Python 异步编程：async/await 完全指南

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）时执行其他任务，而不是阻塞等待。这能显著提升程序的并发性能。

核心概念

async 和 await

async def fetch_data(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

• async 定义协程函数
• await 等待异步操作完成

asyncio.run()

import asyncio

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(fetch_data("url1"))
    task2 = asyncio.create_task(fetch_data("url2"))
    results = await asyncio.gather(task1, task2)

asyncio.run(main())

实际应用场景

1. 批量 API 调用：并发请求多个接口
2. WebSocket 服务：实时双向通信
3. 爬虫程序：同时抓取多个页面
4. 数据库操作：异步查询提升吞吐量

常见陷阱

• 在 async 函数中调用同步阻塞代码
• 忘记使用 await
• 过度使用 asyncio 导致代码复杂化

最佳实践

• I/O 密集型任务适合异步
• CPU 密集型任务用多进程
• 使用 asyncio.gather() 并发执行
• 合理设置超时和重试机制

异步编程是 Python 高性能应用的关键技能。