Python面试官：你来解释一下协程的实现原理

本篇文章主要内容：

• 协程的基本概念和Python协程语法
• Python 协程常用的 API
• 协程适用场景

1 基本概念

异步编程允许程序在等待 I/O 操作完成时继续执行其它任务，而不是被阻塞。异步编程是Python处理并发操作的强大方式，特别适合I/O密集型任务。Python的异步编程主要基于以下概念：

• 协程（Coroutine）：可以暂停执行并稍后恢复的函数
• 事件循环(Event Loop): 管理和执行所有异步任务的核心调度器
• 任务(Task): 协程的包装器，使协程可以被调度执行
• Awaitable对象 : 可以在await表达式中使用的对象
• Future对象: 表示尚未完成的计算结果

1.1 异步函数定义

使用async def关键字定义一个异步函数：

async def my_async_function():
    print("Start of the function")
    await some_async_operation()
    print("End of the function")

1.2 await表达式

在异步函数中，使用await关键字等待另一个异步操作完成：

async def fetch_data():
    print("Fetching data...")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟一个耗时操作
    print("Data fetched!")

1.3 运行协程

要运行一个协程，需要使用asyncio.run()函数：

import asyncio
async def main():
    await fetch_data()
asyncio.run(main())

1.4 并发执行多个协程

可以使用asyncio.gather()来并发执行多个协程：

async def task1():
    print("Task 1 started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 1 completed")
async def task2():
    print("Task 2 started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 2 completed")
async def main():
    await asyncio.gather(task1(), task2())
asyncio.run(main())

生成器协程与原生协程

在Python 3.7及以上版本中，推荐使用async def定义的原生协程。旧版本中也可以使用生成器协程，但需要使用asyncio.coroutine装饰器：

import asyncio
@asyncio.coroutine
def old_style_coroutine():
    print("Old style coroutine started")
    yield from asyncio.sleep(1)
    print("Old style coroutine completed")
async def main():
    await old_style_coroutine()
asyncio.run(main())

2. Python 协程常用的 API

2.1 asyncio.run()

简化了运行协程的方式，自动管理事件循环。
示例：

import asyncio
async def main():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello, asyncio!")
asyncio.run(main())

2.2 asyncio.sleep()

用于暂停协程执行，模拟I/O操作。
示例：

async def delay_print(message):
    await asyncio.sleep(1)
    print(message)
async def main():
    await asyncio.gather(
        delay_print("Hello"),
        delay_print("World")
    )
asyncio.run(main())

2.3 asyncio.gather()

将多个协程组合为一个，同时运行。
示例：

async def func1():
    print("Function 1 started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Function 1 done")
async def func2():
    print("Function 2 started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Function 2 done")
async def main():
    await asyncio.gather(func1(), func2())
asyncio.run(main())

2.4 asyncio.EventLoop

管理协程的执行循环。常用方法包括：

• loop.run_forever(): 开始事件循环，直到loop.stop()被调用。
• loop.run_until_complete(): 执行直到协程完成。
  示例：

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
loop.close()

事件循环通常用于网络编程。

2.5 asyncio.Task

用于管理协程任务。
示例：

async def task_func():
    print("Task is running")
async def main():
    task = asyncio.create_task(task_func())
    await task
asyncio.run(main())

2.6 asyncio.Queue

在协程间安全地传递数据。
示例：

async def producer(queue):
    await queue.put("Hello")
    await queue.put("World")
    await queue.put(None)
async def consumer(queue):
    while True:
        item = await queue.get()
        if item is None:
            break
        print(item)
async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    await asyncio.gather(
        producer(queue),
        consumer(queue)
    )
asyncio.run(main())

2.7 asyncio.Event

用于协程间的同步。
示例：

import asyncio
import time

async def waiter(event, name):
    print(f"等待者 {name} 开始等待事件")
    start_time = time.time()
    await event.wait()  # 等待事件被设置
    end_time = time.time()
    print(f"等待者 {name} 检测到事件发生，等待时间: {end_time - start_time:.2f}秒")

async def event_setter(event, delay):
    print(f"事件设置者开始工作，将在 {delay} 秒后设置事件")
    await asyncio.sleep(delay)  # 模拟一些工作
    print("事件设置者正在设置事件...")
    event.set()  # 设置事件，唤醒所有等待者
    print("事件已设置")

async def main():
    # 创建一个事件对象
    event = asyncio.Event()
    
    # 创建多个等待者任务
    waiters = [
        waiter(event, "A"),
        waiter(event, "B"),
        waiter(event, "C")
    ]
    
    # 创建事件设置者任务
    setter = event_setter(event, 3)
    
    # 同时运行所有任务
    await asyncio.gather(*waiters, setter)

if __name__ == "__main__":
    print("程序开始运行")
    asyncio.run(main())
    print("程序运行结束")

实际应用场景：

• 资源初始化：多个任务等待某个资源（如数据库连接）初始化完成；
• 任务协调：多个工作线程等待某个条件满足后开始工作；
• 事件通知：实现发布-订阅模式的基础。

