by 90后老和尚

建议学习路线：README-->交互式教学-->实战教学-->进阶教学-->trick to asynchronously import

从函数说起（Python3.7及以上）（这一步主要是建立一切皆是对象的概念）:

在Python里，一切皆是对象，不存在称作过程的东西。函数例如:

    def f(*args,**kwargs):
        print("FUnction f")

可以看作一种隐式写法。显式写法应该类似如：

    class F():
        def __call__(self):
            print("FUnction f")

    f=F()

函数的调用

    f(*args,**kwargs)

定义一个函数，是声明了一个Python内置函数类实例，并且将函数体内的代码封装进该实例的call()方法里，使得其能够被调用（后面跟()就是调用，可以有参数）。

基本上定义函数就是为了调用函数。但函数的定义和调用是两个步骤，两者是独立的。

协程函数:

形如

    async def g(*args,**kwargs):
        print("Coroutine function g")

的函数即是协程函数。可以简单粗暴理解协程函数即是被调用即返回协程的函数，是制作协程最普遍的方法。协程：

    coroutine=g(*args,**kwargs)

代码包

为方便讲述，引入一个代码包的概念，简单指封装了一包代码的对象。

上面的函数f是一个代码包，通过调用函数运行其内包含的代码。而协程函数g不是代码包，调用g(g(*args,**kwargs))并不会运行其定义体中的代码。通过type()函数可以查看f、g都是函数类。可以相信协程函数类是继承于函数类，其call()方法被重写了，不包含定义体中的代码，return一个协程对象:

    coroutine=g(*args,**kwargs)

这个协程对象是代码包！包含了返回他的协程函数的定义体中的代码！

就好像定义函数就是为了调用它基本没有其他用途，定义协程函数就是为了调用它得到协程基本没有其他用途，定义和调用是两步。

调用之后，函数的使用过程就结束了；但是协程函数还远远没有。

协程的使用，即协程内代码的运行

异步编程环境的搭建

脚本

    import asyncio
    async def main():
        #异步代码放置处
        pass
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

程序

    import asyncio
    async def main():
        #异步代码放置处
        pass
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.create_task(main())
    loop.run_forever()

至此，同步编程环境变成了同步兼异步编程环境。注意，在这里别把main协程函数的定义体当作一个协程函数内部，应该理解为异步版的Python语言（aiopython?），忘掉main外面的东西。下面之说main里面发生的事情。

在新环境里运行同步代码，只要你不求速度完全没毛病：

    async def main():
        print("Hello world")
        import requests
        requests.get("http://www.baidu.com")
        requests.get("http://www.baidu.com")
        requests.get("http://www.baidu.com")
        requests.get("http://www.baidu.com")
        requests.get("http://www.baidu.com")
        requests.get("http://www.baidu.com")
        requests.get("http://www.baidu.com")
        requests.get("http://www.baidu.com")
        requests.get("http://www.baidu.com")
        requests.get("http://www.baidu.com")

要是求速度，那么就通过注册协程达到并发。

同步兼异步环境的协程注册（重点！！！）

所谓注册协程全称注册协程到事件循环，就是运行协程代码包内的代码。

    async def main():
        async def coro():#协程函数的定义
            print('Hello world')
            return 123
            
        coroutine=coro()#协程的生成
        
        asyncio.create_task(coroutine)#协程的注册(遇到不兼容试试asyncio.ensure_future)

上面演示了一个协程函数的定义、协程的生成和协程的注册全过程。其中，协程的注册可以理解为这个协程独立运行，不会堵塞当前协程，不会占用当前协程的时间。这是最基础的用法，协程的注册这一步是注册协程之后三不管的：

不管何时运行完毕

不管返回值（上面那个123）

不管报错

    async def main():
        async def coro():#协程函数的定义
            print('Hello world')
            return 123
            
        coroutine=coro()#协程的生成
        
        task=asyncio.create_task(coroutine)#协程的注册
        res=await task

上面演示了三管的情形。注册协程之后得到一个task(asyncio.Task)。这个task用于管理协程。最普遍的使用是:

    await task#等待运行完
    res=await task#等待协程完成，并且获取协程返回值

当然，协程内的报错也会传导过来报错。

并发当然要多个协程一起运行，其宗旨是：尽早注册协程，尽晚等待任务：

    async def main():
        async def coro():#协程函数的定义
            print('Hello world')
            return 123
            
        coroutine=coro()#协程的生成
        task1=asyncio.create_task(coroutine)#协程的注册
        coroutine2=coro()#协程的生成
        task2=asyncio.create_task(coroutine2)#协程的注册
        coroutine3=coro()#协程的生成
        task3=asyncio.create_task(coroutine3)#协程的注册
        res1=await task1
        res2=await task2
        res3=await task3

要是多了就得用for循环了（接下来用异步sleep协程函数示范）：

    async def main():
        tasks=[]#搜集task的列表
        for i in range(30):
            tasks.append(asycnio.create_task(asyncio.sleep(i)))
        #现在因为打印，需要用到结果
        for task in tasks:
            print(await task)

上面演示了大批量协程的集中注册与等待，做到了协程的尽早提交与尽晚等待。

await 协程

可能你已经在别的地方看过形如:

    await asyncio.sleep(1)

的协程使用方式。在本教程中，这被解释为一种隐式写法，等同

    await asyncio.create_task(asyncio.sleep(1))

闭包的陷阱

使用闭包跨作用域使用变量有一个陷阱。例如运行:

    async def main():
        tasks = []  # 搜集task的列表
        for i in range(3):
            async def coro():
                return i
    
            tasks.append(asyncio.create_task(coro()))
        #打印需要结果
        for task in tasks:
            print(await task)

结果：

2
2
2

并不是理想中的

0
1
2

如果你不能很好的控制会发生改变的变量，那就不要在协程内跨作用域使用它，而应该通过协程函数的参数传递它的值来锚定它(除非你就是想达到上面的效果)：

    async def main():
        tasks = []  # 搜集task的列表
        for i in range(3):
            async def coro(i=i):#参数传值
                return i
    
            tasks.append(asyncio.create_task(coro()))
        #打印需要结果
        for task in tasks:
            print(await task)

高并发思路

通过上面的讲解，不知道你有没有发现一个分形嵌套的现象：在协程内注册协程(内注册协程内注册协程......)。并发的概念已经解释不了这个现象了，协程并发是默认的情况，反而根据业务需求需要搞一些阻塞了(await)。结合业务的具体逻辑，不相关的部分拆分成不同协程，相关的部分包装成同一个协程控制先后；协程是从其他的协程生成，协程内部亦可继续生成新的协程；协程由事件循环调度，所有协程地位平等地在并发，没啥相干——协程能够等待的，只是task。

很重要的库

协程应用在耗时的io场景中，最广泛的场景就是网络请求。同步有同步的方法（requests.get），异步也有异步的方法，使用最广泛的是aiohttp库：

        async def aio_get():
            import aiohttp
            async with aiohttp.ClientSession() as session:
                async with session.get("http://www.baidu.com") as r:
                    res = await r.text()

更多内容上网找。入门成功就啃asyncio库文档。

monk-after-90s/python-high-level-async-programming

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