Python异步编程，协程与Future的区别及应用

随着互联网的不断发展，越来越多的Web应用被开发出来，这其中许多的应用都需要高并发的支持，异步编程就显得十分必要。Python的异步编程方式有很多，其中最常见的就是协程和Future。本文将详细介绍Python异步编程、协程和Future的区别及应用。

异步编程

异步编程是指在一个线程里面，通过将任务进行切换，达到多任务的效果。在传统的同步编程中，所有的操作都是按照代码的顺序执行，必须等待一个操作完成后才能进行下一个操作。而异步编程则可以在一个任务等待的时候，执行其他任务，从而达到提高效率的目的。

在Python中，异步编程适合在I/O密集型的应用中使用。I/O密集型应用是指应用程序的大部分时间都花费在等待输入/输出操作，如网络请求、文件读写等。

协程

Python的协程是一种轻量级的用户空间线程。协程可以在需要的时候暂停或继续执行，实现了多任务之间的切换。协程的实现需要使用到yield关键字，将函数变为生成器，然后通过send()方法来切换协程。

下面是一个简单的协程例子：

```python
def coroutine():
    print('start coroutine')
    while True:
        res = yield
        print('coroutine get the result:', res)
```

在这个协程例子中，我们可以看到yield关键字的使用。首先，执行到yield关键字时，函数暂停执行并等待。而当我们通过send方法发送数据时，函数会继续执行并输出结果。

Future

Future是Python3.2之后的一个标准库。Future是一种非阻塞且可等待的对象，可以在多任务的情况下实现数据的异步获取和处理。Future对象会记录某个尚未完成的操作，当该操作完成后，将结果返回给Future对象，从而达到异步编程的效果。

下面是一个使用Future的例子：

```python
import asyncio

async def hello():
    await asyncio.sleep(1)
    return 'Hello, world!'

async def main():
    task = asyncio.ensure_future(hello())
    print('waiting for result...')
    result = await task
    print(result)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
```

在这个例子中，我们首先定义了一个异步函数hello()，在函数中使用了asyncio.sleep()来模拟耗时操作。然后我们在main()中通过ensure_future方法来创建一个Future对象并设置任务。最后，通过await关键字来等待任务结果的返回。在运行结束后，我们就可以得到任务完成后的结果。

协程和Future的区别

虽然协程和Future都可以实现异步编程，但它们之间还是存在一些区别的。下面是一些主要的区别：

1. 实现方式不同：协程的实现需要使用到yield关键字，将函数变为生成器，而Future是使用标准库中的concurrent.futures.Future类来实现异步调用的。

2. 调用方式不同：在协程中，我们通过调用send方法来切换任务，而在Future中，我们通过调用await方法来等待任务的完成。

3. 处理方式不同：由于协程的实现方式更为复杂，因此在处理异常、信号等问题时会比Future更加困难。

应用场景

协程和Future都是Python异步编程的重要组成部分，它们可以帮助我们实现高效的异步调用。在实际应用中，我们可以根据不同的场景来选择不同的异步编程方式。

协程适合在I/O密集型的应用中使用，如网络请求、文件读写等。由于协程可以在等待I/O操作时进行任务切换，因此可以大大提高程序的效率。

而Future则更适合在CPU密集型的应用中使用，如加密算法、图像处理等。由于CPU密集型任务的计算量比较大，因此需要使用异步调用来避免程序的阻塞。

总结

Python异步编程、协程和Future都是Python中非常重要的一部分。在实际应用中，我们可以根据不同的场景来选择不同的异步编程方式，以达到更好的效果。同时，在使用异步编程时，我们还需要注意异常处理、信号处理等问题，从而保证程序的稳定性和效率。