异步 订阅
异步:一种通讯方式,对设备需求简单。我们的PC机提供的标准通信接口都是异步的。异步双方不需要共同的时钟,也就是接收方不知道发送方什么时候发送,所以在发送的信息中就要有提示接收方开始接收的信息,如开始位,同时在结束时有停止位。异步的另外一种含义是计算机多线程的异步处理。与同步处理相对,异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成,而是允许后续操作,直至其它线程将处理完成,并回调通知此线程。但此处需要明确的是:异步与多线程与并行不是同一个概念. 展开全文
异步:一种通讯方式,对设备需求简单。我们的PC机提供的标准通信接口都是异步的。异步双方不需要共同的时钟,也就是接收方不知道发送方什么时候发送,所以在发送的信息中就要有提示接收方开始接收的信息,如开始位,同时在结束时有停止位。异步的另外一种含义是计算机多线程的异步处理。与同步处理相对,异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成,而是允许后续操作,直至其它线程将处理完成,并回调通知此线程。但此处需要明确的是:异步与多线程与并行不是同一个概念.
信息
外文名
Asynchronous
中文名
异步
异步C#中的异步
异步的概念和同步相对。异步,线程,并行.三个概念是不同的.线程是进程中某个单一顺序的控制流。也被称为轻量进程(lightweight processes).计算机科学术语,指运行中的程序的调度单位. [1]  当一个异步过程调用发出后,调用者不能立刻得到结果。实际处理这个调用的部件在完成后,通过状态、通知和回调来通知调用者。以CAsyncSocket类为例(注意,CSocket从CAsyncSocket派生,但是其功能已经由异步转化为同步),当一个客户端通过调用Connect函数发出一个连接请求后,调用者线程立刻可以朝下运行。当连接真正建立起来以后,socket底层会发送一个消息通知该对象。这里提到执行部件和调用者通过三种途径返回结果:状态、通知和回调。可以使用哪一种依赖于执行部件的实现,除非执行部件提供多种选择,否则不受调用者控制。如果执行部件用状态来通知,那么调用者就需要每隔一定时间检查一次,效率就很低(有些初学多线程编程的人,总喜欢用一个循环去检查某个变量的值,这其实是一种很严重的错误)。如果是使用通知的方式,效率则很高,因为执行部件几乎不需要做额外的操作。至于回调函数,其实和通知没太多区别。一般指并行计算,是说同一时刻有多条指令同时被执行,这些指令可能执行于同一CPU的多核上,或者多个CPU上,或者多个物理主机甚至多个网络中. [2]  与同步相对应,异步指的是让CPU暂时搁置当前请求的响应,处理下一个请求,当通过轮询或其他方式得到回调通知后,开始运行。多线程将异步操作放入另一线程中运行,通过轮询或回调方法得到完成通知,但是完成端口,由操作系统接管异步操作的调度,通过硬件中断,在完成时触发回调方法,此方式不需要占用额外线程。 [3] 
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  • 同步和异步的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-10-25 19:10:42
    原文地址:同步和异步,区别 同步: 同步的思想是:所有的操作都做完,才返回给用户。这样用户在线等待的时间太长,给用户一种卡死了的感觉(就是系统迁移中,点击了迁移,界面就不动了,但是程序还在执行,卡死了的...

    同步和异步的区别

    博主的学习记录

    原文地址

    同步和异步,区别(已经不存在了)。

    同步

    所有的操作都做完,才返回给用户。这样用户在线等待的时间太长,给用户一种卡死了的感觉(就是系统迁移中,点击了迁移,界面就不动了,但是程序还在执行,卡死了的感觉)。这种情况下,用户不能关闭界面,如果关闭了,即迁移程序就中断了。

    异步
    将用户请求放入消息队列,并反馈给用户,系统迁移程序已经启动,你可以关闭浏览器了。然后程序再慢慢地去写入数据库去。这就是异步。但是用户没有卡死的感觉,会告诉你,你的请求系统已经响应了。你可以关闭界面了。

    同步,是所有的操作都做完,才返回给用户结果。即写完数据库之后,再响应用户,用户体验不好。
    异步,不用等所有操作都做完,就相应用户请求。即先响应用户请求,然后慢慢去写数据库,用户体验较好。

    异步操作例子

    为了避免短时间大量的数据库操作,就使用缓存机制,也就是消息队列。先将数据放入消息队列,然后再慢慢写入数据库。

    引入消息队列机制,虽然可以保证用户请求的快速响应,但是并没有使得我数据迁移的时间变短(即80万条数据写入mysql需要1个小时,用了redis之后,还是需要1个小时,只是保证用户的请求的快速响应。用户输入完http url请求之后,就可以把浏览器关闭了,干别的去了。如果不用redis,浏览器不能关闭)。

    同步就没有任何价值了吗?

