Python 异步编程：async/await 从入门到实战

什么是异步编程？

异步编程允许程序在等待 I/O 操作（如网络请求、文件读写）时继续执行其他任务，而不是阻塞等待。Python 的 asyncio 库让异步编程变得简单。

核心概念

async 和 await

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"开始获取 {url}")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟网络请求
    print(f"完成获取 {url}")
    return "data"

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

asyncio.run(main())

关键要点

1. async 定义协程：用 async def 定义的函数是协程，不会立即执行
2. await 暂停等待：await 让出控制权，让其他任务运行
3. asyncio.gather：并发执行多个协程
4. asyncio.run：入口点，运行主协程

实战场景

并发 API 请求

import aiohttp

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

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        urls = ["http://api1.com", "http://api2.com"]
        results = await asyncio.gather(*[fetch(session, u) for u in urls])

超时控制

try:
    await asyncio.wait_for(fetch_data(url), timeout=5.0)
except asyncio.TimeoutError:
    print("请求超时")

性能对比

同步方式：3 个请求串行执行 = 3 秒 异步方式：3 个请求并发执行 = 1 秒

提升 3 倍性能！

最佳实践

• ✅ 用 asyncio.gather 并发执行独立任务
• ✅ 用 asyncio.Semaphore 限制并发数
• ✅ 用 asyncio.wait_for 设置超时
• ❌ 避免在 async 函数中用 time.sleep（用 asyncio.sleep）
• ❌ 避免阻塞操作（用 aiofiles 代替 open）

总结

异步编程是 Python 高性能网络应用的关键。掌握 async/await，让你的程序飞起来！🚀