Python语言及其应用（第2版）

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附录C

截然不同的

async

前两个附录是写给程序员新手的，本附录则面向有经验的程序员。

和多数编程语言一样，

Python

也是

同步

的。

Python

以线性方式运行代码

，一次一行，从头

到尾。当你调用函数时，

Python

会转入函数代码

，调用方则一直等待，直到函数返回，然

后再恢复先前的操作。

CPU

同一时刻只

能做一件事，同步执行完全合情合理。但这样带来的结果是程序经常会什

么代码都不运行，一直等着文件数据或网络服务等。这就像我们在等着网页载入时盯着浏

览器屏幕傻看。如果能避免这种“忙等”，就能缩短程序的运行时长，提高

吞吐量

。

第

15

章讲过

可以使用线程、进程或者

gevent

或

twisted

等第三方解决方案实现并发。但

是现在

Python

和第三

方解决方案中内建了越来越多的

异步

方法。这些方法可以与普通的同

步

Python

代码共存，不过，借用捉鬼敢死队的一句警告：你不能穿过流束（

you can

’

t cross

the streams

）

。我将为你展示如何避免各种副作用。

C.1

协程和事件循环

Python 3.4

添加了标准异步模块

asyncio

，

Python 3.5

添加了关键字

async

和

await

。这实现

了一些新概念。

•

协程

，可以在任意点暂停的函数。

•

事件循环

，调度和运行协程。

由此编写的异步代码类似于普通的同步代码。否则，就得使用第

15

章和第

17

章介绍过以

及

C.3

节中总结的方法。

正常的多任务处理由操作系统实现。操作系统决定哪种方式公平，谁过多占用了

CPU

，何

438

｜

附录

C

时执行

I/O

操作，等等。然而 ...