    银行的转账功能。
    在这里插入图片描述

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  • SpringBoot异步处理任务

    万次阅读 2020-06-28 10:06:19
    2)异步:直接返回给用户指定的状态,同时程序在后台继续运行,用户不用等待。 实现 同步实现 @Autowired private TaskAsync taskAsync; /** * 同步处理的方式 */ @GetMapping("/test2") public ...

    名词解释

    1)同步:等用户所有操作结束后,才会返回程序的处理状态。

    2)异步:直接返回给用户指定的状态,同时程序在后台继续运行,用户不用等待。

    实现

    同步实现

        @Autowired
    	private TaskAsync taskAsync;
    
    	/**
    	 * 同步处理的方式
    	 */
    	@GetMapping("/test2")
    	public String test2() {
    		taskAsync.getTest2();
    		System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "==========主线程名");
    		return "同步,正在解析......";
    	}
    @Component
    public class TaskAsync {
    
    
    	public void getTest2() {
    		Building building = new Building();
    
    		synchronized (building) {
    			try {
    				for (int i = 0; i <= 100; i++) {
    					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "----------同步:>" + i);
    					building.wait(200);
    				}
    			} catch (InterruptedException e) {
    				e.printStackTrace();
    			}
    		}
    	}
    }

    这种同步的方式处理,会发现,当这100此循环完成后,页面才会返回 :同步,正在解析......。当后台在循环处理时,前台的页面始终处于等待状态。可以发现,使用都是一个线程在处理:

    异步实现方式一

    使用线程池,创建新的线程去处理,如下:

        /**
         * 异步处理方式一:线程池,创建新线程处理
    	 */
    	@GetMapping("/test3")
    	public String test3() {
    		ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);
    		RunnableTask1 task1 = new RunnableTask1();
    		service.execute(task1);
    		System.out.println("=========》当前线程名:" + Thread.currentThread().getName());
    
    		return "异步,正在解析......";
    	}」
    public class RunnableTask1 implements Runnable {
    	@Override
    	public void run() {
    		Building building = new Building();
    
    		synchronized (building) {
    			try {
    				for (int i = 0; i <= 100; i++) {
    					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "----------异步:>" + i);
    					building.wait(200);
    				}
    			} catch (Exception e) {
    				e.printStackTrace();
    			}
    		}
    	}
    }

    我们看控制台,会发现,主线程和处理任务的线程,不是一个线程,也就是,当页面请求后,主线程会返回我们想要返回的标识,这里返回的是一个字符串:异步,正在解析......,而线程池新开了一个线程,在后台处理业务逻辑。所以,此时访问接口后,会立马返回,页面不用等待,处理逻辑在后台默默进行。控制台如下:

    异步实现方式二

    这种方式,是SpringBoot自身的一种异步方式,使用注解实现,非常方便。

    SpringBoot要使用@Async需要以下两个步骤:

    1.使用@EnableAsync开启异步;(在项目的启动类上)

    2.定义Spring组件,使用@Component和@Async;

    注意,这里的异步方法,只能在自身之外调用,在本类调用是无效的

            /**
    	 * 异步方法
    	 * 有@Async注解的方法,默认就是异步执行的,会在默认的线程池中执行,但是此方法不能在本类调用;启动类需添加直接开启异步执行@EnableAsync。
    	 */
    	@GetMapping("/test1")
    	public String test1() {
    		taskAsync.getTest1();
    		System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "=========================");
    		return "异步,正在解析......";
    	}
    
    import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    @Component
    public class TaskAsync {
    
