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Python 协程全解析：async/await、asyncio.run、协程 vs 多线程、I/O 密集首选协程

news 2025/6/10 8:06:50

一、什么是协程？

协程（Coroutine）是一种轻量级的用户态线程，它由程序自己控制什么时候挂起、什么时候恢复，不依赖操作系统线程调度。

在 Python 中，协程是通过 async/await 实现的异步编程模型，依赖于事件循环（asyncio）进行调度。

二、async/await 的作用是什么？

async def：声明一个异步函数（协程函数），调用它返回一个协程对象。
await：在协程中挂起当前执行，等待另一个协程完成后再继续。

✅ 示例代码：

import asyncioasync def say_hello():await asyncio.sleep(1)print("Hello")asyncio.run(say_hello())

三、asyncio.run() 的作用是什么？

✅ 简洁定义：
asyncio.run() 是运行协程程序的推荐入口。

✅ 它做了什么？

创建事件循环
执行协程直到完成
自动关闭事件循环
返回协程的运行结果

✅ 示例：

import asyncioasync def main():await asyncio.sleep(1)return "任务完成"result = asyncio.run(main())
print(result)

四、async 函数必须包含 await 吗？

❌ 答案：不是必须，但通常推荐。

async def hello():print("Hi")  # 没有 await 也合法asyncio.run(hello())

但这样写就失去了异步的意义，等同于普通函数。

五、协程调用协程是否必须 await？

✅ 是的！调用异步函数必须加 await 才会执行，否则只会返回一个协程对象，但不会运行。

❌ 错误示例：

async def inner():print("Inner")async def outer():inner()  # ❌ 没有 await，不会执行！asyncio.run(outer())

✅ 正确写法：

async def inner():print("Inner")async def outer():await inner()  # 👍 正确执行asyncio.run(outer())

六、协程和多线程的区别是什么？

对比项	协程（asyncio）	多线程（threading）
并发模型	协作式	抢占式
本质	单线程	多线程
是否阻塞	非阻塞（主动让出）	阻塞（由操作系统调度）
适合场景	I/O 密集	I/O 或部分 CPU 密集
性能消耗	低（轻量级，切换开销小）	高（线程切换与上下文开销大）
是否需要加锁	通常不需要	需要（避免数据竞争）

七、I/O 密集任务是否首选协程？

✅ 是的！

协程非常适合处理 I/O 密集场景，比如：

网络请求
数据库访问
文件读写
WebSocket 通信

✅ 实例对比：并发请求 5 个网页

1. 同步方式（低效）

import requests
import timeurls = ['https://httpbin.org/delay/1'] * 5start = time.time()
for url in urls:requests.get(url)
print("同步耗时：", time.time() - start)## 2. 异步方式（高效）
```python
import asyncio
import aiohttp
import timeurls = ['https://httpbin.org/delay/1'] * 5async def fetch(session, url):async with session.get(url) as response:return await response.text()async def main():async with aiohttp.ClientSession() as session:tasks = [fetch(session, url) for url in urls]await asyncio.gather(*tasks)start = time.time()
asyncio.run(main())
print("异步耗时：", time.time() - start)

✅ 异步方式可大大缩短总耗时，支持高并发请求。

八、总结：协程的使用建议

场景	是否推荐协程
网络请求（爬虫、API）	✅ 强烈推荐
数据库访问（async 驱动）	✅ 推荐
文件异步读写	✅ 推荐
高并发定时任务	✅ 推荐
CPU 密集型（图像处理等）	❌ 不推荐，建议用多进程

📌 补充：为什么 Jupyter Notebook 中不能直接使用 `asyncio.run()`？

在 Jupyter Notebook（或 IPython）中，事件循环已经自动运行，用于支持 await 表达式的直接运行。因此：

await some_coroutine()
# 在 Notebook 中是合法的，不需要放入 async def 函数中，也不需要 asyncio.run()。

❌ 如果你强行使用 asyncio.run() 会报错：

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

✅ 正确的解决方法（推荐）：

方法 1：直接使用 await（Jupyter 专属）

import asyncioasync def say_hello():await asyncio.sleep(1)print("Hello")await say_hello()  # ✅ Jupyter 中可以直接这样写

方法 2：使用 nest_asyncio 兼容运行

import nest_asyncio
import asyncionest_asyncio.apply()  # 允许嵌套事件循环async def say_hello():await asyncio.sleep(1)print("Hello")asyncio.run(say_hello())  # ✅ 现在也能用了