介绍
Python 协程调度指的是 在单线程内利用协程（coroutines）实现并发执行 的机制。这主要依赖于 Python 内置的 asyncio 模块。
• 协程（Coroutines）：使用 async def 定义的函数，这类函数在遇到 await 时会挂起执行，将控制权交还给事件循环，然后在适当时刻恢复执行。
• 异步编程：利用协程实现非阻塞的代码执行，即使只有一个线程也可以同时处理多个 I/O 密集型任务。
• 事件循环 是 Python 协程调度的核心，它不断轮询任务，检查哪些任务准备好继续执行。
• 当协程遇到 await 时，它会暂停并注册一个 Future（类似占位符），等到异步操作完成后，事件循环会重新唤醒这个协程继续执行。
• 任务（Task）：事件循环会将协程包装成任务（Task），并调度它们的运行。任务是对协程执行状态的封装，允许你取消、等待和检查结果。
• 调度时采用 协作式多任务：每个协程在自己有 I/O 等待时主动让出控制权，而不是抢占式调度。
关键使用：
• asyncio.run()：启动事件循环并运行主协程。
• await：暂停协程，等待一个可等待对象（例如 Future、Task、协程）的完成。
• async for 和 async with：分别用于异步迭代和异步上下文管理。-
任务是并发启动的（create_task 立即调度，不等待）。
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await task1 会阻塞当前协程直到 task1 完成，但不会阻塞事件循环。
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所以虽然 await task1 写在最前面，但 task2、task3 已经开始运行了，只是你在等待 task1 的完成。
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asyncio.sleep(x) 会挂起该任务 x 秒，不占用线程（不会阻塞其他协程）。
await 和create_task
import asyncioasync def test_async():async def say_hello(delay:int=1,name:str="world"):if delay == 1:await asyncio.sleep(20)await asyncio.sleep(delay)print(f"hello {name}")task1 = asyncio.create_task(say_hello(1,"world-1"))task2 = asyncio.create_task(say_hello(2,"world-2"))task3 = asyncio.create_task(say_hello(3,"world-3"))await task1await task2await task3if __name__ == "__main__":asyncio.run(test_async())
• create_task() 是立即将三个任务放入事件循环中并发执行的。
• 由于 await task1 等待第一个任务结束（1秒后），然后才 await 第二个，再等 2 秒，第三个再等 3 秒。
• 所以它们按顺序等待结束的时间点去打印。
⚠️ 实际是并发启动，但你是顺序 await，所以显得顺序执行。
• create_task 不会阻塞，它立即提交任务到事件循环。
• await taskX 只会阻塞当前协程，不阻塞事件循环，其他任务依然可以执行。
• asyncio.sleep(x) 是非阻塞的延时方法，它只是“挂起”当前协程 x 秒，让出事件循环。
比较两个形式：
async def test_async():async def say_hello(delay:int=1,name:str="world"):if delay == 1:await asyncio.sleep(20)await asyncio.sleep(delay)print(f"hello {name}")task1 = asyncio.create_task(say_hello(1,"world-1"))task2 = asyncio.create_task(say_hello(2,"world-2"))task3 = asyncio.create_task(say_hello(3,"world-3"))await task1await task2await task3await say_hello(1,"world-100")await say_hello(2,"world-200")await say_hello(3,"world-300")• 等 world-100 打印完（20 + 1 秒），才开始执行 world-200（2 秒），再执行 world-300（3 秒）。• 总时间 = 1+20 + 2 + 3 = 26 秒左右。• 阻塞后面的每一个任务，因为每一个 await 是顺序执行。
| 特性 | 使用 create_task 并发执行 | 直接 await 顺序执行 |
|---|---|---|
| 是否并发？ | ✅ 是 | ❌ 否 |
| 谁先完成谁先输出？ | ✅ 是 | ❌ 必须一个个等 |
| 效率 | ⏱️ 高（多个任务可同时执行） | 🐌 低（串行执行） |
| 适用场景 | IO 密集、多个任务无依赖 | 逻辑强依赖、有先后顺序要求 |
不过并发一般这样写:
await asyncio.gather(say_hello(1, "world-1"),say_hello(2, "world-2"),say_hello(3, "world-3"),
)
其实我一直不是很懂几个概念，分别是进程 线程 协程，进程我知道 就是 一个fastapi 或者一个main函数运行的程序，在一个系统里面只有1个存在，开多个进程就是 多个worker，线程就是在一个进程里面的，也是并发操作的，但是由于python gil的原因，所以就算开了线程 一般意义也不大，但是
线程操作
注意：哪个线程先完成就先输出对应的 Hello，和 asyncio.create_task 类似。
def test_thread_pool():def say_hello(delay:int=1,name:str="world"):if delay == 1:time.sleep(20)time.sleep(delay)print(f"hello {name}")# 创建线程t1 = threading.Thread(target=say_hello, args=(1, "world-1"))t2 = threading.Thread(target=say_hello, args=(2, "world-2"))t3 = threading.Thread(target=say_hello, args=(3, "world-3"))t1.start()t2.start()t3.start()t1.join()t2.join()t3.join()线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它是比进程更小的执行单元。
• 一个进程可以包含多个线程。
• 所有线程共享该进程的内存空间（所以线程之间通信非常快，也有数据竞争风险）。
所谓“抢占式并发”，是指操作系统调度器来决定哪个线程何时运行，而不是程序本身控制。
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 自动切换 | 线程运行时，操作系统会在任意时刻暂停一个线程，切换到另一个线程 |
| 不可预测 | 你写的代码不会决定线程先后，操作系统决定 |
| 非协作 | 一个线程不会“让出”执行权，操作系统直接打断 |
GIL 是 CPython 为了线程安全而设置的一把大锁 —— 同一时刻，只能有一个线程执行 Python 字节码。
这意味着：
• 多线程不能并行执行 Python 代码（即使有多核 CPU）。
• 多线程适合 IO 密集型任务，而不是 CPU 密集型任务。
• CPU 密集型任务建议使用 multiprocessing 或 C/C++ 扩展绕过 GIL。
控制不了先后，因为调度由 OS 决定，这就是“抢占式”！
线程vs 协程
| 对比点 | asyncio | threading |
|---|---|---|
| 并发机制 | 单线程协程切换（协作式） | 多线程并发（抢占式） |
| 适合任务类型 | IO 密集（如网络请求） | IO 密集 or 少量 CPU 密集 |
| 切换成本 | 低 | 高（线程上下文切换） |
| 调度顺序 | 由事件循环控制 | 由操作系统调度器控制 |
| 可否使用 await | ✅ 是 | ❌ 否 |
| 对比项 | 协程（asyncio） | 线程（threading） |
|---|---|---|
| 调度者 | Python 的事件循环（你自己） | 操作系统 |
| 控制权 | 协作式，让出执行 | 抢占式，被打断 |
| 是否共享内存 | 是 | 是 |
| 是否受 GIL 限制 | 没有影响 | 会被 GIL 限制并发 |
