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深入浅出 Python 协程：从异步基础到开发测试工具的实践指南

news 来源：原创 2025/4/25 9:36:30

Python 的异步编程近年来越来越受欢迎，尤其在需要同时处理大量 I/O 请求的场景中，它展现了出色的性能。而协程是异步编程的核心，也是开发高效异步测试工具的关键技术。

这篇文章将用通俗的语言带你快速入门 Python 协程，结合实际案例，帮助你理解如何利用协程开发属于自己的异步测试工具！

一、什么是协程？

协程（Coroutine）可以理解为一种“可暂停”的函数。它像普通函数一样运行，但可以在运行过程中“挂起”，然后在稍后恢复执行。协程的核心在于非阻塞操作，能够让程序在等待某些任务完成时去处理其他任务。

想象一个餐厅的例子：

普通函数就像一个厨师必须完成一道菜后才能开始做下一道菜。
协程则像一个多任务的厨师，他在等待菜炖熟的过程中，可以去准备另一道菜。

协程的实现需要用到 async 和 await 关键字。

二、协程的基础用法

通过一个简单的例子感受协程的魅力：

import asyncio# 定义一个协程函数
async def cook_dish(dish_name, time_to_cook):print(f"开始做 {dish_name}...")await asyncio.sleep(time_to_cook)  # 模拟非阻塞的耗时操作print(f"{dish_name} 已完成！")return f"{dish_name} 完成"# 主函数
async def main():# 创建多个协程任务task1 = asyncio.create_task(cook_dish("红烧鱼", 3))task2 = asyncio.create_task(cook_dish("宫保鸡丁", 2))task3 = asyncio.create_task(cook_dish("麻婆豆腐", 1))# 等待所有任务完成results = await asyncio.gather(task1, task2, task3)print("所有菜已完成：", results)# 运行主函数
asyncio.run(main())

运行结果：

开始做 红烧鱼...
开始做 宫保鸡丁...
开始做 麻婆豆腐...
麻婆豆腐 已完成！
宫保鸡丁 已完成！
红烧鱼 已完成！
所有菜已完成： ['红烧鱼 完成', '宫保鸡丁 完成', '麻婆豆腐 完成']

在这里插入图片描述

解释：

async def 定义的是协程函数，不能直接调用，需要用 await 或 asyncio.create_task 来运行。
await asyncio.sleep(3) 表示“暂停”当前协程 3 秒，让出执行权给其他协程。

三、协程的特点与优势

非阻塞：协程在等待 I/O 时不会阻塞整个线程，可以高效利用时间。
多任务并发：一个线程内可以并发多个协程任务，避免了线程切换的开销。
易于扩展：协程的代码结构清晰，适合处理复杂的异步逻辑。

四、协程在异步测试工具中的应用

在开发测试工具时，协程可以让我们同时执行多个测试任务，如同时测试多个接口、模拟高并发请求等。以下是一个模拟并发测试 HTTP 接口的示例。

案例：开发一个并发 HTTP 测试工具

需求：

测试多个接口的响应时间。
显示每个接口的状态码和耗时。
支持自定义并发数量。

代码实现如下：

import asyncio
import aiohttp  # 异步 HTTP 库
import time# 异步函数：发送 HTTP 请求
async def fetch_url(session, url):start = time.time()try:async with session.get(url) as response:elapsed = time.time() - startprint(f"请求 {url} 完成：状态码 {response.status}，耗时 {elapsed:.2f} 秒")return {"url": url, "status": response.status, "elapsed": elapsed}except Exception as e:print(f"请求 {url} 失败：{e}")return {"url": url, "status": None, "elapsed": None}# 主函数：并发测试
async def main(urls, concurrency):# 创建一个异步 HTTP 客户端会话async with aiohttp.ClientSession() as session:# 限制最大并发数semaphore = asyncio.Semaphore(concurrency)# 包装以限制并发async def limited_fetch(url):async with semaphore:return await fetch_url(session, url)# 创建协程任务tasks = [limited_fetch(url) for url in urls]# 等待所有任务完成results = await asyncio.gather(*tasks)print("\n测试完成！结果如下：")for result in results:print(result)# 测试参数
urls_to_test = ["https://www.baidu.com","https://www.example.com","https://www.python.org","https://www.xxx.com"  # 一个无效链接，用于测试异常处理
]
concurrency_level = 2  # 最大并发数# 运行测试工具
asyncio.run(main(urls_to_test, concurrency_level))

运行结果：

请求 https://www.baidu.com 完成：状态码 200，耗时 0.13 秒
请求 https://www.example.com 完成：状态码 200，耗时 0.54 秒
请求 https://www.python.org 完成：状态码 200，耗时 0.47 秒
请求 https://www.xxx.com 失败：Cannot connect to host www.xxx.com:443 ssl:default [信号灯超时时间已到]测试完成！结果如下：
{'url': 'https://www.baidu.com', 'status': 200, 'elapsed': 0.1286921501159668}
{'url': 'https://www.example.com', 'status': 200, 'elapsed': 0.5412731170654297}
{'url': 'https://www.python.org', 'status': 200, 'elapsed': 0.4691634178161621}
{'url': 'https://www.xxx.com', 'status': None, 'elapsed': None}

在这里插入图片描述

核心逻辑解析：

aiohttp.ClientSession 是一个异步 HTTP 客户端，用于发送请求。
asyncio.Semaphore 限制了并发数量，避免请求过多导致目标服务器压力过大。
使用 asyncio.gather 等待所有协程任务完成，并收集结果。

五、协程的常见坑与解决方法

阻塞操作会破坏协程的非阻塞特性
解决方法：避免在协程中使用阻塞操作（如 time.sleep），用 await asyncio.sleep 替代。
异常处理
协程中容易因为异常导致任务中断。解决方法是用 try-except 捕获异常，并记录日志。
资源管理
确保异步操作（如 HTTP 请求）后正确释放资源，比如用 async with 管理会话。