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python 协程 通俗理解
Python 的 asyncio 协程，最擅长的是：
批量下载文件的例子：
协程的优势：
python 协程 通俗理解
def my_coroutine():print("开始")x = yield 1print("拿到了：", x)yield 2co = my_coroutine()
print(next(co)) # 输出：开始 -> 1
print(co.send(99)) # 输出：拿到了：99 -> 2开始
1
拿到了：99
2
这说明我们可以把“外部值”传进函数中间，并让它继续从“上次停下的地方”执行。
Python 的 asyncio 协程，最擅长的是：
| 适合的 I/O 类型 | 举例 |
|---|---|
| 网络 I/O | 请求网页、数据库、接口 |
| Socket I/O | 聊天服务器、RPC、推送 |
| 异步文件操作（需特殊库） |
|
批量下载文件的例子：
import asyncio
import aiohttp
import timeasync def fetch(session, url):print(f"开始下载 {url}")async with session.get(url) as response:text = await response.text()print(f"{url} 下载完毕，长度：{len(text)}")async def main():urls = ['https://www.example.com'] * 5async with aiohttp.ClientSession() as session:tasks = [fetch(session, url) for url in urls]await asyncio.gather(*tasks)start = time.time()
asyncio.run(main())
print("耗时：", time.time() - start)
协程的优势：
| 对比项 | 多线程 | 协程 |
|---|---|---|
| 内存开销 | 较高（每个线程有栈空间） | 极低（协程本质是状态机） |
| 上下文切换 | 操作系统级别，重 | 用户态，轻 |
| 启动成本 | 高 | 低 |
| 并发数量 | 受线程数限制（数百） | 可成千上万个协程 |
| 异常处理 | 分散，不好控 | 更集中统一 |
| 适合场景 | CPU密集型任务 | I/O密集型任务（网络、数据库等） |
