什么'；的Python asyncio.Lock（）？

是因为协同程序在未来可能会被抢占吗？或者，它允许人们在关键部分（我不应该鼓励这样做）中使用收益率？

您使用它的原因与使用线程代码锁定的原因相同：保护关键部分

asyncio

主要用于单线程代码，但仍然会发生并发执行（只要您从或等待中获得

收益），这意味着您有时需要同步

例如，考虑从Web服务器获取一些数据的函数，然后缓存结果：
async def get_stuff(url):
    if url in cache:
        return cache[url]
    stuff = await aiohttp.request('GET', url)
    cache[url] = stuff
    return stuff

现在假设您有多个并发运行的co例程，可能需要使用
get\u stuff
的返回值：

async def parse_stuff():
    stuff = await get_stuff()
    # do some parsing

async def use_stuff():
    stuff = await get_stuff()
    # use stuff to do something interesting

async def do_work():
     out = await aiohttp.request("www.awebsite.com")
     # do some work with out


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(
    parse_stuff(),
    use_stuff(),
    do_work(),
))

现在，假设从
url
获取数据很慢。如果
parse_stuff
和
use_stuff
同时运行，则每个人都将承担通过网络获取
stuff
的全部成本。如果使用锁保护方法，则可以避免以下情况：

stuff_lock = asyncio.Lock()

async def get_stuff(url):
    async with stuff_lock:
        if url in cache:
            return cache[url]
        stuff = await aiohttp.request('GET', url)
        cache[url] = stuff
        return stuff

另一件需要注意的事情是，当一个协程在
get\u stuff
内部时，进行
aiohttp
调用，另一个等待
stuff\u lock
，第三个协程根本不需要调用
get\u stuff
也可以运行，而不受
lock
上的协程阻塞的影响

显然，这个例子有点做作，但希望它能让您了解为什么
asyncio.Lock
会有用；它允许您保护一个关键部分，而不阻止其他不需要访问该关键部分的协同程序的运行。
一个例子是，您只希望某些代码运行一次，但许多人却请求它（例如，在web应用程序中）

这是一把锁，不确定它与先占权有什么关系，当你试图获得一把锁时，你会特别放弃控制权，希望它会在你持有锁的情况下还给你。这是为了有一个关键部分，一个协同程序一次可以进入。都在文件里。我想你要么仔细阅读官方文件，要么不理解这个问题。谢谢你的详细解释。让我来总结一下（对于不理解这个问题的人）。1） 协同程序不能被抢占——它们运行直到“屈服于”将控制返回到循环。2） Lock（）用于保护调用“yield from”的关键部分，否则无需使用锁。讨论是在单线程异步IO使用模式的假设下进行的。作为dano给出的一个很好的例子，我必须重复我在问题中所说的——我个人不喜欢在关键部分使用“yield from”的想法。这听起来无关紧要，但我不得不说。dano-在这个特定的示例中（请记住，它确实是人为设计的），如果您只是从

中删除

产量并发出阻塞HTTP请求，您不会获得同等的性能吗？因为按照现在的锁定方式，只有一个
get_stuff（）
的实例会进行。（如中所示，实例B只能在实例A完全完成时启动。）@NickChammas如果整个应用程序中运行的唯一协程正在等待
get_stuff
，那么性能将相当。但是如果您有其他的协同程序运行其他不需要锁的方法，那么没有；阻止HTTP请求将阻止所有其他协同路由，从而完全停止应用程序，直到它完成。使用
asyncio.Lock
允许所有其他协同程序继续运行。@SamanthaAtkins它们不能并行运行，但可以并发运行。我的回答再次给出了一个用例，其中没有锁定的并发执行会导致意外行为。
async def request_by_many():
    key = False
    lock = asyncio.Lock()
    async with lock:
        if key is False:
            await only_run_once()

async def only_run_once():
    while True:
        if random()>0.5:
            key = True
            break
        await asyncio.sleep(1)