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异步编程

        Python 的异步编程是一种高效的并发编程方式，特别适合 I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写等）。通过异步编程，可以在等待 I/O 操作时释放 CPU 资源，从而提高程序的效率。使用asyncio是 Python 标准库中用于编写异步代码的模块。

• 核心概念：

  • 事件循环（Event Loop）：管理所有异步任务的执行。

  • 协程（Coroutine）：使用 async def 定义的函数，可以在其中使用 await 挂起任务。

  • Future：表示异步操作的结果。

  • Task：对协程的封装，用于调度执行。

使用

        asyncio模块官网定义：asyncio 是用来编写并发 代码的库，使用 async/await 语法。asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务队列等等。asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化 网络代码的最佳选择。

# 这个模块蛮好记住的 异步 比如js中的都是async实现同步 而python 是根据io的
import asyncio#  定义一个python的asyncio 定义一个协程
async def main():print('Hello ...')# 两个参数分别代表了  一个是多少秒 第二个参数代表返回值 或者返回的内容 await 用于挂起协程，等待异步操作完成。result  = await asyncio.sleep(delay=1,result="hello how are you?")print('... World!')print(result)
# help(asyncio.sleep) async sleep(delay, result=None) delay是秒
asyncio.run(main())

并发执行

 gather函数

        并行执行方式一：使用gather方法gather(*coros_or_futures, return_exceptions=False)，执行参数一任务方法、参数二return_exceptions=False代表任务1失败的话 任务2不会在执行 起到一个中断作用如若是True则会继续执行（看具体场景）。

import asyncio# help(asyncio.gather) gather(*coros_or_futures, return_exceptions=False)
# 定义第一个协程
async def task1():print("task1 start")await asyncio.sleep(1)print("task1 end")# 定义第二个协程
async def task2():print("task2 start")await asyncio.sleep(2)print("task2 end")# 运行并行方式一使用gather方法执行 参数一任务方法、参数二return_exceptions=False代表任务1失败的话 任务2不会在执行 起到一个中断作用如若是True则会继续执行
async def main():await asyncio.gather(task1(), task2())asyncio.run(main())

create_task函数：

       asyncio.create_task(
        my_coroutine(),# 协程只能写一个
        name="MyTask",  # 指定任务名称
        context=context  # 指定任务运行的上下文 使用的是扩展模块
    )

import asyncio
# 上下文模块 具体看下这个位置的函数以及用法很简单:https://docs.python.org/zh-cn/3.13/library/contextvars.html#module-contextvars
import contextvars# 定义一个上下文变量
var = contextvars.ContextVar('var', default='default')# 定义一个协程函数
async def my_coroutine():await asyncio.sleep(1)# 获取上下文变量的值value = var.get()print(f"Task '{asyncio.current_task().get_name()}' 上下文的变量为: {value}")return "返回值"async def main():# 创建一个上下文，并设置上下文变量的值context = contextvars.copy_context()context.run(var.set, '新的变量哈')# 使用 create_task 创建任务，并指定 name 和 contexttask = asyncio.create_task(my_coroutine(),name="MyTask",  # 指定任务名称context=context  # 指定任务运行的上下文)# 等待任务完成result = await taskprint(f"Task result: {result}")# 运行主函数
asyncio.run(main())

异步上下文

        异步上下文管理器是Python中用于管理异步资源的一种机制。它通过实现现__aenter__和__aexit__方法，使得我们可以使用async with语法来管理异步资源的获取和释放。（就是使用啊enter方法做一些方法入参操作连接数据库、获取锁操作等、使用aexit方法来释放一些资源）

import asyncioclass AsyncResource:# 初始化方法def __init__(self, database):self.database = database# 异步进入上下文async def __aenter__(self):print(f"获取数据库连接然后连接数据库 {self.database}")await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步操作return self  # 返回资源对象# 异步退出上下文async def __aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback):print(f"退出后释放该数据库对象的 {self.database}")await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步操作if exc_type is not None:print(f"An exception occurred: {exc_value}")# 如果返回 True，异常会被抑制；否则，异常会传播return True# 使用异步上下文管理器
async def use_resource():async with AsyncResource("url:localhost,password=123456,user=root") as resource:print(f"使用数据库 {resource.database}")# 这里可以执行一些异步操作await asyncio.sleep(1)# 运行异步函数
asyncio.run(use_resource())

