Python asyncio 异步编程入门

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asyncio 是 Python 3.4+ 引入的标准库，用于编写并发代码。本文将带你快速入门 asyncio 的核心概念。

为什么要用异步？

在传统的同步编程中，当程序遇到 I/O 操作（如网络请求、文件读写）时，线程会阻塞等待。而异步编程允许我们在等待 I/O 时去执行其他任务，极大地提高了资源利用率。

核心概念

1. coroutine（协程）

使用 async def 定义的函数就是协程：

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import asyncio

async def say_hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

# 运行协程
asyncio.run(say_hello())

2. await 关键字

await 用于等待一个可等待对象（协程、任务、Future）完成。注意：await 只能在 async def 函数中使用。

3. Task（任务）

任务用于并发调度协程：

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async def main():
    task1 = asyncio.create_task(fetch_data("url1"))
    task2 = asyncio.create_task(fetch_data("url2"))
    
    result1 = await task1
    result2 = await task2
    
    print(result1, result2)

4. gather 并发执行

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async def main():
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data("url1"),
        fetch_data("url2"),
        fetch_data("url3"),
    )
    print(results)

实战示例：并发爬虫

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import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = [
        "https://api.github.com",
        "https://api.github.com/users/python",
        "https://api.github.com/users/google",
    ]
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        
        for url, result in zip(urls, results):
            print(f"{url}: {len(result)} bytes")

asyncio.run(main())

注意事项

  1. 不要在协程中使用阻塞操作：如 time.sleep()，应使用 asyncio.sleep()
  2. 事件循环：asyncio.run() 会自动管理事件循环，高级用法可手动控制
  3. 异常处理：使用 try/except 包裹 await 语句

总结

asyncio 让 Python 也能高效处理 I/O 密集型任务。虽然学习曲线略陡，但掌握后能够编写出高性能的并发程序。

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