producer_1 = asyncio.create_task(producer(queue, 'producer_1'))
    producer_2 = asyncio.create_task(producer(queue, 'producer_2'))

    await asyncio.sleep(10)
    consumer_1.cancel()
    consumer_2.cancel()
    
    await asyncio.gather(consumer_1, consumer_2, producer_1, producer_2, return_exceptions=True)

%time asyncio.run(main())

########## 输出 ##########

producer_1 put a val: 5
producer_2 put a val: 3
consumer_1 get a val: 5
consumer_2 get a val: 3
producer_1 put a val: 1
producer_2 put a val: 3
consumer_2 get a val: 1
consumer_1 get a val: 3
producer_1 put a val: 6
producer_2 put a val: 10
consumer_1 get a val: 6
consumer_2 get a val: 10
producer_1 put a val: 4
producer_2 put a val: 5
consumer_2 get a val: 4
consumer_1 get a val: 5
producer_1 put a val: 2
producer_2 put a val: 8
consumer_1 get a val: 2
consumer_2 get a val: 8
Wall time: 10 s

实战：豆瓣近日推荐电影爬虫

最后，进入今天的实战环节——实现一个完整的协程爬虫。

任务描述：https://movie.douban.com/cinema/later/beijing/ 这个页面描述了北京最近上映的电影，你能否通过 Python 得到这些电影的名称、上映时间和海报呢？这个页面的海报是缩小版的，我希望你能从具体的电影描述页面中抓取到海报。

听起来难度不是很大吧？我在下面给出了同步版本的代码和协程版本的代码，通过运行时间和代码写法的对比，希望你能对协程有更深的了解。（注意：为了突出重点、简化代码，这里我省略了异常处理。）

不过，在参考我给出的代码之前，你是不是可以自己先动手写一下、跑一下呢？

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def main():
    url = "https://movie.douban.com/cinema/later/beijing/"
    init_page = requests.get(url).content
    init_soup = BeautifulSoup(init_page, 'lxml')

    all_movies = init_soup.find('div', id="showing-soon")
    for each_movie in all_movies.find_all('div', class_="item"):
        all_a_tag = each_movie.find_all('a')
        all_li_tag = each_movie.find_all('li')

        movie_name = all_a_tag[1].text
        url_to_fetch = all_a_tag[1]['href']
        movie_date = all_li_tag[0].text

        response_item = requests.get(url_to_fetch).content
        soup_item = BeautifulSoup(response_item, 'lxml')
        img_tag = soup_item.find('img')

        print('{} {} {}'.format(movie_name, movie_date, img_tag['src']))

%time main()

########## 输出 ##########

阿拉丁 05月24日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2553992741.jpg
龙珠超：布罗利 05月24日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2557371503.jpg
五月天人生无限公司 05月24日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2554324453.jpg
... ...
直播攻略 06月04日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2555957974.jpg
Wall time: 56.6 s

import asyncio
import aiohttp

from bs4 import BeautifulSoup

async def fetch_content(url):
    async with aiohttp.ClientSession(
        headers=header, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)
    ) as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    url = "https://movie.douban.com/cinema/later/beijing/"
    init_page = await fetch_content(url)
    init_soup = BeautifulSoup(init_page, 'lxml')

    movie_names, urls_to_fetch, movie_dates = [], [], []

    all_movies = init_soup.find('div', id="showing-soon")
    for each_movie in all_movies.find_all('div', class_="item"):
        all_a_tag = each_movie.find_all('a')
        all_li_tag = each_movie.find_all('li')

        movie_names.append(all_a_tag[1].text)
        urls_to_fetch.append(all_a_tag[1]['href'])
        movie_dates.append(all_li_tag[0].text)

    tasks = [fetch_content(url) for url in urls_to_fetch]
    pages = await asyncio.gather(*tasks)

    for movie_name, movie_date, page in zip(movie_names, movie_dates, pages):
        soup_item = BeautifulSoup(page, 'lxml')
        img_tag = soup_item.find('img')

        print('{} {} {}'.format(movie_name, movie_date, img_tag['src']))

%time asyncio.run(main())

########## 输出 ##########

阿拉丁 05月24日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2553992741.jpg
龙珠超：布罗利 05月24日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2557371503.jpg
五月天人生无限公司 05月24日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2554324453.jpg
... ...
直播攻略 06月04日 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2555957974.jpg
Wall time: 4.98 s

