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 操作时执行其他任务，极大提升并发性能。

基础语法

import asyncio

async def fetch_data(url):
    await asyncio.sleep(1)
    return f"Data from {url}"

async def main():
    tasks = [fetch_data(f"url{i}") for i in range(3)]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

关键概念

• async def: 定义协程函数
• await: 等待异步操作完成
• asyncio.gather(): 并发执行多个协程
• asyncio.create_task(): 创建后台任务

实际应用场景

1. 并发 HTTP 请求

import aiohttp

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

2. 数据库异步操作

async with connection.cursor() as cursor:
    await cursor.execute(query)
    result = await cursor.fetchall()

性能对比

同步版本处理 100 个请求需要 100 秒，异步版本仅需约 1 秒！

最佳实践

1. 避免在 async 函数中使用阻塞调用
2. 使用 asyncio.gather() 批量处理
3. 合理设置超时：asyncio.wait_for()
4. 使用信号量控制并发度

异步编程是现代 Python 开发的必备技能。