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python 協程 通俗理解
Python 的 asyncio 協程，最擅長的是：
批量下載文件的例子：
協程的優勢：
python 協程 通俗理解
def my_coroutine():print("開始")x = yield 1print("拿到了：", x)yield 2co = my_coroutine()
print(next(co)) # 輸出：開始 -> 1
print(co.send(99)) # 輸出：拿到了：99 -> 2開始
1
拿到了：99
2
這說明我們可以把“外部值”傳進函數中間，并讓它繼續從“上次停下的地方”執行。
Python 的 asyncio 協程，最擅長的是：
| 適合的 I/O 類型 | 舉例 |
|---|---|
| 網絡 I/O | 請求網頁、數據庫、接口 |
| Socket I/O | 聊天服務器、RPC、推送 |
| 異步文件操作（需特殊庫） |
|
批量下載文件的例子：
import asyncio
import aiohttp
import timeasync def fetch(session, url):print(f"開始下載 {url}")async with session.get(url) as response:text = await response.text()print(f"{url} 下載完畢，長度：{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("耗時：", time.time() - start)
協程的優勢：
| 對比項 | 多線程 | 協程 |
|---|---|---|
| 內存開銷 | 較高（每個線程有棧空間） | 極低（協程本質是狀態機） |
| 上下文切換 | 操作系統級別，重 | 用戶態，輕 |
| 啟動成本 | 高 | 低 |
| 并發數量 | 受線程數限制（數百） | 可成千上萬個協程 |
| 異常處理 | 分散，不好控 | 更集中統一 |
| 適合場景 | CPU密集型任務 | I/O密集型任務（網絡、數據庫等） |
