python怎么设置异步模块

⑴ “2022 年”崔庆才 python3 爬虫教程 - 代理的使用方法

前面我们介绍了多种请求库，如 urllib、requests、Selenium、Playwright 等用法，但是没有统一梳理代理的设置方法，本节我们来针对这些库来梳理下代理的设置方法。

在本节开始之前，请先根据上一节了解一下代理的基本原理，了解了基本原理之后我们可以更好地理解和学习本节的内容。

另外我们需要先获取一个可用代理，代理就是 IP 地址和端口的组合，就是 : 这样的格式。如果代理需要访问认证，那就还需要额外的用户名密码两个信息。

那怎么获取一个可用代理呢？

使用搜索引擎搜索 “代理” 关键字，可以看到许多代理服务网站，网站上会有很多免费或付费代理，比如快代理的免费 HTTP 代理：https://www.kuaidaili.com/free/ 上面就写了很多免费代理，但是这些免费代理大多数情况下并不一定稳定，所以比较靠谱的方法是购买付费代理。付费代理的各大代理商家都有套餐，数量不用多，稳定可用即可，我们可以自行选购。

另外除了购买付费 HTTP 代理，我们也可以在本机配置一些代理软件，具体的配置方法可以参考 https://setup.scrape.center/proxy-client，软件运行之后会在本机创建 HTTP 或 SOCKS 代理服务，所以代理地址一般都是 127.0.0.1: 这样的格式，不同的软件用的端口可能不同。

这里我的本机安装了一部代理软件，它会在本地 7890 端口上创建 HTTP 代理服务，即代理为 127.0.0.1:7890。另外，该软件还会在 7891 端口上创建 SOCKS 代理服务，即代理为 127.0.0.1:7891，所以只要设置了这个代理，就可以成功将本机 IP 切换到代理软件连接的服务器的 IP 了。

在本章下面的示例里，我使用上述代理来演示其设置方法，你也可以自行替换成自己的可用代理。

设置代理后，测试的网址是 http://httpbin.org/get，访问该链接我们可以得到请求的相关信息，其中返回结果的 origin 字段就是客户端的 IP，我们可以根据它来判断代理是否设置成功，即是否成功伪装了 IP。

好，接下来我们就来看下各个请求库的代理设置方法吧。

首先我们以最基础的 urllib 为例，来看一下代理的设置方法，代码如下：

运行结果如下：

这里我们需要借助 ProxyHandler 设置代理，参数是字典类型，键名为协议类型，键值是代理。注意，此处代理前面需要加上协议，即 http:// 或者 https://，当请求的链接是 HTTP 协议的时候，会使用 http 键名对应的代理，当请求的链接是 HTTPS 协议的时候，会使用 https 键名对应的代理。不过这里我们把代理本身设置为了 HTTP 协议，即前缀统一设置为了 http://，所以不论访问 HTTP 还是 HTTPS 协议的链接，都会使用我们配置的 HTTP 协议的代理进行请求。

创建完 ProxyHandler 对象之后，我们需要利用 build_opener 方法传入该对象来创建一个 Opener，这样就相当于此 Opener 已经设置好代理了。接下来直接调用 Opener 对象的 open 方法，即可访问我们所想要的链接。

运行输出结果是一个 JSON，它有一个字段 origin，标明了客户端的 IP。验证一下，此处的 IP 确实为代理的 IP，并不是真实的 IP。这样我们就成功设置好代理，并可以隐藏真实 IP 了。

如果遇到需要认证的代理，我们可以用如下的方法设置：

这里改变的只是 proxy 变量，只需要在代理前面加入代理认证的用户名密码即可，其中 username 就是用户名，password 为密码，例如 username 为 foo，密码为 bar，那么代理就是 foo:[email protected]:7890。

