Python Async/Await 完全指南：从入门到精通

异步编程是 Python 高级开发的必备技能。本文带你彻底理解 async/await。

什么是异步编程？

传统同步代码：任务 A 完成前，任务 B 必须等待。

异步代码：任务 A 等待时，任务 B 可以执行，提高效率。

核心概念

async 关键字

async def fetch_data():
    await asyncio.sleep(1)
    return "data"

定义异步函数，返回 coroutine 对象。

await 关键字

只能在 async 函数内使用，等待异步操作完成。

asyncio 事件循环

import asyncio

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

asyncio.run(main())

实际应用场景

1. 并发 HTTP 请求

import aiohttp
import asyncio

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 = ['url1', 'url2', 'url3']
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)

2. 异步数据库操作

import asyncpg

async def query_db():
    conn = await asyncpg.connect('postgresql://...')
    rows = await conn.fetch('SELECT * FROM users')
    await conn.close()

3. 定时任务

async def periodic_task():
    while True:
        await do_something()
        await asyncio.sleep(60)  # 每分钟执行

常见陷阱

1. 忘记 await

# 错误
result = fetch_data()  # 返回 coroutine，不是结果

# 正确
result = await fetch_data()

2. 阻塞事件循环

# 错误 - 阻塞整个事件循环
time.sleep(1)

# 正确
await asyncio.sleep(1)

3. 过度并行

并发太多会压垮服务器，使用信号量控制：

semaphore = asyncio.Semaphore(10)

async def limited_fetch(session, url):
    async with semaphore:
        return await fetch(session, url)

性能对比

同步请求 100 个 URL：约 100 秒

异步请求 100 个 URL：约 2-5 秒

最佳实践

1. IO 密集型任务用 async，CPU 密集型用多进程
2. 使用 asyncio.gather 并发执行独立任务
3. 用 asyncio.wait_for 设置超时
4. 异常处理不能少
5. 使用 asyncio.create_task 后台运行

异步编程是提升 Python 性能的关键技能，值得深入学习！