python异步

Python异步编程是一种用于提高程序并发性能的编程方式，特别适用于I/O密集型任务（如网络请求、文件读写等）。以下是Python异步编程的核心概念和常用方法：

1. 核心概念

• 协程（Coroutine）：通过async def定义的函数，是一种可暂停和恢复的函数。协程在执行过程中遇到await关键字时会暂停，将控制权交还给事件循环，待异步操作完成后继续执行。
• 事件循环（Event Loop）：异步编程的核心调度器，负责管理和调度协程的执行。它不断轮询任务，当协程等待I/O操作完成时，事件循环会切换到其他可执行的协程，实现并发效果。
• 可等待对象（Awaitable）：包括协程、任务（Task）和未来对象（Future）。这些对象可以通过await关键字等待其完成，并获取结果。

2. 关键语法

• async def：用于定义异步函数（协程函数）。调用异步函数会返回一个协程对象，需通过事件循环或await关键字来执行。
• await：用于暂停当前协程的执行，等待一个可等待对象完成。await后面的表达式必须是可等待对象（如协程、任务或未来对象）。
• asyncio.run()：用于启动事件循环并运行协程。它是Python 3.7+推荐的简单方式，适用于大多数场景。

3. 常用工具

• asyncio.create_task()：将协程封装为任务（Task），并立即加入事件循环调度。任务可以被取消、等待或加入任务组。
• asyncio.gather()：并发运行多个协程，并等待所有协程完成。它会返回一个包含所有协程结果的列表。
• asyncio.sleep()：模拟异步I/O操作，挂起当前协程指定的时间，允许其他协程执行。

4. 示例代码

import asyncioasync def asyncTest(name,delay):    print(f"async{name} start ")    await asyncio.sleep(delay)    print(f"async{name} finish")async def main():    task1=asyncio.create_task(asyncTest(1,2))    task2=asyncio.create_task(asyncTest(2,3))    results=await asyncio.gather(task1,task2)    print("allTask Finish")asyncio.run(main())

5. 适用场景与注意事项

• 适用场景：网络请求、文件读写、数据库操作等I/O密集型任务。异步编程可以显著提高并发性能，减少等待时间。
• 注意事项：
• 异步编程基于单线程事件循环，不适合CPU密集型任务（如大量计算）。
• 避免在异步代码中使用阻塞操作（如time.sleep()），应使用异步替代（如asyncio.sleep()）。
• 调试异步代码可能比同步代码更复杂，需熟悉事件循环和协程的执行流程。

通过合理使用异步编程，可以有效提升Python程序在I/O密集型场景下的性能和并发能力。