 Future函数

        代表一个异步操作的结果。Future对象通常用于跟踪异步操作的状态（是否完成、是否取消等），并允许我们在操作完成后获取结果或处理异常。

import asyncioasync def set_future_result(future):await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步操作future.set_result("Future is done!")  # 设置结果async def main():# 创建一个 Future 对象future = asyncio.Future()# 启动一个任务来设置 Future 的结果asyncio.create_task(set_future_result(future))# 等待 Future 完成并获取结果print("Waiting for future...")result = await futureprint(f"Future result: {result}")asyncio.run(main())

核心方法

方法名	描述	返回值/行为
set_result(result)	设置 Future 的结果，并标记为完成。	无返回值。Future 的状态变为完成，等待中的 await 会继续执行。
set_exception(exception)	设置 Future 的异常，并标记为完成。	无返回值。Future 的状态变为完成，等待中的 await 会抛出异常。
result()	获取 Future 的结果。	如果 Future 已完成，返回结果；如果未完成，阻塞直到完成；如果取消或异常，抛出相应异常。
exception()	获取 Future 的异常。	如果 Future 已完成且抛出异常，返回异常对象；否则返回 None。
done()	检查 Future 是否已完成（成功、失败或取消）。	返回 bool，True 表示已完成，False 表示未完成。
cancelled()	检查 Future 是否被取消。	返回 bool，True 表示被取消，False 表示未被取消。
add_done_callback(callback)	添加一个回调函数，当 Future 完成时调用。	无返回值。回调函数会在 Future 完成时被调用，接收 Future 对象作为参数。
cancel()	取消 Future。	返回 bool，True 表示取消成功，False 表示 Future 已经完成或无法取消。
remove_done_callback(callback)	移除已添加的回调函数。	返回被移除的回调函数的数量。

Task函数

        task是Future的子类，专门用于包装协程，并由事件循环调度执行。

• 使用 asyncio.create_task() 创建 Task。

• Task 会自动调度协程的执行。

import asyncioasync def task1():print("Task 1 started")await asyncio.sleep(2)  # 模拟耗时操作print("Task 1 completed")return "Result from Task 1"async def task2():print("Task 2 started")await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作print("Task 2 completed")return "Result from Task 2"async def main():# 创建两个 Taskt1 = asyncio.create_task(task1(), name="MyTask1")  # 设置 Task 名称t2 = asyncio.create_task(task2(), name="MyTask2")# 打印 Task 名称print(f"Task 1 name: {t1.get_name()}")print(f"Task 2 name: {t2.get_name()}")# 等待 Task 完成await asyncio.sleep(0.1)  # 让 Task 有机会启动print("Tasks are running...")# 获取 Task 结果result1 = await t1result2 = await t2print(f"Result from Task 1: {result1}")print(f"Result from Task 2: {result2}")# 检查 Task 状态print(f"Is Task 1 done? {t1.done()}")print(f"Is Task 2 done? {t2.done()}")# 运行主函数
asyncio.run(main())

 常用方法

方法名	描述	返回值/行为
done()	检查 Task 是否已完成（成功、失败或取消）。	返回 bool，True 表示已完成，False 表示未完成。
cancelled()	检查 Task 是否被取消。	返回 bool，True 表示被取消，False 表示未被取消。
result()	获取 Task 的结果。	如果 Task 已完成，返回结果；如果未完成，阻塞直到完成；如果取消或异常，抛出相应异常。
exception()	获取 Task 的异常。	如果 Task 已完成且抛出异常，返回异常对象；否则返回 None。
add_done_callback(callback)	添加一个回调函数，当 Task 完成时调用。	无返回值。回调函数会在 Task 完成时被调用，接收 Task 对象作为参数。
cancel()	取消 Task。	返回 bool，True 表示取消成功，False 表示 Task 已经完成或无法取消。
get_name()	获取 Task 的名称。	返回 Task 的名称（字符串）。
set_name(name)	设置 Task 的名称。	无返回值。