协程：协程的创建和使用。

python是一门解释性语言，在python编程中，我们定义了几个运行过程，A - B - C ，解释器按照顺序执行，A - B - C 然后执行完毕。但是程序的运行需要花费时间，再看上面的例子，假如A函数要运行 3s B函数要运行5s C函数要运行7s 现在计算运行时间 3+5+7为15s的运行时间。这时候我们会发现程序在A函数的时候，即使计算机还有资源，但是控制权并没有给B函数，导致B函数在A函数运行完成的时候才能正常运行，然后是C，这远远浪费了计算机的资源和时间。于是我们使用了协程，这是在python的官网中也非常推荐的实方法
——asyncio 模块
优点：优于多线程切换花费的资源，方便简化控制流，支持高并发编程。
缺点：不支持多线程，只能配合多进程使用。
python实现协程的方式有
1.yield 方式

def run(n=0):#定义一个生成器函数while True:n = yield nprint('传入数值，开始执行')
a = run()    #预激活状态
print(next(a))
print('*'*20)
print(a.send('传入一个值'))

看一下运行结果

0
********************
传入数值，开始执行
传入一个值

生成器函数在激活之后生成一个n 然后通过send（）函数传入数据。在每次取出值的时候函数run都会在yield执行完之后停顿，等待下一次执行（下一次执行时在yield之后开始），主程序此时开始执行其他操作，实际上这就是一种协程序。
2.asyncio 模块
定义：

import asyncioasync def run_async():print('这是一个协程！')
#协程对象 并没有执行
coroutine = run_async()
#创建一个时间循环
loop = asyncio.get_event_loop()
#运行协程
loop.run_until_complete(coroutine)

看一下运行结果

这是一个协程！  #运行成功了

协程本身是不能直接运行的，必须通过run_until_complete帮协程包装成task任务对象，task任务是Future类的子类，所以其它协程可以等待任务完成，或当这些任务完成获取返回结果。

task实例：

mport asyncioasync def run_async():print('这是一个协程！')
#协程对象 并没有执行
coroutine = run_async()
#创建一个时间循环
loop = asyncio.get_event_loop()
#创建task事件
task = loop.create_task(coroutine)
#把task事件注册到事件循环中，并运行
loop.run_until_complete(task)

运行结果：

这是一个协程！    #运行成功

获取返回值
task任务在运行完成的时候，可以保存程序的运行结果，然后可以用该对象获取返回值。

async def run_async():print('这是一个协程！')return '协程运行的返回值！'#协程对象 并没有执行
coroutine = run_async()
#创建一个时间循环
loop = asyncio.get_event_loop()
#创建task事件
task = loop.create_task(coroutine)
#把task事件注册到事件循环中，并运行
loop.run_until_complete(task)
#在运行完成的时候task保留程序运行的返回值，我们用task.result()获取返回值
print(task.result())

结果：

这是一个协程！
协程运行的返回值！

await 方法阻塞

import asyncioasync def run_async():print('这是一个协程！')await asyncio.sleep(3)             #在这里我们用await 方法模拟程序运行阻塞时间return '协程运行的返回值！'#协程对象 并没有执行
coroutine = run_async()
#创建一个时间循环
loop = asyncio.get_event_loop()
#创建task事件
task = loop.create_task(coroutine)
#把task事件注册到事件循环中，并运行
loop.run_until_complete(task)
#获取返回值
print(task.result())

结果：

这是一个协程！##手动一下在三秒之后
协程运行的返回值！

并发并行
实例：假设我们有两件事要做，第一件是烧水，第二件是做饭。

import time
import asynciostart_time = time.time()       #开始时间
def heat_water():print('现在去烧水了！，用时2s')time.sleep(2)    #时间停滞2s
def cook():print('现在去做饭了！，用时3s')time.sleep(3)     #时间停滞3sheat_water()
cook()end_time = time.time()    #结束时间
run_time = end_time - start_time    #计算
print('两件事一共用时%s'%run_time)

看一下运行结果

现在去烧水了！，用时2s
现在去做饭了！，用时3s
两件事一共用时5.001287221908569

我们会发现在程序一件一件去做的时候一共要花费的时间为 2+3
再看看协程

import time
import asynciostart_time = time.time()
async def heat_water():print('现在去烧水！要花费2s，烧水的时间可以去做饭！')await asyncio.sleep(2)print('水烧完了！')async def cook():print('把烧水搁置，现在去做饭！要花费3s')await asyncio.sleep(3)print('饭做好了！')loop = asyncio.get_event_loop()    #创建一个时间循环 loop#把两个事件保存到task中
task = {heat_water(),cook()
}
loop.run_until_complete(asyncio.wait(task))     #asyncio.wait()方法实现并发
end_time = time.time()
run_time = end_time -start_time
print('做这两件事情的时间为：%s'%run_time)

运行结果

把烧水搁置，现在去做饭！要花费3s
现在去烧水！要花费2s，烧水的时间可以去做饭！
水烧完了！
饭做好了！
做这两件事情的时间为：3.0039124488830566

我们从这里可以看出来，两个事情一起做时间并不是3+2 而是cook时间3s，这样就是协程的优势所在。
——每一份梦想都应该被尊重
——每一次努力都会有回报
——加油吧少年

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