    	@Async
    	public String getTest1() {
    		Building building = new Building();
    		synchronized (building) {
    			try {
    				for (int i = 1; i <= 100; i++) {
    					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "----------异步:>" + i);
    					building.wait(200);
    				}
    				return "执行异步任务完毕";
    			} catch (Exception ex) {
    				ex.printStackTrace();
    			}
    		}
    		return Thread.currentThread().getName() + "执行完毕";
    	}
    
    }

    看控制台,会发现,页面发出请求后,主线程会返回,而内置的线程池会新开线程,在后台执行任务。此时页面不用等待,可以继续其他操作。

    可以看到,很多情况下,异步处理,是一种很常见,而且很高效的方式,个人比较喜欢使用springBoot自带的注解方式,只用两个注解即可了。

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  • 使用ES6新特性async await进行异步处理

    万次阅读 多人点赞 2018-07-12 15:56:30
    我们往往在项目中会遇到这样的业务需求,就是首先...那是相当恶心的,下面我就来讲一下如何使用ES6的新特性async await进行异步处理,使上述情况就好像写同步代码一样,首先我们先举个例子: 先写上json文件: cod...

    我们往往在项目中会遇到这样的业务需求,就是首先先进行一个ajax请求,然后再进行下一个ajax请求,而下一个请求需要使用上一个请求得到的数据,请求少了还好说,如果多了,就要一层一层的嵌套,就好像有点callback的写法了,那是相当恶心的,下面我就来讲一下如何使用ES6的新特性async await进行异步处理,使上述情况就好像写同步代码一样,首先我们先举个例子:
    先写上json文件:
    code.json:

    {
        "code":0,
        "msg":"成功"
    }
    

    person.json:

    {
        "code":0,
        "list":[
            {
                "id":1,
                "name":"唐僧"
            },
            {
                "id":2,
                "name":"孙悟空"
            },
            {
                "id":3,
                "name":"猪八戒"
            },
            {
                "id":4,
                "name":"沙僧"
            }
        ]
    }
    

    比如我们有两个请求,如下,这里用的axios:

     function getCode(){
          return axios.get('json/code.json');
      }
     function getlist(params){
          return axios.get('json/person.json',{params})
      }
    

    我们第二个请求获取列表的时候需要使用第一个请求得到的code值,只有code值为0时,才能请求,而且当做参数传进去,那么我们看一下常规的做法吧

    function getFinal(){
    	  console.log("我是getFinal函数")
          getCode().then(function(res){
             if(res.data.code == 0){
                   console.log(res.data.code);
                     var params = {
                          code:res.data.code
                      }
                   getlist(params).then(function(res){
                        if(res.data.code == 0){
                             console.log(res.data.list);
                           }
                       })
                    }
              })
          }
      getFinal();
    

    看结果
    这里写图片描述
    虽然结果出来了,可是这种写法真的挺难受的,下面来一个async await的写法

    async function getResult(){
                console.log("我是getResult函数")
                let code = await getCode();
                console.log(code.data.code);
                if(code.data.code == 0){
                    var params = {
                        code:code.data.code
                    }
                    let list = await getlist(params);
                    console.log(list.data.list);
                }
            }
    getResult();
    

    下面看结果
    这里写图片描述
    当然还剩最后一点,处理异常,可以加上try catch

    async function getResult(){
                console.log("我是getResult函数")
                try{
    				let code = await getCode();
    	            console.log(code.data.code);
    	            if(code.data.code == 0){
    	                var params = {
    	                    code:code.data.code
    	                }
    	                let list = await getlist(params);
    	                console.log(list.data.list);
    	            }
    			}catch(err){
    				console.log(err);
    			}
            }
    getResult();
    

    个人认为做vue项目的时候,如果对于异常没有特殊处理,可以不加try catch,因为打印出来的错误跟vue自己报的错误是一样的,而且还是黑的字体,不如醒目的红色来的痛快啊!当然如果要对错误进行特殊处理,那么就加上吧

    代码风格是不是简便了许多,而且异步代码变成了同步代码,下面我稍微讲一下后者写法的代码执行顺序

    首先在 function 前面加 async 用来说明这个函数是一个异步函数,当然,async是要和await配合使用的,第一个请求

    let code = await getCode();
    

    await 意思是等一下,等着getCode()这个函数执行完毕,得到值后再赋值给code,然后再用code的值进行下一步操作,就是这么简单!!!赶紧去改代码!!