总结

到这里，今天的主要内容就讲完了。今天我用了较长的篇幅，从一个简单的爬虫开始，到一个真正的爬虫结束，在中间穿插讲解了 Python 协程最新的基本概念和用法。这里带你简单复习一下。

协程和多线程的区别，主要在于两点，一是协程为单线程；二是协程由用户决定，在哪些地方交出控制权，切换到下一个任务。
协程的写法更加简洁清晰，把async / await 语法和 create_task 结合来用，对于中小级别的并发需求已经毫无压力。
写协程程序的时候，你的脑海中要有清晰的事件循环概念，知道程序在什么时候需要暂停、等待 I/O，什么时候需要一并执行到底。

最后的最后，请一定不要轻易炫技。多线程模型也一定有其优点，一个真正牛逼的程序员，应该懂得，在什么时候用什么模型能达到工程上的最优，而不是自觉某个技术非常牛逼，所有项目创造条件也要上。技术是工程，而工程则是时间、资源、人力等纷繁复杂的事情的折衷。

思考题

最后给你留一个思考题。协程怎么实现回调函数呢？欢迎留言和我讨论，也欢迎你把这篇文章分享给你的同事朋友，我们一起交流，一起进步。

精选留言

Jingxiao

2019-06-25 11:31:44

发现评论区好多朋友说无法运行，在这里统一解释下：
1. %time 是 jupyter notebook 自带的语法糖，用来统计一行命令的运行时间；如果你的运行时是纯粹的命令行 python，或者 pycharm，那么请把 %time 删掉，自己用传统的时间戳方法来记录时间也可以；或者使用 jupyter notebook
2. 我的本地解释器是 Anaconda Python 3.7.3，亲测 windows / ubuntu 均可正常运行，如无法执行可以试试 pip install nest-asyncio，依然无法解决请尝试安装 Anaconda Python
3. 这次代码因为使用了较新的 API，所以需要较新的版本号，但是朋友们依然出现了一些运行时问题，这里先表示下歉意；同时也想说明的是，在提问之前自己经过充分搜索，尝试后解决问题，带来的快感，和能力的提升，相应也是很大的，一门工程最需要的是 hands on dirty work（动手做脏活），才能让自己的能力得到本质的提升，加油！
Jingxiao

2019-07-01 12:18:49

思考题答案：

在 python 3.7 及以上的版本中，我们对 task 对象调用 add_done_callback() 函数，即可绑定特定回调函数。回调函数接受一个 future 对象，可以通过 future.result() 来获取协程函数的返回值。

示例如下：

import asyncio

async def crawl_page(url):
print('crawling {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
await asyncio.sleep(sleep_time)
return 'OK {}'.format(url)

async def main(urls):
tasks = [asyncio.create_task(crawl_page(url)) for url in urls]
for task in tasks:
task.add_done_callback(lambda future: print('result: ', future.result()))
await asyncio.gather(*tasks)

%time asyncio.run(main(['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4']))

输出：

crawling url_1
crawling url_2
crawling url_3
crawling url_4
result: OK url_1
result: OK url_2
result: OK url_3
result: OK url_4
Wall time: 4 s
helloworld

2019-06-27 17:39:56

说一下我对await的理解：
开发者要提前知道一个任务的哪个环节会造成I/O阻塞，然后把这个环节的代码异步化处理，并且通过await来标识在任务的该环节中断该任务执行，从而去执行下一个事件循环任务。这样可以充分利用CPU资源，避免CPU等待I/O造成CPU资源白白浪费。当之前任务的那个环节的I/O完成后，线程可以从await获取返回值，然后继续执行没有完成的剩余代码。
由上面分析可知，如果一个任务不涉及到网络或磁盘I/O这种耗时的操作，而只有CPU计算和内存I/O的操作时，协程并发的性能还不如单线程loop循环的性能高。
大侠110

2019-12-03 21:30:20

感觉还是有很多人看不懂，我试着用通俗的语句讲一下：协成里面重要的是一个关键字await的理解，async表示其修饰的是协程任务即task，await表示的是当线程执行到这一句，此时该task在此处挂起，然后调度器去执行其他的task，当这个挂起的部分处理完，会调用回掉函数告诉调度器我已经执行完了，那么调度器就返回来处理这个task的余下语句。
Wing·三金

