Python 协程 | 盛溪的博客

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Python 协程

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Jun 12, 2026

核心 analogy

协程 = 能暂停和恢复的函数。普通函数一旦调用就跑到底；协程跑到一半可以主动"让出"控制权（await），等条件满足再从断点继续。

把 event loop 想成一个单线程的调度员：手里攥着一堆协程，谁卡在 I/O（网络、磁盘）就把谁挂起，转去跑别的，等 I/O 好了再回来。所以是 concurrency（并发）不是 parallelism（并行）——始终一个线程，靠"填补等待空隙"提速。

为什么需要它

I/O-bound 场景下，线程大部分时间在等（等 LLM 返回、等 DB 查询）。多线程能解决但有 GIL + 线程切换开销 + 锁。协程在用户态切换，没有 OS 线程开销，单线程就能扛上万并发连接。

对你做 Agent 直接相关：并行发多个 tool-call、同时打多个 LLM 请求，本质都是用 asyncio 把等待时间复用起来。

技术实现

定义与运行

注意：fetch("a") 本身只是返回一个 coroutine 对象，不执行。必须丢给 event loop（await 它 / 包成 Task / asyncio.run）才真正跑。这是新手最常踩的坑。

串行 vs 并发

gather 就是你做 parallel tool dispatch 的核心原语。

Task：手动调度

create_task 和 gather 的区别：前者立刻开始执行并返回句柄，后者是"打包 + 等全部完成"。

await 能 await 什么

只能 await awaitable：coroutine、Task、Future。底层是对象实现了 __await__。asyncio.sleep 是 awaitable，而 time.sleep 是阻塞调用——在协程里用 time.sleep 会卡死整个 event loop，所有协程一起停。这是另一个高频翻车点。

历史包袱（面试可能问）

Python 3.4：@asyncio.coroutine + yield from，基于 generator

Python 3.5+：原生 async/await 语法糖，语义上和 generator coroutine 同源（都靠暂停/恢复），但成了独立类型

所以协程本质是 generator 的泛化：generator 用 yield 把值送出去，coroutine 用 await 把控制权让出去。

一个线程跑 event loop,轮询式地问 OS "谁的 I/O 好了"。某协程要做 I/O 时,把 fd（ file descriptor）注册给 OS 就让出,线程转身去 resume 其他就绪协程。等待全程由 OS 负责,线程只在彻底没活时才阻塞在 kqueue 上。

协程发起网络请求 → OS 给这个连接分配一个 fd(比如 7 号)→ event loop 把"7 号"登记进 kqueue:"盯着 7 号,它可读了喊我" → 线程撒手去跑别人 → 网卡数据到了,内核标记 7 号就绪 → select() 返回"7 号好了" → loop 凭这个号找到对应协程,resume 它。

协程要 I/O → 把 fd 注册给 OS → 协程让出 → 线程转去跑别的协程 → OS 处理完 I/O 标记 fd 就绪 → loop 发现后唤醒(resume)对应协程从断点继续。