（現在人工智能非常火爆，很多朋友都想學，但是一般的教程都是為博碩生準備的，太難看懂了。最近發現了一個非常適合小白入門的教程，不僅通俗易懂而且還很風趣幽默。所以忍不住分享一下給大家。

? 點這里https://www.cbedai.net/ialexanderi可以跳轉到教程。）

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鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35179605

前言

關于網絡IO，同步，異步或者阻塞非阻塞永遠是繞不開的話題。對于爬蟲這種IO密集型任務，如果使用同步的方式進行網絡請求，只要某個請求被阻塞了，則會造成整個流程時間的拖長，極大的降低了爬蟲的速度。這篇文章將介紹Python實現異步的其中一種方式，協程。并通過一些實例來說明協程的用法，以及好處。

基本知識

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• 同步，異步

上文提到了同步與異步兩個術語，那么這兩者到底有什么區別呢？拿爬蟲場景舉個例子，比如說現在爬蟲需要點開十個鏈接，IO過程就是打開這十個鏈接的過程，CPU負責點擊鏈接的事件。顯而易見，點擊事件是非常快速的，而鏈接顯示的過程是比較緩慢的。同步IO就是爬蟲點擊了一個網址，等到獲得了徹底響應，才去點擊下一個網址。而異步IO就是爬蟲點擊了一個網址，不等獲得響應，立刻點擊下一個網址，最后等待響應。兩者對比，異步的效率會更加高一些。

• IO密集與計算密集

IO密集型任務指的是磁盤IO或者網絡IO占主要的任務，計算量很小，比如請求網頁，讀寫文件等。計算密集型任務指的是CPU計算占主要的任務，比如圖形渲染中矩陣的運算（當然現在都用GPU來完成）。

• 為什么不使用多線程

一般來說，解決并行事件的傳統思路可能是使用多線程。 但是多線程有幾個劣勢，第一是資源的開銷，第二是由于Python GIL（全局解釋鎖）的存在，多線程并非并行執行，而是交替執行，造成多線程在計算密集型任務的效率并不高。

• 協程是什么

協程的概念比較容易理解，它在單線程中，允許一個執行過程A中斷，然后轉到執行過程B，在合適的時間又可以轉回來，從而在單線程中實現了類似多線程的效果。而它有以下幾點優勢：

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• • 數量理論上可以是無限個，因為是在單線程上進行，沒有線程間的切換操作，效率比較高。
  • 不需要“鎖”的機制，所有的協程都在一個線程中。
  • 比較容易Debug，因為代碼是順序執行。