2019-06-27 21:23:14

思考题：简单的理解是每个新建的协程对象都会自动调用 add_done_callback() 函数来添加一个回调函数，当协程对象的 Future 状态启动时就会调用该回调函数，从而实现回调。

综合下前面的留言和个人的学习，总结下 py 3.6 版本下 asyncio 的主要不同：
1、没有 run(), create_task()，可以用 asyncio.get_even_loop().run_until_complete() 来代替 run()，用 ensure_future() 来代替 create_task()；
2、可能会出现 RuntimeError: This event loop is already running，解决方案一：pip install nest_asyncio; import nest_asyncio; nest_asyncio.apply()；解决方案二：有些友人说是 tornado 5.x 起的版本才有此问题，可考虑将其版本降至 4.x（不推荐）；
3、%time 与 %%time 的主要区别：%time func()（必须是同一行）；%%time 必须放在单元格的开头，强烈建议单独一行 + 不要与 import、def 相关的语句放在同个单元格；
4、爬虫中的 aiohttp.ClientSession(headers=header, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)) 提及未声明的 header，要么将 headers=header 部分去掉使用默认参数，要么用诸如 header={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.157 Safari/537.36"} 来显式声明；
5、tasks = [asyncio.create_task(crawl_page(url)) for url in urls]; await asyncio.gather(*tasks);
约等于
tasks = [crawl_page(url) for url in urls]; asyncio.get_even_loop().run_until_complete(asyncio.wait(tasks));
或
tasks = [asyncio.ensure_future(crawl_page(url)) for url in urls]; await asyncio.gather(*tasks);
cuikt

2019-06-25 15:26:14

在代码async with aiohttp.ClientSession(headers=header, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)) as session:中的headers=header需要定义header为一个字典可以像下面这样，否则会报错。
header={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.157 Safari/537.36"}
rogerr

2019-06-25 11:34:40

目前看到进阶篇就很痛苦了，对于小白来说，基础篇还好理解，到这儿就对深层次的知识无法深入理解和实践，感觉渐行渐远，不知道如何深入下去
Airnm.毁

2020-04-18 22:24:58

豆瓣那个发现requests.get(url).content/text返回都为空，然后打了下status_code发现是418，网上找418的解释，一般是网站反爬虫基础机制，需要加请求头模仿浏览器就可跳过，改为下面的样子就可通过：url = "https://movie.douban.com/cinema/later/beijing/"
head={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.113 Safari/537.36',
'Referer':'https://time.geekbang.org/column/article/101855',
'Connection':'keep-alive'}
res = requests.get(url,headers=head)

作者回复

👍，可能是增加了反爬虫机制

2020-06-28 07:54:32
converse✪

2019-07-09 10:16:47

#coding:utf-8
import asyncio
import time

async def corou1():
print("corou 1, {}".format(time.perf_counter()))
await asyncio.sleep(2)
print("corou 1, {}".format(time.perf_counter()))

async def corou2():
print("corou 2, {}".format(time.perf_counter()))
# await asyncio.sleep(2)
time.sleep(5)
print("corou 2, {}".format(time.perf_counter()))

async def corou3():
print("corou 3, {}".format(time.perf_counter()))
await asyncio.sleep(2)
print("corou 3, {}".format(time.perf_counter()))

async def main():
tasks = [asyncio.create_task(corou())for corou in [corou1,corou2,corou3] ]
await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
###########执行结果############
func 1, 0.3864962
func 2, 0.3866095
func 2, 5.386688
func 3, 5.387335
func 1, 5.3877248
func 3, 7.3883411

通过上述例子可以看出，协程corou1，corou2，corou3的执行顺序按照加入循环事件的顺序。协程corou1 通过 await asyncio.sleep(2) 让出控制权，协程corou2由于没有await让出控制权所以一直在执行。当corou2结束后，很显然corou1也已经执行完，但还是先执行协程corou3，等协程corou3通过await让出控制权后，协程corou1才执行。

