Python Async/Await 异步编程详解

Python Async/Await 异步编程详解

异步编程是现代 Python 中处理 I/O 密集型任务的核心技术，它通过 协程 和 事件循环 实现高效并发。以下是核心概念和用法的详细说明：

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1. 核心概念

• 协程 (Coroutine)：使用 async def 定义的异步函数，可通过 await 暂停执行。
• 事件循环 (Event Loop)：调度协程的执行，处理 I/O 事件。
• async/await 关键字：定义协程和挂起点。

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2. 基础用法

import asyncio# 定义协程
async def hello():print("Hello")await asyncio.sleep(1)  # 非阻塞等待print("World")# 启动事件循环
asyncio.run(hello())  # 输出: Hello → (等待1秒) → World

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3. 关键组件详解

a) 事件循环管理

loop = asyncio.get_event_loop()
try:loop.run_until_complete(hello())
finally:loop.close()

b) 并发执行任务

async def task(name, delay):print(f"{name} started")await asyncio.sleep(delay)print(f"{name} finished")async def main():# 同时运行多个任务await asyncio.gather(task("A", 2),task("B", 1),task("C", 3))# 输出顺序: A开始 → B开始 → C开始 → B结束 → A结束 → C结束asyncio.run(main())

c) 任务控制

async def main():task1 = asyncio.create_task(task("Task1", 2))task2 = asyncio.create_task(task("Task2", 1))await task1  # 等待 task1 完成await task2  # 可在此处取消任务 task2.cancel()

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4. 异步 I/O 操作示例

a) HTTP 请求 (aiohttp)

import aiohttpasync def fetch(url):async with aiohttp.ClientSession() as session:async with session.get(url) as response:return await response.text()async def main():html = await fetch("https://example.com")print(html[:100])  # 打印前100字符asyncio.run(main())

b) 文件读写 (aiofiles)

import aiofilesasync def write_file():async with aiofiles.open("test.txt", "w") as f:await f.write("Hello Async!")async def read_file():async with aiofiles.open("test.txt", "r") as f:content = await f.read()print(content)  # 输出: Hello Async!asyncio.run(write_file())
asyncio.run(read_file())

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5. 高级模式

a) 超时控制

async def long_operation():await asyncio.sleep(10)async def main():try:await asyncio.wait_for(long_operation(), timeout=2.0)except asyncio.TimeoutError:print("操作超时！")

b) 同步原语 (锁)

async def worker(lock, name):async with lock:  # 获取锁print(f"{name} 进入临界区")await asyncio.sleep(1)print(f"{name} 离开")async def main():lock = asyncio.Lock()await asyncio.gather(worker(lock, "A"), worker(lock, "B"))# 输出: A进入 → A离开 → B进入 → B离开

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6. 常见错误与解决方案

1. 错误：忘记 await

   async def call():# 错误: hello() 没有被等待hello()  # 应改为 await hello()
   

   修正：始终对协程使用 await。

2. 错误：在同步代码中调用协程

   # 错误: 在非异步环境中直接调用
   result = fetch("https://example.com")  
   

   修正：在事件循环中运行（如 asyncio.run()）。

3. 错误：阻塞事件循环

   async def bad_task():time.sleep(5)  # 同步阻塞函数！
   

   修正：使用异步替代（如 await asyncio.sleep(5)）。

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7. 最佳实践

1. 避免混合同步/异步代码：确保 I/O 操作全链路异步。
2. 使用任务组：Python 3.11+ 推荐 asyncio.TaskGroup：

   async with asyncio.TaskGroup() as tg:tg.create_task(task("X", 1))tg.create_task(task("Y", 2))
   # 自动等待所有任务完成
   

3. 限制并发量：使用信号量（asyncio.Semaphore）控制资源使用。

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8. 适用场景

• ✅ 高并发网络请求 (HTTP/数据库)
• ✅ 实时数据处理 (WebSockets)
• ✅ 微服务通信
• ❌ CPU 密集型任务 (需用 multiprocessing)

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通过合理使用 async/await，Python 程序可以轻松处理 数千个并发连接，同时保持代码简洁。掌握事件循环原理和异步 I/O 库（如 aiohttp、aiomysql）是构建高性能应用的关键。