Python协程原理与实战全解析

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Python协程的核心是事件循环、状态机与上下文切换的协同机制，关键在于理解async/await如何通过coroutine.send()调度任务、挂起恢复及避免阻塞。

Python协程的核心不在语法糖，而在事件循环、状态机与上下文切换的协同机制。 理解 async/await 背后如何调度任务、挂起恢复、避免阻塞，才是掌握协程的关键。

事件循环：协程运行的“心脏”

协程本身不自动执行，必须由事件循环（asyncio.EventLoop）驱动。它持续检查哪些协程已就绪、哪些在等待I/O，并决定下一个该运行谁。

• 调用 asyncio.run(main()) 会自动创建并启动一个事件循环
• 手动控制时可用 loop = asyncio.get_event_loop()（注意 Python 3.11+ 推荐 asyncio.get_running_loop()）
• 循环中真正执行的是 coroutine.send(None) 或 coroutine.send(value) —— 这是 await 底层触发的机制

await 的本质：暂停 + 委托 + 恢复

await 不是“等待完成”，而是“交出控制权，让事件循环去调度其他任务；等被 await 的对象（如 Future、Task、另一个协程）准备好结果后，再回来继续执行”。

• 被 await 的对象必须是 awaitable：协程对象、实现了 __await__ 方法的对象、或 asyncio.Future
• 执行 await coro 时，当前协程暂停，事件循环把 coro 加入待执行队列；当 coro 返回值后，原协程从暂停处恢复，并获得返回值
• 常见误区：把普通函数或耗时同步代码直接 await —— 这会阻塞整个事件循环

实战关键：正确处理并发与异常

真实项目中，协程的价值体现在并发I/O（如批量请求API、读写多个文件），但必须规避常见陷阱。

• 并发非并行：asyncio.gather(a(), b(), c()) 同时启动三个协程，共享一个线程，靠事件循环轮转调度
• 错误捕获需在协程内部或 gather(..., return_exceptions=True)，否则一个协程异常会导致整个并发组中断
• 资源清理要用 async with（配合实现 __aenter__/__aexit__）或 try/finally 块中的 await 清理操作

调试与性能定位：别只看“快”，要看“为什么卡”

协程慢，往往不是因为异步本身，而是混入了同步阻塞或调度不当。

• 用 asyncio.create_task() 显式创建任务，比直接 await 更利于并发；但也要避免无节制 task 泛滥
• 怀疑阻塞？加日志或用 asyncio.to_thread()（Python 3.9+）将 CPU 密集或老式同步库调用移出事件循环
• 观察事件循环负载：可使用 asyncio.current_task() 和 asyncio.all_tasks() 辅助诊断挂起状态

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