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Python 异步编程

news 来源：原创 2025/5/8 21:34:56

Python 异步编程

随着现代应用程序对高并发和低延迟的需求日益增加，Python 的异步编程成为了开发者不可忽视的技能。Python 通过标准库 asyncio 提供了强大的异步编程支持，特别适合处理 I/O 密集型任务，例如网络请求、文件操作等。本文将深入介绍 asyncio 的核心概念（包括任务状态）、工作原理以及实际应用，帮助你快速上手 Python 异步编程。

什么是异步编程？

异步编程是一种非阻塞的编程方式。与传统的同步编程（执行完一个任务再开始下一个）不同，异步编程允许程序在等待某些操作（如网络响应）时继续执行其他任务，从而提升效率。Python 的 asyncio 库通过协程和事件循环实现了这一机制，而且它是单线程的，避免了多线程编程中的复杂性和开销。

核心概念

1. 协程 (Coroutine)

协程是异步编程的基础，通过 async def 定义。协程可以在执行过程中暂停（通过 await），等待某个异步操作完成后再恢复运行。

import asyncio

async def say_hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步等待
    print("World")

asyncio.run(say_hello())

输出：

Hello
(1秒后)
World

2. 事件循环 (Event Loop)

事件循环是 asyncio 的核心调度器，负责管理所有协程的执行。它会跟踪任务状态，并在任务就绪时调度它们运行。可以通过 asyncio.run() 启动一个事件循环：

import asyncio

async def main():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Done")

asyncio.run(main())

3. `await` 关键字

await 用于暂停协程的执行，等待某个异步操作完成。它只能在 async def 函数中使用。例如，await asyncio.sleep(1) 会让协程暂停 1 秒，但不会阻塞整个程序。

4. 任务 (Task)

任务是对协程的封装，用于实现并发。通过 asyncio.create_task() 创建任务，可以让多个协程同时运行：

import asyncio

async def task1():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 1 done")

async def task2():
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 2 done")

async def main():
    t1 = asyncio.create_task(task1())
    t2 = asyncio.create_task(task2())
    await t1
    await t2

asyncio.run(main())

输出：

Task 1 done
Task 2 done

5. 任务状态

任务在生命周期中会经历不同的状态，理解这些状态有助于管理和调试异步程序。asyncio.Task 的状态包括：

Pending（待执行）：任务已创建并加入事件循环，但尚未开始执行。done() 返回 False。
Running（运行中）：任务正在被事件循环执行，可能因 await 暂停。这是一个动态状态，无法直接查询。
Done（已完成）：任务正常完成或抛出异常。done() 返回 True，可用 result() 获取结果或 exception() 查看异常。
Cancelled（已取消）：任务被 cancel() 取消，抛出 asyncio.CancelledError。

状态流转：

Pending → Running → Done
       ↘           ↗
        Cancelled ↗

示例（检查状态）：

import asyncio

async def my_task():
    await asyncio.sleep(1)
    return "Success"

async def main():
    task = asyncio.create_task(my_task())
    print(f"Pending: {not task.done()}")  # True
    await task
    print(f"Done: {task.done()}")         # True
    print(f"Result: {task.result()}")     # Success

asyncio.run(main())

取消示例：

async def long_task():
    await asyncio.sleep(2)
    print("This won't print")

async def main():
    task = asyncio.create_task(long_task())
    await asyncio.sleep(1)
    task.cancel()
    try:
        await task
    except asyncio.CancelledError:
        print(f"Cancelled: {task.done()}")  # True

asyncio.run(main())

工作原理

asyncio 的工作原理可以用一句话概括：当一个协程通过 await 暂停时，事件循环会切换到其他就绪的协程或任务。这种机制是单线程的，所有任务在同一个线程中通过事件循环协调运行，避免了线程切换的开销和锁竞争问题。

与多线程相比，asyncio 的优势在于：

轻量：无需创建多个线程。
可控：避免了线程安全问题。

实际应用

1. 并发执行多个 I/O 操作

asyncio 在处理网络请求等 I/O 操作时尤为强大。以下是一个并发请求多个网页的示例：

import asyncio
import aiohttp

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

async def main():
    urls = ["http://example.com", "http://python.org"]
    tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)  # 并发执行所有任务
    print(results)

asyncio.run(main())

asyncio.gather() 可以并行运行多个协程并收集结果，非常适合批量处理。

2. 超时控制

在异步任务中，超时控制是一个常见需求。asyncio.wait_for() 可以为任务设置超时：

import asyncio

async def long_task():
    await asyncio.sleep(5)
    print("Done")

async def main():
    try:
        await asyncio.wait_for(long_task(), timeout=2)
    except asyncio.TimeoutError:
        print("Timeout!")

asyncio.run(main())