从上可以看出：
- 协程是按照事件循环顺序执行。即使交出控制权的协程执行完毕任务后等待再次获取控制权完成剩余任务，也必须等到循环到该协程才能获得CPU控制权。不会由于该协程已经完成await的任务而直接给它。这就是解释，协程corou2执行完会继续执行协程corou3，而并非继续执行协程corou1。
- await是交出协程控制权的地方
- 从上述代码可以看出，协程中当执行耗时IO操作时，应及时释放控制权，否则其他协程即便完成任务也由于没有CPU控制权而无法继续执行任务。
tt

2019-06-24 11:41:14

学习笔记:异步和阻塞。

阻塞主要是同步编程中的概念:执行一个系统调用，如果暂时没有返回结果，这个调用就不会返回，那这个系统调用后面的应用代码也不会执行，整个应用被“阻塞”了。

同步编程也可以有非阻塞的方式，在系统调用没有完成时直接返回一个错误码。

异步调用是系统调用完成后返回应用一个消息，应用响应消息，获取结果。

上面说的系统调用对应Python中的异步函数——一个需要执行较长时间的任务。响应消息应该对应回调函数，但我觉得await异步函数返回本身就相当于系统告知应用系统调用完成了，后面的代码起码可以完成部分回调函数做的事情。

阻塞和异步必须配合才能完成异步编程。

1、await异步函数会造成阻塞;
2、await一个task不会造成阻塞，但是task对应的异步函数中必定几乎await一个异步函数，这个异步函数会阻塞这个task的执行，这样其余task才能被事件调度器的调度从而获取执行机会。
Fergus

2019-06-28 21:53:51

# -*- encoding: utf-8 -*-
'''
aiohttp + aysncio爬取电豆瓣电影
py 3.6
sublime text3
'''

import time
import aiohttp
import asyncio
from bs4 import BeautifulSoup

now = lambda: time.perf_counter()

async def fetchHtmlText(url):
async with aiohttp.ClientSession(
headers={'users-agent':'Mozilla/5.0'},
connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)) as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()

async def main():
url = "https://movie.douban.com/cinema/later/beijing/"
html = await fetchHtmlText(url)
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

divs = soup.find_all('div', class_='item mod')
urls = list(map(lambda x: x.a.img['src'], divs))
names = list(map(lambda x: x.h3.a.string, divs))
dats = list(map(lambda x: x.ul.li.string, divs))

lis = zip(names, dats, urls)
for i in lis:
print("{0:{3}^25} \t {1:{3}^10} \t {2:{3}^}".format(i[0], i[1], i[2],chr(12288)))

start = now()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
print("Wall time: {}".format(now() - start))

# 九龙不败　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　07月02日　　 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2560169035.jpg
# 别岁　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　07月02日　　 https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2558138041.jpg
...
# 刀背藏身　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　07月19日　　 https://img1.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2557644589.jpg
# Wall time: 1.994356926937086
# [Finished in 3.7s]
向左看齐

2020-04-24 15:02:23

for each_movie in all_movies.find_all('div', class_="item"):

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'
执行报错，有没有人和我一样的问题？请指教
jackstraw

2020-01-14 09:21:51

有点没明白，前面说任务创建后立马就开始执行了么？怎么后面在解密底层运行过程的时候，说任务创建后等待执行？到底是哪一个呀？

作者回复

原文是“任务创建后很快就会被调度执行”，并不是“立马就开始执行”；其次在解密底层运行时，main 函数也可以理解为一个正常的 task，要等这个 task 进入 await 的状态，才会调度下一个 task

2020-01-14 13:17:24
和你一起搬砖的胡大爷

2019-07-06 10:53:19

对于熟悉线程模型的程序员来讲，如果不把时间循环解释清楚，协程确实很难理解。
我的理解协程在编程语言层面实现aio，只有io等待才切换上下文而不像线程按scheduler分片cpu在没必要的时候也切换上下文。不知道我理解的对不对。
Fergus

2019-06-27 14:35:22

# -*- coding:utf-8 -*-
'''
sublime
py -3.6
asyncio.gather(*args) 并发
'''

import time
import asyncio

async def crawl_page(url):
print('crawling {}'.format(url))
sleep_time = int(url.split('_')[-1])
await asyncio.sleep(sleep_time)
print('OK {}'.format(url))

star = time.perf_counter()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = (crawl_page(url) for url in ['url_1', 'url_2', 'url_3', 'url_4'])
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()

print('Wall time: {:.2f}'.format(time.perf_counter() - star))

crawling url_4
crawling url_1
crawling url_2
crawling url_3
OK url_1
OK url_2
OK url_3
OK url_4
Wall time: 4.00
[Finished in 4.5s]
JabariH