如果代理是 SOCKS5 类型，那么可以用如下方式设置代理：

此处需要一个 socks 模块，可以通过如下命令安装：

这里需要本地运行一个 SOCKS5 代理，运行在 7891 端口，运行成功之后和上文 HTTP 代理输出结果是一样的：

结果的 origin 字段同样为代理的 IP，代理设置成功。

对于 requests 来说，代理设置非常简单，我们只需要传入 proxies 参数即可。

这里以我本机的代理为例，来看下 requests 的 HTTP 代理设置，代码如下：

运行结果如下：

和 urllib 一样，当请求的链接是 HTTP 协议的时候，会使用 http 键名对应的代理，当请求的链接是 HTTPS 协议的时候，会使用 https 键名对应的代理，不过这里统一使用了 HTTP 协议的代理。

运行结果中的 origin 若是代理服务器的 IP，则证明代理已经设置成功。

如果代理需要认证，那么在代理的前面加上用户名和密码即可，代理的写法就变成如下所示：

这里只需要将 username 和 password 替换即可。

如果需要使用 SOCKS 代理，则可以使用如下方式来设置：

这里我们需要额外安装一个包 requests[socks]，相关命令如下所示：

运行结果是完全相同的：

另外，还有一种设置方式，即使用 socks 模块，也需要像上文一样安装 socks 库。这种设置方法如下所示：

使用这种方法也可以设置 SOCKS 代理，运行结果完全相同。相比第一种方法，此方法是全局设置的。我们可以在不同情况下选用不同的方法。

httpx 的用法本身就与 requests 的使用非常相似，所以其也是通过 proxies 参数来设置代理的，不过与 requests 不同的是，proxies 参数的键名不能再是 http 或 https，而需要更改为 http:// 或 https://，其他的设置是一样的。

对于 HTTP 代理来说，设置方法如下：

对于需要认证的代理，也是改下 proxy 的值即可：

这里只需要将 username 和 password 替换即可。

运行结果和使用 requests 是类似的，结果如下：

对于 SOCKS 代理，我们需要安装 httpx-socks 库，安装方法如下：

这样会同时安装同步和异步两种模式的支持。

对于同步模式，设置方法如下：

对于异步模式，设置方法如下：

和同步模式不同的是，transport 对象我们用的是 AsyncProxyTransport 而不是 SyncProxyTransport，同时需要将 Client 对象更改为 AsyncClient 对象，其他的不变，运行结果是一样的。

Selenium 同样可以设置代理，这里以 Chrome 为例来介绍其设置方法。

对于无认证的代理，设置方法如下：

运行结果如下：

代理设置成功，origin 同样为代理 IP 的地址。

如果代理是认证代理，则设置方法相对比较繁琐，具体如下所示：

这里需要在本地创建一个 manifest.json 配置文件和 background.js 脚本来设置认证代理。运行代码之后，本地会生成一个 proxy_auth_plugin.zip 文件来保存当前配置。

运行结果和上例一致，origin 同样为代理 IP。

SOCKS 代理的设置也比较简单，把对应的协议修改为 socks5 即可，如无密码认证的代理设置方法为：

运行结果是一样的。

对于 aiohttp 来说，我们可以通过 proxy 参数直接设置。HTTP 代理设置如下：

如果代理有用户名和密码，像 requests 一样，把 proxy 修改为如下内容：

这里只需要将 username 和 password 替换即可。

对于 SOCKS 代理，我们需要安装一个支持库 aiohttp-socks，其安装命令如下：

我们可以借助于这个库的 ProxyConnector 来设置 SOCKS 代理，其代码如下：

运行结果是一样的。

另外，这个库还支持设置 SOCKS4、HTTP 代理以及对应的代理认证，可以参考其官方介绍。

对于 Pyppeteer 来说，由于其默认使用的是类似 Chrome 的 Chromium 浏览器，因此其设置方法和 Selenium 的 Chrome 一样，如 HTTP 无认证代理设置方法都是通过 args 来设置的，实现如下：

运行结果如下：

同样可以看到设置成功。

SOCKS 代理也一样，只需要将协议修改为 socks5 即可，代码实现如下：

运行结果也是一样的。

相对 Selenium 和 Pyppeteer 来说，Playwright 的代理设置更加方便，其预留了一个 proxy 参数，可以在启动 Playwright 的时候设置。

对于 HTTP 代理来说，可以这样设置：

在调用 launch 方法的时候，我们可以传一个 proxy 参数，是一个字典。字典有一个必填的字段叫做 server，这里我们可以直接填写 HTTP 代理的地址即可。

