Python 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）时继续执行其他任务，而不是阻塞等待。

核心概念

async 和 await

import asyncio

async def fetch_data(url):
    """异步获取数据"""
    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():
    # 并发执行多个任务
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data("url1"),
        fetch_data("url2"),
        fetch_data("url3")
    )
    print(results)

asyncio.run(main())

何时使用异步？

✅ 适合场景：

• 大量 I/O 密集型操作
• 网络请求
• 文件操作
• 数据库查询

❌ 不适合：

• CPU 密集型计算
• 简单脚本

常用异步库

• aiohttp: 异步 HTTP 客户端
• asyncpg: 异步 PostgreSQL
• aiomysql: 异步 MySQL

性能对比

同步顺序执行 3 个请求（各 1 秒）：3 秒 异步并发执行 3 个请求：约 1 秒

最佳实践

1. 在 I/O 边界使用异步
2. 避免在 async 函数中调用阻塞代码
3. 使用 asyncio.gather() 并发执行
4. 合理设置超时和重试机制

异步编程是 modern Python 的必备技能，值得投入时间学习！