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  • 异步串口通信

    千次下载 热门讨论 2012-07-12 22:09:19
    多线程异步串口通信, 通过底层API实现,VS2010环境编码 在本人博客中有详尽的文档说明,介绍串口通信的知识 http://blog.csdn.net/mingojiang/article/details/7713529
  • 超牛逼的异步协程爬虫

    万次阅读 多人点赞 2020-04-07 19:07:12
    文章目录一、引入二、异步协程1. event_loop2. coroutine3. task4. future5. 绑定回调三、多任务协程 一、引入 无论是多进程还是多线程,在遇到 IO 阻塞时都会被操作系统强行剥夺走 CPU 的执行权限,程序的执行效率...

    写在前面:
    本来这篇文章只是用来记录一下学习异步协程爬虫的笔记,感谢CSDN的大力支持,引来了很多关注和浏览,也有很多大佬的批评指针。
    事先声明:本文只是学习使用,在爬虫的实战应用中还要添加诸多限制,比如UA伪装,添加timeout,设置代理等等。
    学习爬虫过程中的代码都放在了GitHub上:https://github.com/koking0/Spider
    在此感谢以下大佬的批评指针:
    血色v残阳
    热爱造轮子的程序员

    一、引入

    如果因为 IO 阻塞导致被操作系统强行剥夺走 CPU 的执行权限,程序的执行效率会降低了下来。

    想要解决这个问题,我们可以自己从应用程序级别检测 IO 阻塞,如果阻塞就切换到程序的其它任务,这样就可以将程序的 IO 降到最低,程序处于就绪态就会增多,以此来迷惑操作系统。

    操作系统会以为我们的程序是 IO 较少的程序,从而会尽可能多的分配到 CPU,这样也就达到了提升程序执行效率的目的。

    在 Python 3.4 之后新增了 asyncio 模块,可以帮助我们检测 IO 阻塞,通过它可以帮助我们实现异步 IO。

    注意:asyncio 只能发 TCP 级别的请求,不能发 HTTP 协议的请求。

    1. 什么是异步 IO
      所谓的异步 IO,就是发起一个 IO 阻塞的操作,但是不用等到它结束,可以在它执行 IO 的过程中继续做别的事情,当 IO 执行完毕之后会收到它的通知。

    2. 实现异步 IO 的方式

    通过单线程+异步协程的方式可以实现异步 IO 操作。

    二、异步协程

    在将异步协程之前,我们需要了解以下几个概念:

    1. event_loop

    事件循环,相当于一个无限循环。我们可以把一些函数注册到这个事件循环上,当满足某些条件的时候,函数就会被循环执行。

    程序是按照设定的顺序从头执行到尾,运行的次数也是完全按照设定。在编写程序时,如果有一部分程序的运行耗时是比较久的,需要先让出其控制权,让它在后台运行,其它的程序可以先运行起来。

    当后台运行的程序完成后,也需要及时通知主程序已经完成任务可以进行下一步操作,但这个过程所需的时间是不确定的,需要主程序不断的监听状态,一旦收到了任务完成的消息,就开始进行下一步。

    loop就是这个持续不断的监视器。

    2. coroutine

    中文翻译叫协程,在 Python 中昌指代为协程对象类型,可以将协程对象注册到时间循环中被调用。使用 async 关键字来定义的方法在调用时不会立即执行,而是返回一个协程对象。

    # 首先引入 asyncio 包,这样才能使用 async 和 await
    import asyncio
    
    
    # 使用 async 定义一个 execute 方法,接收一个参数并打印
    async def execute(x):
    	print("Number = ", x)
    
    # 此时调用 execute 函数并不会执行,而是返回一个协程对象
    coroutine = execute(1)
    print("coroutine:", coroutine)
    print("After calling execute.")
    
    # 然后使用 get_event_loop 方法创建一个事件循环 loop
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 之后调用 loop 对象的 run_until_complete 方法将协程对象注册到事件循环 loop 中并启动,函数才能运行
    loop.run_until_complete(coroutine)
    print("After calling loop.")
    
    

    执行结果为:

    coroutine: <coroutine object execute at 0x000001C714A91A48>
    After calling execute.
    Number =  1
    After calling loop.
    