运行结果如下：

对于 SOCKS 代理，设置方法也是完全一样的，我们只需要把 server 字段的值换成 SOCKS 代理的地址即可：

运行结果和刚才也是完全一样的。

对于有用户名和密码的代理，Playwright 的设置也非常简单，我们只需要在 proxy 参数额外设置 username 和 password 字段即可，假如用户名和密码分别是 foo 和 bar，则设置方法如下：

这样我们就能非常方便地为 Playwright 实现认证代理的设置。

以上我们就总结了各个请求库的代理使用方式，各种库的设置方法大同小异，学会了这些方法之后，以后如果遇到封 IP 的问题，我们可以轻松通过加代理的方式来解决。

本节代码：https://github.com/Python3WebSpider/ProxyTest

⑵ python异步有哪些方式

yield相当于return，他将相应的值返回给调用next()或者send()的调用者，从而交出了CPU使用权，而当调用者再次调用next()或者send()的时候，又会返回到yield中断的地方，如果send有参数，还会将参数返回给yield赋值的变量,如果没有就和next（）一样赋值为None。但是这里会遇到一个问题，就是嵌套使用generator时外层的generator需要写大量代码，看如下示例：
注意以下代码均在Python3.6上运行调试

#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before yield")
from_inner = 0
from_outer = 1
g = inner_generator()
g.send(None) while 1: try:
from_inner = g.send(from_outer)
from_outer = yield from_inner except StopIteration: breakdef main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()041

为了简化，在Python3.3中引入了yield from

yield from

使用yield from有两个好处，

1、可以将main中send的参数一直返回给最里层的generator，
2、同时我们也不需要再使用while循环和send (), next()来进行迭代。

我们可以将上边的代码修改如下：

def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i if i > 10: raise StopIterationdef outer_generator():
print("do something before coroutine start") yield from inner_generator()def main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1: try:
i = g.send(i + 1)
print(i) except StopIteration: breakif __name__ == '__main__':
main()

执行结果如下：

do something before coroutine start123456789101234567891011

这里inner_generator()中执行的代码片段我们实际就可以认为是协程，所以总的来说逻辑图如下：

我们都知道Python由于GIL(Global Interpreter Lock)原因，其线程效率并不高，并且在*nix系统中，创建线程的开销并不比进程小，因此在并发操作时，多线程的效率还是受到了很大制约的。所以后来人们发现通过yield来中断代码片段的执行，同时交出了cpu的使用权，于是协程的概念产生了。在Python3.4正式引入了协程的概念，代码示例如下：

import asyncio# Borrowed from http://curio.readthedocs.org/en/latest/[email protected] countdown(number, n):
while n > 0:
print('T-minus', n, '({})'.format(number)) yield from asyncio.sleep(1)
n -= 1loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
asyncio.ensure_future(countdown("A", 2)),
asyncio.ensure_future(countdown("B", 3))]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()12345678910111213141516

示例显示了在Python3.4引入两个重要概念协程和事件循环，
通过修饰符@asyncio.coroutine定义了一个协程，而通过event loop来执行tasks中所有的协程任务。之后在Python3.5引入了新的async & await语法，从而有了原生协程的概念。

async & await

在Python3.5中，引入了aync&await 语法结构，通过”aync def”可以定义一个协程代码片段，作用类似于Python3.4中的@asyncio.coroutine修饰符，而await则相当于”yield from”。

先来看一段代码，这个是我刚开始使用async&await语法时，写的一段小程序。

#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time


async def wait_download(url):
response = await requets.get(url)
print("get {} response complete.".format(url))


async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这里会收到这样的报错：

Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<wait_download() done, defined at asynctest.py:9> exception=TypeError("object Response can't be used in 'await' expression",)>
Traceback (most recent call last):
File "asynctest.py", line 10, in wait_download
data = await requests.get(url)
TypeError: object Response can't be used in 'await' expression123456

这是由于requests.get()函数返回的Response对象不能用于await表达式，可是如果不能用于await，还怎么样来实现异步呢？
原来Python的await表达式是类似于”yield from”的东西，但是await会去做参数检查，它要求await表达式中的对象必须是awaitable的，那啥是awaitable呢？ awaitable对象必须满足如下条件中其中之一：

1、A native coroutine object returned from a native coroutine function .

