Python协程如何优化资源利用 - 问答

Python协程（coroutines）是一种轻量级的线程，它们可以在执行过程中暂停和恢复，从而实现高效的异步编程。协程有助于优化资源利用，因为它们可以在等待某个操作完成时释放CPU资源，让其他任务得以执行。以下是使用协程优化资源利用的一些建议：

使用async/await语法：这是Python 3.5及更高版本中推荐的协程编写方式。通过使用async def定义协程函数，并使用await关键字调用其他协程或异步操作，可以简化协程的编写和管理。

import asyncio

async def main():
    print("Hello, coroutine!")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Coroutine finished!")

asyncio.run(main())

使用asyncio.gather并发执行多个协程：asyncio.gather函数允许你同时运行多个协程，并在所有协程完成后返回结果。这有助于提高资源利用率，因为它允许在等待一个协程完成时执行其他协程。

import asyncio

async def task(n):
    print(f"Task {n} started")
    await asyncio.sleep(n)
    print(f"Task {n} finished")
    return n

async def main():
    tasks = [task(i) for i in range(5)]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(f"Results: {results}")

asyncio.run(main())

使用asyncio.Semaphore限制并发数量：当需要限制并发任务的数量时，可以使用asyncio.Semaphore。这有助于防止过多的并发任务耗尽系统资源。

import asyncio

async def task(semaphore, n):
    async with semaphore:
        print(f"Task {n} started")
        await asyncio.sleep(n)
        print(f"Task {n} finished")

async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(3)
    tasks = [task(semaphore, i) for i in range(10)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

使用asyncio.Queue进行任务调度：asyncio.Queue可以帮助你在协程之间传递数据，从而实现更复杂的异步任务调度。这有助于提高资源利用率，因为它允许在等待某个任务完成时执行其他任务。

import asyncio

async def producer(queue):
    for i in range(5):
        print(f"Producing {i}")
        await queue.put(i)
        await asyncio.sleep(1)
    queue.put(None)  # Signal the consumer to stop

async def consumer(queue):
    while True:
        item = await queue.get()
        if item is None:
            break
        print(f"Consuming {item}")
        await asyncio.sleep(2)
        queue.task_done()

async def main():
    queue = asyncio.Queue()
    prod_task = asyncio.create_task(producer(queue))
    cons_task = asyncio.create_task(consumer(queue))

    await prod_task
    await queue.join()
    cons_task.cancel()
    try:
        await cons_task
    except asyncio.CancelledError:
        print("Consumer cancelled")

asyncio.run(main())

通过遵循这些建议，你可以充分利用Python协程来优化资源利用，提高程序的性能和响应能力。

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