    3. task

    任务,它是对协程对象的进一步封装,包含了任务的各个状态,比如 running、finished 等,可以用这些状态来获取协程对象的执行情况。

    import asyncio
    
    
    async def execute(x):
        print("Number = ", x)
        return x
    
    
    if __name__ == '__main__':
        coroutine = execute(1)
        print("Coroutine:", coroutine)
        print("After calling execute.")
    
        loop = asyncio.get_event_loop()
        task = loop.create_task(coroutine)
        print("Task:", task)
        loop.run_until_complete(task)
        print("Task:", task)
        print("After calling loop.")
    
    

    执行结果为:

    Coroutine: <coroutine object execute at 0x0000022105D1FB48>
    After calling execute.
    Task: <Task pending coro=<execute() running at G:/Python/Spider/4.高性能异步爬虫/02.协程/2.第一个task.py:16>>
    Number =  1
    Task: <Task finished coro=<execute() done, defined at G:/Python/Spider/4.高性能异步爬虫/02.协程/2.第一个task.py:16> result=1>
    After calling loop.
    

    4. future

    代表将来执行或还没有执行的任务,实际上和 task 没有本质区别。通过 asyncio 的 ensure_future() 方法也可以返回一个 task 对象,这样可以不借助于 loop 来定义。

    import asyncio
    
    
    async def execute(x):
        print("Number = ", x)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        coroutine = execute(1)
        print("Coroutine:", coroutine)
        print("After calling execute.")
    
        task = asyncio.ensure_future(coroutine)
        print("Task:", task)
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(task)
        print("Task:", task)
        print("After calling loop.")
    
    

    执行结果为:

    Coroutine: <coroutine object execute at 0x000001A6BD67FC48>
    After calling execute.
    Task: <Task pending coro=<execute() running at G:/Python/Spider/4.高性能异步爬虫/02.协程/3.第一个ensure_future.py:16>>
    Number =  1
    Task: <Task finished coro=<execute() done, defined at G:/Python/Spider/4.高性能异步爬虫/02.协程/3.第一个ensure_future.py:16> result=None>
    After calling loop.
    

    5. 绑定回调

    可以为某个 task 绑定一个回调方法。

    import asyncio
    import requests
    
    
    async def request():
        url = "https://www.baidu.com"
        status = requests.get(url=url).status_code
        return status
    
    
    def callback(task):
        print("Status:", task.result())
    
    
    if __name__ == '__main__':
        coroutine = request()
        task = asyncio.ensure_future(coroutine)
        task.add_done_callback(callback)
        print("Task:", task)
    
        loop = asyncio.get_event_loop()
        loop.run_until_complete(task)
        print("Task:", task)
    
    

    通过 requests() 方法请求百度,接收其返回的状态码,然后定义一个 callback() 方法,接收一个 task 对象,通过 result() 方法打印其返回结果,最后调用 add_done_callback() 方法就可以给 coroutine 对象添加回调函数了,当 coroutine 对象执行完毕之后,就会执行其回调方法。

    执行结果为:

    Task: <Task pending coro=<request() running at G:/Python/Spider/4.高性能异步爬虫/02.协程/4.绑定回调.py:17> cb=[callback() at G:/Python/Spider/4.高性能异步爬虫/02.协程/4.绑定回调.py:23]>
    Status: 200
    Task: <Task finished coro=<request() done, defined at G:/Python/Spider/4.高性能异步爬虫/02.协程/4.绑定回调.py:17> result=200>
    

    三、多任务协程

    目前为止,我们的协程还是只执行一个任务,我们的目的是想它能够同时执行多个任务,为此我们可以定义一个 task 列表存放多个任务对象。

    import time
    import asyncio
    import requests
    
    
    async def getPage(name, url):
    	print("正在爬取%s......" % name)
    	response = requests.get(url=url).text
    	with open("%s.html" % name, "w", encoding="utf-8") as fp:
    		fp.write(response)
    	print("%s爬取完毕......" % name)
    
    
    if __name__ == '__main__':
    	startTime = time.time()
    	urlDict = {
    		"百度搜索": "https://www.baidu.com/",
    		"百度翻译": "https://fanyi.baidu.com/",
    		"CSDN": "https://www.csdn.net/",
    		"博客园": "https://www.cnblogs.com/",
    		"哔哩哔哩": "https://www.bilibili.com/",
    		"码云": "https://gitee.com/",
    		"拉勾网": "https://www.lagou.com/",
    	}
    	taskList = []
    	for key, value in urlDict.items():
    		request = getPage(key, value)
    		task = asyncio.ensure_future(request)
    		taskList.append(task)
    
    	loop = asyncio.get_event_loop()
    	loop.run_until_complete(asyncio.wait(taskList))
    	print("Time consuming:", time.time() - startTime)
    
