Python Async/Await 异步编程完全指南

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 用于定义协程函数，await 用于等待异步操作完成：

import asyncio
import aiohttp

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

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        urls = ["http://example1.com", "http://example2.com"]
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        print(results)

asyncio.run(main())

asyncio.gather()

并发执行多个协程，等待所有任务完成：

results = await asyncio.gather(task1, task2, task3)

asyncio.create_task()

创建后台任务，不立即等待：

task = asyncio.create_task(some_async_function())
# 可以做其他事情
result = await task

实际应用场景

1. 批量 API 请求

async def fetch_all_data(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

2. 带超时的异步操作

try:
    result = await asyncio.wait_for(slow_operation(), timeout=5.0)
except asyncio.TimeoutError:
    print("操作超时")

3. 生产者 - 消费者模式

async def producer(queue):
    for i in range(10):
        await queue.put(i)
        await asyncio.sleep(0.1)

async def consumer(queue):
    while True:
        item = await queue.get()
        process(item)
        queue.task_done()

常见陷阱

1. 在同步函数中调用异步函数：需要使用 asyncio.run() 或事件循环
2. 阻塞调用破坏异步：避免在 async 函数中使用 time.sleep()，改用 asyncio.sleep()
3. 忘记 await：协程对象不会自动执行，必须 await

性能对比

同步版本（串行执行）：

# 10 个请求，每个 1 秒 = 10 秒总耗时
for url in urls:
    response = requests.get(url)

异步版本（并发执行）：

# 10 个请求并发 = 约 1 秒总耗时
async with aiohttp.ClientSession() as session:
    tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

总结

异步编程是 Python 高性能网络应用的关键技术。掌握 async/await，让你的程序效率提升数倍！