Python 3.5引入了协程和future/task两个概念，它们都是用于在异步编程中处理并发任务的工具。本文将介绍协程和future/task的区别，并通过案例代码来说明它们的用法和特点。
协程和future/task的概念在讲解协程和future/task之前，我们先来了解一下它们的概念。协程是一种可以在程序执行过程中暂停和恢复的函数，也被称为"微线程"或"轻量级线程"。协程的特点是可以在一个线程内执行多个协程任务，通过暂停和恢复的方式来切换任务，从而实现并发执行。在Python中，协程通过async/await关键字来定义和使用。Future和Task是协程的执行者，用于管理和调度协程的执行。Future代表了一个异步操作的结果，它可以被用于判断操作是否完成、获取操作的结果、添加回调函数等。Task是对Future的进一步封装，它是协程的最小执行单位，可以看作是一个可以被调度和取消的协程。协程和future/task的区别协程和future/task都是用于处理异步任务的工具，但它们在功能和用法上有一些区别。1. 异步函数 vs. 异步对象：协程是异步函数，通过async/await关键字来定义和使用；而Future和Task是异步对象，用于管理和调度协程的执行。2. 执行方式：协程是通过事件循环来执行的，事件循环负责调度协程任务的执行顺序；而Future和Task可以通过事件循环或线程池来执行。3. 结果获取：协程通过await关键字来获取异步操作的结果，它会暂停当前协程的执行，等待异步操作完成；而Future通过result()方法来获取结果，它会阻塞当前线程直到操作完成。4. 错误处理：协程可以使用try/except语句来捕获和处理异常，保证程序的正常执行；而Future可以通过add_done_callback()方法来添加回调函数，在异步操作完成后进行错误处理。案例代码下面的案例代码演示了如何使用协程和future/task来处理异步任务。pythonimport asyncioasync def compute(x, y): print("Compute %s + %s ..." % (x, y)) await asyncio.sleep(1.0) return x + yasync def print_sum(x, y): result = await compute(x, y) print("%s + %s = %s" % (x, y, result))loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [print_sum(1, 2), print_sum(3, 4)]loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))loop.close()在上面的代码中，我们定义了两个协程函数compute和print_sum，compute函数模拟了一个耗时的计算操作，print_sum函数调用了compute函数并打印出结果。通过asyncio.wait()方法将print_sum函数封装成Task对象，然后通过事件循环执行这些任务。执行上述代码，可以看到输出结果为：Compute 1 + 2 ...Compute 3 + 4 ...1 + 2 = 33 + 4 = 7从输出结果可以看出，两个print_sum任务是并发执行的，并且在compute函数执行时会暂停当前任务的执行，等待计算操作完成后再继续执行。这就是协程和future/task的特点，它们可以实现高效的并发执行。本文介绍了Python 3.5中协程和future/task的概念和区别。协程是一种可以在程序执行过程中暂停和恢复的函数，通过async/await关键字来定义和使用；而Future和Task是协程的执行者，用于管理和调度协程的执行。协程可以实现高效的并发执行，提高程序的性能和响应速度。在异步编程中，可以根据具体的需求选择使用协程和future/task来处理异步任务。