    

    输出结果为:

    正在爬取百度搜索......
    百度搜索爬取完毕......
    正在爬取百度翻译......
    百度翻译爬取完毕......
    正在爬取CSDN......
    CSDN爬取完毕......
    正在爬取博客园......
    博客园爬取完毕......
    正在爬取哔哩哔哩......
    哔哩哔哩爬取完毕......
    正在爬取码云......
    码云爬取完毕......
    正在爬取拉勾网......
    拉勾网爬取完毕......
    Time consuming: 2.6479198932647705
    

    总耗时大概是2.65秒,你是不是觉得这就很快了?其实还有更快的代码:

    import time
    import asyncio
    import aiohttp
    
    
    async def getPage(name, url):
    	print("正在爬取%s......" % name)
    	async with aiohttp.ClientSession() as session:
    		async with await session.get(url) as response:
    			responseText = await response.text()
    			save(name, responseText)
    	print("%s爬取完毕......" % name)
    
    
    def save(name, response):
    	with open("%s.html" % name, "w", encoding="utf-8") as fp:
    		fp.write(response)
    
    
    if __name__ == '__main__':
    	startTime = time.time()
    	urlDict = {
    		"百度搜索": "https://www.baidu.com/",
    		"百度翻译": "https://fanyi.baidu.com/",
    		"CSDN": "https://www.csdn.net/",
    		"博客园": "https://www.cnblogs.com/",
    		"哔哩哔哩": "https://www.bilibili.com/",
    		"码云": "https://gitee.com/",
    		"拉勾网": "https://www.lagou.com/",
    	}
    	taskList = []
    	for key, value in urlDict.items():
    		request = getPage(key, value)
    		task = asyncio.ensure_future(request)
    		taskList.append(task)
    
    	loop = asyncio.get_event_loop()
    	loop.run_until_complete(asyncio.wait(taskList))
    	print("Time consuming:", time.time() - startTime)
    
    

    输出结果为:

    正在爬取百度搜索......
    正在爬取百度翻译......
    正在爬取CSDN......
    正在爬取博客园......
    正在爬取哔哩哔哩......
    正在爬取码云......
    正在爬取拉勾网......
    百度搜索爬取完毕......
    博客园爬取完毕......
    百度翻译爬取完毕......
    码云爬取完毕......
    哔哩哔哩爬取完毕......
    拉勾网爬取完毕......
    CSDN爬取完毕......
    Time consuming: 0.9793801307678223
    

    大约0.98秒就可以爬完所有的网页。

    这是因为第一种方法并不是真正的异步请求,在异步协程中如果出现同步模块相关的代码则无法实现异步,比如requests.get()属于同步模块的代码。

    要想实现真正的异步协程爬虫必须使用基于异步的网络请求模块,所以要使用 aiohttp 模块,这个模块需要安装:

    pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com aiohttp
    

    它的使用与 requests 模块类似,需要注意的是,aiohttp 获取响应数据操作之前一定要使用 await 进行挂起。

    在执行协程的时候,如果遇到了 await,那么就会将当前协程挂起,转而执行其它的协程,直到其它协程也挂起或执行完毕,再进行下一个协程的执行。

    异步协程的便捷之处就在于,当遇到阻塞操作时,任务被挂起,程序接着执行其它的任务,这样可以充分利用 CPU 时间片,而不必把时间都浪费在等待 IO 上,把这个运用在爬虫上则可以在相同的时间内实现成百上千此的网络请求。


    小生才疏学浅,如有谬误,恭请指正。
    写在最后:
    通过写爬虫来练习协程的时候是可以的,实际应用中爬虫线程池很香
    欢迎来学习哦
    在这里插入图片描述

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