python在协程中增加任务

task2 = visit_url('http://another.com', 3)
asynicio.run(task2)

import asyncio
import time
 
async def visit_url(url, response_time):
    """访问 url"""
    await asyncio.sleep(response_time)
    return f"访问{url}, 已得到返回结果"
 
async def run_task():
    """收集子任务"""
    task = visit_url('http://wangzhen.com', 2)
    task_2 = visit_url('http://another', 3)
    await asyncio.run(task)
    await asyncio.run(task_2)
 
asyncio.run(run_task())
print(f"消耗时间：{time.perf_counter() - start_time}")

async def run_task():
    """收集子任务"""
    task = visit_url('http://wangzhen.com', 2)
    task_2 = visit_url('http://another', 3)
    await asynicio.gather(task1, task2)

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await + 可等待的对象（协程对象、Future对象、Task对象 -> IO等待） 注意：在python3.4中是通过asyncio装饰器定义协程，在python3.8中已经移除了asyncio装饰器。事件循环，可以把他当做是一个while循环，这个while循环在周期性的运行并执行一些协程（任务），在特定条件下终止循环。 loop = async...

Python协程，也称微线程或纤程，不同于进程和线程，其工作方式类似于函数调用。在asyncio模块中，使用async关键字定义的异步函数调用即为协程。协程的核心在于程序对控制流的控制，而非由操作系统决定。通过yield关键字或async/await语法，Python在不同版本中逐步支持协程功能。早期的greenlet模块提供了无栈化微...

在Python的世界中，高效的并发处理是提升程序性能的关键。主要的两种方法是异步编程（Asyncio）和多线程（Multithreading）。异步利用协程在单线程中并发执行任务，而多线程则是通过多个执行线程在同一个进程内并行工作。并发性让程序能够同时处理多个任务，例如，Python的threading模块使得创建和管理多线程变得简单...

1. 使用`threading`模块：Python标准库中的`threading`模块提供了多线程支持。可以通过创建`Thread`对象来开启新的线程。这是实现多线程编程的基础方法。2. 使用`concurrent.futures`模块：Python的`concurrent.futures`模块提供了更高级的异步任务处理机制，包括线程池和进程池。它简化了多线程或多进程编程中...

并发性，即同时处理多个任务，是编程中的关键概念，它能提升程序性能。多线程模型中，Python的threading模块支持创建和管理多个独立执行流，如示例中的print_numbers和print_letters，它们在各自的线程中并行运行，提高了执行效率。而Asyncio，自Python 3.4引入，采用协程实现并发。与多线程不同，它使用单线程...

1、asyncio.run() 函数用来在非协程函数中调用协程 asyncio.run(asyncTask())2、使用 await 等待一个协程。await asyncTask()3、asyncio.create_task() 用函数将协程打包为一个 Task 排入日程准备执行，返回 asyncio.Task 对象。此函数 在 Python 3.7 中被加入。task1 = asyncio.create_task(async...

在 Python3.7+ 中，运行这个 asyncio 程序只需要一句： asyncio.run(main()) ，而在 Python3.6 中，需要手动获取事件循环并加入协程任务：事件循环就是一个循环队列，对其中的协程进行调度执行，当把一个协程加入循环，这个协程创建的其他协程都会自动加入到当前事件循环中。其实协程对象也不是直接...

Python的asyncio模块通过事件循环驱动协程，优化了io-bound任务的并发处理。以下是asyncio模块的核心概念和使用方法的概述：asyncio的核心在于事件循环，它像一个调度器，决定何时执行任务。尽管一次只能执行一个任务，但通过异步调用和任务管理，可以确保每个任务的结束时间明确。Coroutine是asyncio的核心概念，包括...

那协程是否可以用`yield`而不是`yield from`。我经过尝试，发现协程的调用有特殊的方式。而最常规的迭代器都是直接调用就可以的。所以，同样是函数，那协程是否可以脱离`event_loop`（消息循环）调用。我还尝试过通过`yield`构造一个协程。没有报错也运行成功了，所以应该没有问题。

它满足函数的类型签名(因为Task是Future的子类),但从Python 3.8开始,我们不再允许在Task上调用set_result():尝试这样做将引发RuntimeError。这个想法是,一个Task代表一个正在运行的协程,所以结果应该总是来自于task自身。 (L10, L24)但是,我们仍然可以cancel()一个任务,它将在底层协程中引发CancelledError。