2021-09-30 13:53:35

对“解密协程运行时”那部分下的程序执行做一个解释，欢迎大家指正：
1. asyncio.run(main())程序进入main函数，**事件循环**[main --> task1 --> task2 -->tas3 --> main]开启；
2. task_1、task_2、task_3任务被创建，并进入事件循环等待运行；
3. 主程序运行到await asyncio.sleep(2)，await 导致主程序被阻塞2s，此时事件调度器将控制权从主任务交给task_1(asyncio是根据任务创建顺序来赋予任务控制权的，相当于一个queue，先进先出)，并记录主程序运行到的位置；
4. 进入task1，输出“asyncio in task1”，后运行到asyncio.sleep(1)，程序被阻塞，事件调度器将控制权从task1交给task2，并记录task1程序运行到的位置；
5. 同样，task2输出“asyncio in task2”后运行到await asyncio.sleep(2)，被阻塞，记录task2程序运行到的位置，事件调度器开始调度task3；
6. 同理，task3输出“asyncio in task3”后运行到await asyncio.sleep(3)，被阻塞，记录程序阻塞的位置，事件调度器控制权又交回给主程序；
7. 此时，主程序还在被阻塞当中，事件调度器又按顺序开始调度task1；
8. 当时间接近1s的时候，task1开始接着上次运行到的位置往下运行，返回1，task1从事件循环中退出；
9. 当时间接近2s的时候，task2开始接着上次运行到的位置往下运行，返回2，task2从事件循环中退出；
10. 当时间接近3s的时候，由于主程序比task3早开始阻塞，所以主程序比task3先一步解除阻塞，事件调度器将控制权交给主程序，主程序从上次运行到的位置开始往下运行，取消task3任务，task3将不会有返回值，主程序从事件循环中退出，此时程序执行完毕。
肥猫不开心

2021-08-19 00:16:33

网页改了，最新同步爬虫
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def main():
url = "https://movie.douban.com/cinema/later/beijing/"
headers = {'User-Agent': r'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.164 Safari/537.36'}
init_page = requests.get(url, headers=headers).content
init_soup = BeautifulSoup(init_page, 'lxml')
all_movies = init_soup.find('div', id="showing-soon")
for each_movie in all_movies.find_all('div', class_="intro"):
all_a_tag = each_movie.find_all('a')
all_li_tag = each_movie.find_all('li')

movie_name = all_a_tag[0].text
url_to_fetch = all_a_tag[0]['href']
movie_date = all_li_tag[0].text

response_item = requests.get(url_to_fetch, headers=headers).content
soup_item = BeautifulSoup(response_item, 'lxml')
img_tag = soup_item.find('div', id='mainpic').find('img')

print('{} {} {}'.format(movie_name, movie_date, img_tag['src']))

main()
长期规划

2019-12-20 21:31:43

老师，在最后那个协程例子中为何没用requests库呢？是因为它不支持协程吗

作者回复

协程使用的是 aiohttp 并发网络 io 库，因此就不需要 requests 了

2019-12-25 12:41:02
supakito

2019-11-17 22:34:54

对于这段代码：

import asyncio

async def worker_1():
print('worker_1 start')
await asyncio.sleep(1)
print('worker_1 done')

async def worker_2():
print('worker_2 start')
await asyncio.sleep(2)
print('worker_2 done')

async def main():
task1 = asyncio.create_task(worker_1())
task2 = asyncio.create_task(worker_2())
print('before await')
await task1
print('awaited worker_1')
await task2
print('awaited worker_2')

%time asyncio.run(main())

########## 输出 ##########

before await
worker_1 start
worker_2 start
worker_1 done
awaited worker_1
worker_2 done
awaited worker_2
Wall time: 2.01 s

我对老师的解释有些疑问，不知道是不是只要创建了任务以后，不用执行await，就会运行worker_1和worker_2中的代码，因为我注释掉了await语句后，发现仍然会输出worker_1 done和worker_2 done。所有老师的第三步应该不是调度worker_1，而是等待worker_1执行完成？
刘润森

2019-10-31 16:36:37

asyncio.run() cannot be called from a running event loop