Python 异步编程，从零基础到精通，收藏这瓶就够了！_python 异步教程

异步编程：让你的应用跑得更快，就像加了Buff！

想要让你的应用程序性能起飞吗？异步编程就是你的秘密武器！它就像一个时间管理大师，让你在不需要手动管理线程或进程的情况下，同时处理多个任务。特别是对于需要进行 API 请求、文件读取或数据库交互的开发者来说，这简直是救星！它能保证你的程序在执行耗时操作时，不会卡死，依然流畅如丝。

在 Python 的异步世界里，asyncio 库就是当之无愧的王者。它通过 事件循环（Event Loop）、协程（Coroutines）和非阻塞 I/O（Non-blocking I/O） 这三大法宝，巧妙地安排程序的执行。如果你渴望构建 高响应、高扩展 的应用，那么深入研究 asyncio 绝对物超所值！

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同步 VS 异步：一场速度与激情的较量！

同步编程 就像排队打饭，每个人都得老老实实地等前面的人打完才能轮到自己。这意味着每个任务都必须在前一个任务完成后才能开始。如下图所示，程序会像一个听话的小学生，等待一个任务执行完毕后再进行下一个任务。

（同步执行示意图）

而 异步编程 则像开了外挂，允许多个任务 同时开跑！当一个任务在等待“龟速”操作（比如从服务器慢吞吞地获取数据）时，程序可以灵活地去处理其他任务。这种 “非阻塞” 的骚操作，避免了程序像便秘一样卡住，让可用资源得到充分利用，执行效率自然Duang_Duang往上涨！下图展示了异步编程的炫酷工作方式。

（异步执行示意图）

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Asyncio：异步编程的瑞士军刀！

asyncio 就像一把瑞士军刀，为开发者提供了使用 async 和 await 语法编写异步代码的强大工具。它让你的程序在执行 网络请求、文件访问 等耗时操作时，也能保持活力，不会傻傻地等待。这样，程序在等待某些任务完成时仍然保持响应性，用户体验蹭蹭上涨！

更棒的是，asyncio 从 Python 3.3 版本起就是标配，无需额外安装，简直是贴心小棉袄！

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Asyncio 的四大金刚！

1. 事件循环（Event Loop）：整个异步世界的大管家，负责管理和调度异步任务和协程。
2. 协程（Coroutines）：用 async def 定义的特殊函数，它们可以使用 await 关键字暂停执行，给其他任务让路。
3. 任务（Tasks）：已经被事件循环安排上的协程，可以用 asyncio.create_task() 轻松创建。
4. Future 对象（Futures）：代表着未来可能完成的操作结果，就像一个预言家，告诉你将来会发生什么。

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Asyncio 实战：Show me the code!

import asyncio

async def calculate_square(number):
    print(f"开始计算 {number} 的平方，让我算算...")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟延迟，假装很忙
    print(f"{number} 的平方计算完成！")
    return number ** 2

async def calculate_cube(number):
    print(f"开始计算 {number} 的立方，这可是个大工程...")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟延迟，继续假装很忙
    print(f"{number} 的立方计算完成！")
    return number ** 3

async def main():
    # 创建任务，并扔给事件循环去处理
    task1 = asyncio.create_task(calculate_square(5))  
    task2 = asyncio.create_task(calculate_cube(3))   

    # 等待任务完成，拿到结果
    result1 = await task1
    result2 = await task2

    # 激动人心的时刻，输出结果！
    print(f"平方结果：{result1}")  
    print(f"立方结果：{result2}")   

if __name__ == "__main__":
    # 启动事件循环，让一切跑起来！
    asyncio.run(main())

代码解读：

• 事件循环：asyncio.run(main()) 就像一个总开关，启动事件循环，并运行 main() 协程。
• 协程：calculate_square(number) 和 calculate_cube(number) 就是两个听话的协程，它们用 await asyncio.sleep() 模拟延迟，但不会阻塞整个程序，保证其他任务也能顺利执行。
• 任务：在 main() 函数里，我们用 asyncio.create_task() 创建任务，让两个协程并行不悖地运行。
• Future 对象：result1 和 result2 就是 Future 对象，它们代表 calculate_square() 和 calculate_cube() 任务的最终结果，等待着被揭晓。

运行结果：

开始计算 5 的平方，让我算算...
开始计算 3 的立方，这可是个大工程...
5 的平方计算完成！
3 的立方计算完成！
平方结果：25
立方结果：27

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Asyncio.gather()：组团刷怪，效率翻倍！

asyncio.gather() 就像一个团队集结号，允许多个协程并行执行，特别适合 批量发送网络请求 这种场景。让我们用一个例子来模拟多个 HTTP 请求的并发执行，感受一下它的威力！

示例代码：

import asyncio

# 模拟从 URL 获取数据的任务，每个URL都有不同的延迟
async def fetch_data(URL, delay):
    print(f"开始从 {URL} 获取数据，耐心等待...")
    await asyncio.sleep(delay)  # 模拟网络延迟，考验网速的时候到了
    return f"成功从 {URL} 获取数据！(耗时 {delay} 秒)"

async def main():
    # 召唤 asyncio.gather()，让三个任务齐头并进！
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data("https://openai.com", 2),  
        fetch_data("https://github.com", 5),  
        fetch_data("https://python.org", 7)   
    )

    # 激动地输出所有任务的结果！
    for result in results:
        print(result)

asyncio.run(main())

代码解读：

• fetch_data(URL, delay) 模拟从 URL 获取数据，并设置不同的延迟时间，模拟真实的网络环境。
• asyncio.gather() 让三个 fetch_data() 协程并行执行，告别排队等待，效率瞬间起飞！
• 任务并行运行，程序不再需要等待一个任务完成后才开始下一个，效率提升看得见！

运行结果：

开始从 https://openai.com 获取数据，耐心等待...
开始从 https://github.com 获取数据，耐心等待...
开始从 https://python.org 获取数据，耐心等待...
成功从 https://openai.com 获取数据！(耗时 2 秒)
成功从 https://github.com 获取数据！(耗时 5 秒)
成功从 https://python.org 获取数据！(耗时 7 秒)

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Asyncio.wait_for()：超时警告，避免无限等待！

asyncio.wait_for() 就像一个闹钟，允许你为异步任务设置 超时时间。如果任务超时未完成，它会毫不留情地抛出一个 asyncio.TimeoutError 异常，防止程序陷入无限等待的深渊。

示例代码：

import asyncio

async def fetch_data():
    await asyncio.sleep(15)  # 模拟网络延迟，这次延迟有点长
    return "数据获取成功！"

async def main():
    try:
        # 设置超时时间为 10 秒，如果超过10秒还没完成，就放弃等待
        result = await asyncio.wait_for(fetch_data(), timeout=10) 
        print(result)
    except asyncio.TimeoutError:
        print("数据获取超时！网络太慢了，换个姿势再试试！")

asyncio.run(main())

如果 fetch_data() 任务执行超过 10 秒，就会触发超时异常 TimeoutError，程序会友好地提示你网络超时。

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总结：Asyncio，异步编程的未来之星！

本指南深入浅出地介绍了 Python 的 asyncio 库，详细讲解了 同步与异步编程的区别、核心组件和实战代码示例。虽然编写异步代码一开始可能会让你觉得有点烧脑，但一旦你掌握了它的精髓，你将会发现它能极大地提升程序的性能和响应速度，让你的代码像火箭一样飞起来！

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