python:协程及任务创建
Python 中的协程（Coroutine）是一种可以暂停和恢复执行的函数，用于实现异步编程。它在 I/O 密集型任务中非常有用，比如网络请求、文件读写等，可以在等待时切换到其他任务，从而提高程序效率。
一、基本概念
- 协程 vs 线程：协程是用户态的轻量级“线程”，由程序员控制调度（协作式多任务），而线程由操作系统调度（抢占式多任务）。
- async / await：Python 3.5+ 引入了
async def和await语法，成为定义和使用协程的标准方式。
二、定义协程
import asyncio
async def calculate(n1:int , n2:int):
return n1 + n2
result = calculate(1,2)
print(result)运行结果如下：
说明你调用了 async def calculate(...)，但没有用 await 或 asyncio.run() 来真正执行它。Python 只是创建了一个协程对象，然后就结束了程序，导致协程“被遗忘”，于是发出警告。
✅ 正确解决方法
✅ 方法 1：直接用 asyncio.run() 执行协程（适合简单脚本）
import asyncio
async def calculate(n1:int , n2:int):
result = n1 + n2
print(result)
asyncio.run(calculate(1,2))将事件函数calculate扔进协程的run函数程序进行异步执行。
运行结果如下：
💡 注意：asyncio.run() 只能在主线程顶层调用一次，不能嵌套使用。
✅ 方法 2：在 async 函数中 await（推荐用于复杂逻辑）
import asyncio
async def calculate(n1:int , n2:int):
result = n1 + n2
print(result)
async def main():
#在本协程中调用另一个协程，要使用await
print("main -step 1")
await calculate(1,2)
print("main -step 2")
asyncio.run(main())在 Python 中，await 是用于异步编程的关键字，必须在异步函数（async def 定义的函数） 中使用，其作用是暂停当前异步函数的执行，等待一个可等待对象（Awaitable） 完成，并获取其结果，期间事件循环可以去执行其他任务，实现异步并发。
可等待对象（Awaitable）
await 后面必须跟可等待对象，主要包括以下三类：
- 协程对象（Coroutine）：由
async def定义的函数调用后返回的对象。 - 任务对象（Task）：通过
asyncio.create_task()或asyncio.ensure_future()创建的对象，用于并发执行协程。 - 未来对象（Future）：表示异步操作的最终结果，是底层的异步原语，通常很少直接使用。
运行结果如下：
三、创建任务
import asyncio
import time
async def call_api(name:str,delay:float):
print(f"{name} -step 1")
await asyncio.sleep(delay)
print(f"{name} -step 2")
async def main():
#计算消耗的时候
time_1 = time.perf_counter()
print("start a coroutine")
await call_api("A",3)
print("finished A coroutine")
print("start b coroutine")
await call_api("B", 3)
print("finished B coroutine")
time_2 = time.perf_counter()
print(f"Spent{time_2 - time_1}")
asyncio.run(main())
运行结果如下：
相当于整个程序执行完了A，A结束了之后再去执行B，在A“睡眠”的3秒钟时间里面，没有去执行B任务，也就是说A和B两个协程没有并行执行。
那要怎么并行执行呢，这里就要用到asyncio.create_task()
asyncio.create_task() 是 Python 异步编程中用于并发调度协程的重要函数。它将一个协程（coroutine）封装为一个 Task 对象，并立即安排到事件循环中执行，而无需等待你显式 await 它（但通常你仍会 await 以获取结果或处理异常）。
使用asyncio.create_task()的代码如下：
import asyncio
import time
async def call_api(name:str,delay:float):
print(f"{name} -step 1")
await asyncio.sleep(delay)
print(f"{name} -step 2")
async def main():
#计算消耗的时候
time_1 = time.perf_counter()
print("start a coroutine")
asyncio.create_task(call_api("A",3))
print("finished A coroutine")
print("start b coroutine")
asyncio.create_task(call_api("B", 3))
print("finished B coroutine")
time_2 = time.perf_counter()
print(f"Spent{time_2 - time_1}")
asyncio.run(main())运行结果：
这段代码的核心问题是：创建了异步任务但没有等待任务完成，导致程序在任务执行前就结束了。
具体表现：
asyncio.create_task()只是创建任务并加入事件循环，但不会阻塞当前协程main()函数在创建完任务后立即结束，事件循环随之关闭，任务根本来不及执行- 最终输出的耗时几乎为 0，且看不到
step 1和step 2的打印（或只能看到部分）
核心原因分析：
根本原因是：main协程执行完毕后，事件循环直接退出，未等待创建的异步任务完成。
异步编程中，asyncio.run(main())的作用是：
- 创建一个新的事件循环；
- 运行
main协程直到其完成； - 关闭事件循环（无论是否有其他任务未完成）。
而asyncio.create_task(coro)只是将协程包装为任务（Task）并加入事件循环的待执行队列，但不会阻塞当前协程（即main会继续往下执行，不会等任务运行）。
当main协程执行到最后一行（print(f"Spent...")）后，main就完成了，此时事件循环被asyncio.run关闭，所有未完成的任务（A 和 B）会被直接终止，因此step2永远不会执行，甚至step1也可能因事件循环关闭过快而无法执行。
四、使用await等待
修正后的代码
我们需要通过 await 等待所有任务完成，代码如下：
import asyncio
import time
async def call_api(name:str,delay:float):
print(f"{name} -step 1")
await asyncio.sleep(delay)
print(f"{name} -step 2")
async def main():
#计算消耗的时候
time_1 = time.perf_counter()
print("start a coroutine")
task_1 = asyncio.create_task(call_api("A",3))
print("finished A coroutine")
print("start b coroutine")
task_2 = asyncio.create_task(call_api("B", 3))
print("finished B coroutine")
# 等待所有任务完成（关键步骤）
await task_1
print("task_1 completed")
await task_2
print("task_2 completed")
time_2 = time.perf_counter()
print(f"Spent{time_2 - time_1}")
asyncio.run(main())
运行结果如下：
我们将任务2中的睡眠时间更改为2秒钟，看下结果如何：
task_2 = asyncio.create_task(call_api("B", 2))运行结果如下：
将任务1的睡眠时间调整为10秒钟，再看一下效果：
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