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前言
关于网络IO，同步，异步或者阻塞非阻塞永远是绕不开的话题。对于爬虫这种IO密集型任务，如果使用同步的方式进行网络请求，只要某个请求被阻塞了，则会造成整个流程时间的拖长，极大的降低了爬虫的速度。这篇文章将介绍Python实现异步的其中一种方式，协程。并通过一些实例来说明协程的用法，以及好处。
基本知识
- 同步，异步
上文提到了同步与异步两个术语，那么这两者到底有什么区别呢？拿爬虫场景举个例子，比如说现在爬虫需要点开十个链接，IO过程就是打开这十个链接的过程，CPU负责点击链接的事件。显而易见，点击事件是非常快速的，而链接显示的过程是比较缓慢的。同步IO就是爬虫点击了一个网址，等到获得了彻底响应，才去点击下一个网址。而异步IO就是爬虫点击了一个网址，不等获得响应，立刻点击下一个网址，最后等待响应。两者对比，异步的效率会更加高一些。
- IO密集与计算密集
IO密集型任务指的是磁盘IO或者网络IO占主要的任务，计算量很小，比如请求网页，读写文件等。计算密集型任务指的是CPU计算占主要的任务，比如图形渲染中矩阵的运算（当然现在都用GPU来完成）。
- 为什么不使用多线程
一般来说，解决并行事件的传统思路可能是使用多线程。 但是多线程有几个劣势，第一是资源的开销，第二是由于Python GIL（全局解释锁）的存在，多线程并非并行执行，而是交替执行，造成多线程在计算密集型任务的效率并不高。
- 协程是什么
协程的概念比较容易理解，它在单线程中，允许一个执行过程A中断，然后转到执行过程B，在合适的时间又可以转回来，从而在单线程中实现了类似多线程的效果。而它有以下几点优势：
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- 数量理论上可以是无限个，因为是在单线程上进行，没有线程间的切换操作，效率比较高。
- 不需要“锁”的机制，所有的协程都在一个线程中。
- 比较容易Debug，因为代码是顺序执行。