原生协程对象

2、A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine() .

types.coroutine()修饰的基于生成器的协程对象，注意不是Python3.4中asyncio.coroutine

3、An object with an await method returning an iterator.

实现了await method，并在其中返回了iterator的对象

根据这些条件定义，我们可以修改代码如下：

#!/usr/bin/env python# encoding:utf-8import asyncioimport requestsimport time


async def download(url): # 通过async def定义的函数是原生的协程对象
response = requests.get(url)
print(response.text)


async def wait_download(url):
await download(url) # 这里download(url)就是一个原生的协程对象
print("get {} data complete.".format(url))


async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())27282930

好了现在一个真正的实现了异步编程的小程序终于诞生了。
而目前更牛逼的异步是使用uvloop或者pyuv，这两个最新的Python库都是libuv实现的，可以提供更加高效的event loop。

uvloop和pyuv

pyuv实现了Python2.x和3.x，但是该项目在github上已经许久没有更新了，不知道是否还有人在维护。
uvloop只实现了3.x, 但是该项目在github上始终活跃。

它们的使用也非常简单，以uvloop为例，只需要添加以下代码就可以了

import asyncioimport uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())123

⑶ Python（七十二）多任务异步协程

11_lxml/01_线程池的基本使用.py：

11_lxml/02_异步.py：

11_多任务异步协程/03_多任务异步.py：

11_多任务异步协程/04_flask服务.py：

11_多任务异步协程/04_多任务异步协程.py：

11_多任务异步协程/05_aiohttp实现.py：（需与11_多任务异步协程/05_aiohttp实现.py连用）

文章到这里就结束了！希望大家能多多支持Python（系列）！六个月带大家学会Python，私聊我，可以问关于本文章的问题！以后每天都会发布新的文章，喜欢的点点关注！一个陪伴你学习Python的新青年！不管多忙都会更新下去，一起加油！

Editor：Lonelyroots

⑷ Python 异步任务队列Celery 使用

在 Python 中定义 Celery 的时候，我们要引入 Broker，中文翻译过来就是“中间人”的意思。在工头(生产者)提出任务的时候，把所有的任务放到 Broker 里面，在 Broker 的另外一头，一群码农(消费者)等着取出一个个任务准备着手做。这种模式注定了整个系统会是个开环系统，工头对于码农们把任务做的怎样是不知情的。所以我们要引入 Backend 来保存每次任务的结果。这个 Backend 也是存储任务的信息用的，只不过这里存的是那些任务的返回结果。我们可以选择只让错误执行的任务返回结果到 Backend，这样我们取回结果，便可以知道有多少任务执行失败了。

其实现架构如下图所示：

可以看到，Celery 主要包含以下几个模块：

celery可以通过pip自动安装。

broker 可选择使用RabbitMQ/redis，backend可选择使用RabbitMQ/redis/MongoDB。RabbitMQ/redis/mongoDB的安装请参考对应的官方文档。

------------------------------rabbitmq相关----------------------------------------------------------

官网安装方法： http://www.rabbitmq.com/install-windows.html

启动管理插件：sbin/rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 启动rabbitmq：sbin/rabbitmq-server -detached

rabbitmq已经启动，可以打开页面来看看 地址： http://localhost:15672/#/

用户名密码都是guest 。进入可以看到具体页面。 关于rabbitmq的配置，网上很多 自己去搜以下就ok了。

------------------------------rabbitmq相关--------------------------------------------------------

项目结构如下：

使用前，需要三个方面：celery配置，celery实例，需执行的任务函数，如下：

Celery 的配置比较多，可以在 官方配置文档： http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/configuration.html 查询每个配置项的含义。

当然，要保证上述异步任务and下述定时任务都能正常执行，就需要先启动celery worker，启动命令行如下:

需 启动beat ，执行定时任务时, Celery会通过celery beat进程来完成。Celery beat会保持运行, 一旦到了某一定时任务需要执行时, Celery beat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celery beat只需要一个即可。而且为了避免有重复的任务被发送出去，所以Celery beat仅能有一个。

命令行启动：

如果你想将celery worker/beat要放到后台运行，推荐可以扔给supervisor。

supervisor.conf如下：

⑸ python 异步是什么意思

异步是计算机多线程的异步处理。与同步处理相对，异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成，而是允许后续操作，直至其它线程将处理完成，并回调通知此线程。

⑹ python 异步请求的时候怎么添加代理

有几种方法。一种是设置环境变量http_proxy，它会自动访问这个。 另外一种是你使用urllib2的时候，在参数里加上代理。还有一个是urllib上指定。

比如
import urllib
urllib.urlopen(某网站，proxyes={'http:':"某代理IP地址:代理的端口"})

使用QT时，它的浏览器设置代理要在浏览器初始化参数里指定。

⑺ python2.7怎么实现异步

改进之前
之前，我的查询步骤很简单，就是：
前端提交查询请求 --> 建立数据库连接 --> 新建游标 --> 执行命令 --> 接受结果 --> 关闭游标、连接
这几大步骤的顺序执行。
这里面当然问题很大：
建立数据库连接实际上就是新建一个套接字。这是进程间通信的几种方法里，开销最大的了。
在“执行命令”和“接受结果”两个步骤中，线程在阻塞在数据库内部的运行过程中，数据库连接和游标都处于闲置状态。
这样一来，每一次查询都要顺序的新建数据库连接，都要阻塞在数据库返回结果的过程中。当前端提交大量查询请求时，查询效率肯定是很低的。
第一次改进
之前的模块里，问题最大的就是第一步——建立数据库连接套接字了。如果能够一次性建立连接，之后查询能够反复服用这个连接就好了。
所以，首先应该把数据库查询模块作为一个单独的守护进程去执行，而前端app作为主进程响应用户的点击操作。那么两条进程怎么传递消息呢？翻了几天Python文档，终于构思出来：用队列queue作为生产者（web前端）向消费者（数据库后端）传递任务的渠道。生产者，会与SQL命令一起，同时传递一个管道pipe的连接对象，作为任务完成后，回传结果的渠道。确保，任务的接收方与发送方保持一致。
作为第二个问题的解决方法，可以使用线程池来并发获取任务队列中的task，然后执行命令并回传结果。
第二次改进
第一次改进的效果还是很明显的，不用任何测试手段。直接点击页面链接，可以很直观地感觉到反应速度有很明显的加快。
但是对于第二个问题，使用线程池还是有些欠妥当。因为，CPython解释器存在GIL问题，所有线程实际上都在一个解释器进程里调度。线程稍微开多一点，解释器进程就会频繁的切换线程，而线程切换的开销也不小。线程多一点，甚至会出现“抖动”问题（也就是刚刚唤醒一个线程，就进入挂起状态，刚刚换到栈帧或内存的上下文，又被换回内存或者磁盘），效率大大降低。也就是说，线程池的并发量很有限。
试过了多进程、多线程，只能在单个线程里做文章了。
Python中的asyncio库
Python里有大量的协程库可以实现单线程内的并发操作，比如Twisted、Gevent等等。Python官方在3.5版本里提供了asyncio库同样可以实现协程并发。asyncio库大大降低了Python中协程的实现难度，就像定义普通函数那样就可以了，只是要在def前面多加一个async关键词。async def函数中，需要阻塞在其他async def函数的位置前面可以加上await关键词。
import asyncio
async def wait():
await asyncio.sleep(2)
async def execute(task):
process_task(task)
await wait()
continue_job()
async def函数的执行稍微麻烦点。需要首先获取一个loop对象，然后由这个对象代为执行async def函数。
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(execute(task))
loop.close()
loop在执行execute(task)函数时，如果遇到await关键字，就会暂时挂起当前协程，转而去执行其他阻塞在await关键词的协程，从而实现协程并发。
不过需要注意的是，run_until_complete()函数本身是一个阻塞函数。也就是说，当前线程会等候一个run_until_complete()函数执行完毕之后，才会继续执行下一部函数。所以下面这段代码并不能并发执行。
for task in task_list:
loop.run_until_complete(task)
对与这个问题，asyncio库也有相应的解决方案：gather函数。
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.ensure_future(execute(task))
for task in task_list]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()
当然了，async def函数的执行并不只有这两种解决方案，还有call_soon与run_forever的配合执行等等，更多内容还请参考官方文档。
Python下的I/O多路复用
协程，实际上，也存在上下文切换，只不过开销很轻微。而I/O多路复用则完全不存在这个问题。
目前，Linux上比较火的I/O多路复用API要算epoll了。Tornado，就是通过调用C语言封装的epoll库，成功解决了C10K问题（当然还有Pypy的功劳）。
在Linux里查文档，可以看到epoll只有三类函数，调用起来比较方便易懂。
创建epoll对象，并返回其对应的文件描述符（file descriptor）。
int epoll_create(int size);
int epoll_create1(int flags);
控制监听事件。第一个参数epfd就对应于前面命令创建的epoll对象的文件描述符；第二个参数表示该命令要执行的动作：监听事件的新增、修改或者删除；第三个参数，是要监听的文件对应的描述符；第四个，代表要监听的事件。
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
等候。这是一个阻塞函数，调用者会等候内核通知所注册的事件被触发。
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,
int maxevents, int timeout);
int epoll_pwait(int epfd, struct epoll_event *events,
int maxevents, int timeout,
const sigset_t *sigmask);
在Python的select库里：
select.epoll()对应于第一类创建函数；
epoll.register()，epoll.unregister()，epoll.modify()均是对控制函数epoll_ctl的封装；
epoll.poll()则是对等候函数epoll_wait的封装。
Python里epoll相关API的最大问题应该是在epoll.poll()。相比于其所封装的epoll_wait，用户无法手动指定要等候的事件，也就是后者的第二个参数struct epoll_event *events。没法实现精确控制。因此只能使用替代方案：select.select()函数。
根据Python官方文档，select.select(rlist, wlist, xlist[, timeout])是对Unix系统中select函数的直接调用，与C语言API的传参很接近。前三个参数都是列表，其中的元素都是要注册到内核的文件描述符。如果想用自定义类，就要确保实现了fileno()方法。
其分别对应于：
rlist: 等候直到可读
wlist: 等候直到可写
xlist: 等候直到异常。这个异常的定义，要查看系统文档。
select.select()，类似于epoll.poll()，先注册文件和事件，然后保持等候内核通知，是阻塞函数。
实际应用
Psycopg2库支持对异步和协程，但和一般情况下的用法略有区别。普通数据库连接支持不同线程中的不同游标并发查询；而异步连接则不支持不同游标的同时查询。所以异步连接的不同游标之间必须使用I/O复用方法来协调调度。
所以，我的大致实现思路是这样的：首先并发执行大量协程，从任务队列中提取任务，再向连接池请求连接，创建游标，然后执行命令，并返回结果。在获取游标和接受查询结果之前，均要阻塞等候内核通知连接可用。
其中，连接池返回连接时，会根据引用连接的协程数量，返回负载最轻的连接。这也是自己定义AsyncConnectionPool类的目的。
我的代码位于：bottle-blog/dbservice.py
存在问题
当然了，这个流程目前还一些问题。
首先就是每次轮询拿到任务之后，都会走这么一个流程。
获取连接 --> 新建游标 --> 执行任务 --> 关闭游标 --> 取消连接引用
本来，最好的情况应该是：在轮询之前，就建好游标；在轮询时，直接等候内核通知，执行相应任务。这样可以减少轮询时的任务量。但是如果协程提前对应好连接，那就不能保证在获取任务时，保持各连接负载均衡了。
所以这一块，还有工作要做。
还有就是epoll没能用上，有些遗憾。
以后打算写点C语言的内容，或者用Python/C API，或者用Ctypes包装共享库，来实现epoll的调用。
最后，请允许我吐槽一下Python的epoll相关文档：简直太弱了！！！必须看源码才能弄清楚功能。