2.8 asyncio.Condition

asyncio.Condtion()常被用来需要等待某个资源条件是否满足的情况。

下面使用协程实现了一个生产者-消费者模式。

import asyncio
import random
import time

# 共享资源
shared_resource = []
MAX_ITEMS = 5

async def producer(condition, name):
    """生产者协程：向共享资源添加数据"""
    while True:
        # 模拟生产数据的时间
        await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))
        
        async with condition:
            # 如果资源已满，等待消费者消费
            while len(shared_resource) >= MAX_ITEMS:
                print(f"生产者 {name}: 资源已满，等待消费者...")
                await condition.wait()
            
            # 生产数据
            item = f"产品-{name}-{time.time()}"
            shared_resource.append(item)
            print(f"生产者 {name} 生产了: {item}")
            print(f"当前资源数量: {len(shared_resource)}")
            
            # 通知所有等待的消费者
            condition.notify_all()

async def consumer(condition, name):
    """消费者协程：从共享资源消费数据"""
    while True:
        # 模拟消费数据的时间
        await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))
        
        async with condition:
            # 如果资源为空，等待生产者生产
            while len(shared_resource) == 0:
                print(f"消费者 {name}: 资源为空，等待生产者...")
                await condition.wait()
            
            # 消费数据
            item = shared_resource.pop(0)
            print(f"消费者 {name} 消费了: {item}")
            print(f"当前资源数量: {len(shared_resource)}")
            
            # 通知所有等待的生产者
            condition.notify_all()

async def main():
    # 创建条件对象
    condition = asyncio.Condition()
    
    # 创建生产者和消费者任务
    producers = [
        producer(condition, f"P{i}") for i in range(2)
    ]
    consumers = [
        consumer(condition, f"C{i}") for i in range(3)
    ]
    
    # 运行所有任务
    await asyncio.gather(*producers, *consumers)

if __name__ == "__main__":
    print("生产者-消费者模型开始运行")
    try:
        asyncio.run(main())
    except KeyboardInterrupt:
        print("\n程序被用户中断")

执行结果：

你会发现 asyncio.Condtion()对象的 API·和 threading.Condition()很相似，这里就不再过多介绍了。

下面是这个程序的时序图，有助于你理解这个程序的逻辑。

使用场景：

1. 生产者-消费者模式：协调生产者和消费者的工作，控制资源的使用和释放。
2. 资源池管理：管理数据库连接池，控制线程池大小。
3. 任务调度：实现任务队列，控制并发任务数量。
4. 状态同步：等待特定状态变化，实现复杂的同步逻辑。
5. 事件驱动系统：实现发布-订阅模式，处理异步事件通知。

与 asyncio.Event()的区别：

asyncio.Event()只有简单的标志位、只有设置和未设置两种状态、适合简单的同步场景。

asyncio.Condition()可以等待特定条件、支持选择性通知，比较适合复杂的同步场景。

2.9 第三方库

• aiohttp: 异步HTTP客户端和服务器。
• aiofiles: 异步文件处理。
• asyncio_redis : 异步Redis客户端。
  示例（aiohttp）：

import aiohttp
import asyncio
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'https://example.com')
        print(html)
asyncio.run(main())

3. Python 协程的实现原理

3.1 协程和线程的区别

3.2 Python 协程的底层工作过程

Python协程的底层实现主要基于生成器和 yield 语句的扩展，以及通过事件循环来管理和调度这些协程，后来又引入了async/await语法。

下面的时序图展示了Python协程的底层工作过程，从协程创建到执行、挂起、恢复，直到完成的整个生命周期。

以下是图中关键步骤的详细解释：

1. 创建阶段 ：应用程序创建事件循环和协程对象。
   • 使用async def定义协程函数，创建事件循环
   • 协程在定义时并不执行，只是创建了一个协程对象
2. 初始执行 ：
   • 协程首次被事件循环执行时，会创建栈帧对象保存执行状态
   • 协程内部代码开始执行，直到遇到第一个await点
3. 挂起与调度 ：
   • 当遇到await表达式时，协程会暂停执行并让出控制权
   • 底层通过yield机制实现，协程状态从GEN_RUNNING变为GEN_SUSPENDED
   • 被挂起的协程的栈帧会被保存，包括局部变量、指令指针等执行状态
4. I/O操作与回调 ：
   • 事件循环注册I/O回调，继续执行其他就绪的任务
   • 当I/O操作完成时，回调被触发，协程被标记为可恢复执行。 在 Python异步编程中，I/O操作完成通知事件循环的机制主要基于操作系统的I/O多路复用功能。I/O 多路复用机制，如 Linux 的 epoll、Windows 的 IOCP，这些机制允许一个进程监控多个文件描述符，等待它们变为可读或可写的状态。
5. 恢复执行 ：
   • 事件循环通过.send()方法恢复协程执行，传递I/O操作的结果
   • 协程从上次挂起的位置继续执行，状态从GEN_SUSPENDED变为GEN_RUNNING
6. 完成或再次挂起 ：
   • 如果协程执行完成，它会将结果返回给事件循环，状态变为GEN_COMPLETED
   • 如果遇到新的await点，协程会再次挂起，重复上述过程