python异步编程Python异步编程asyncio简介及基本用法pyt

目录

• 1、asyncio是什么
• IO密集型任务
• 特征
• 2、怎么用
• 1、基本用法
• 2、关键字 async

1、asyncio是什么

async io（异步输入输出）是一种编程模式，它允许程序在等待I/O操作（如文件读写、网络请求等）完成时继续执行其他任务。通过这种方式，可以更有效地利用CPU资源和进步程序的响应速度，尤其是在处理大量并发连接或长时刻运行的任务时。

asyncio 是 Python 的一个库，用于编写并发代码，使用协程、任务和 Futures 来处理 I/O 密集型和高延迟操作

正常的发送请求，发送请求后会等待连接建立和服务器响应，这段时刻内cpu是空闲的，也无法切换到其他任务

asyncio允许当执行的任务遇到IO密集型任务时（如发送请求），cpu空闲，将cpu切换到其他任务上，做其他任务，等请求建立后，可以重新切换回来，继续进行操作

IO密集型任务

IO 密集型任务是指那些大部分时刻都花费在输入/输出（I/O）操作上的任务。这些任务的特点是，CPU 的计算量相对较小，而等待 I/O 操作完成的时刻较长。常见的 IO 密集型任务包括文件读写、网络请求、数据库查询等。

例如连接网络，发起连接时需要cpu参与，等待连接经过是不需要cpu参与，这段时刻，cpu可以空闲下来，进行其他操作，等待到连接建立成功后需要传输数据了cpu再进行操作

特征

• 长时刻等待：大量时刻花在等待外部设备或服务的响应上。
• 低 CPU 占用：CPU 在等待 I/O 操作完成时处于空闲情形，由于不需要进行复杂的计算。

2、怎么用

1、基本用法

import asyncio 定义一个异步函数async def my_coroutine(): print(“开始任务”) 模拟一个耗时操作 await asyncio.sleep(1) 等待1秒 print(“任务完成”) 创建事件循环loop = asyncio.get_event_loop() 运行异步函数直到完成loop.run_until_complete(my_coroutine()) 关闭事件循环loop.close()

定义了一个名为my_coroutine的协程（coroutine），它会打印一条开始任务，接着暂停执行一段时刻（模拟I/O操作），最终再打印任务完成。await关键字用于暂停协程的执行，直到等待的操作完成。asyncio.sleep是专门用来模拟异步等待的函数，在实际应用中，你可能会替换为真正的异步I/O操作，比如网络请求或文件操作。

如果你想要同时运行多个异步任务，你可以使用asyncio.gather或者asyncio.wait等函数来管理这些任务。

实际上这样显示不出协程的用途

然而如果有多个任务就可以了

import asyncio 定义一个异步函数async def my_coroutine1(): print(“开始任务1”) 模拟一个耗时操作 await asyncio.sleep(1) 等待1秒 print(“任务完成1”)async def my_coroutine2(): print(“开始任务2”) 模拟一个耗时操作 await asyncio.sleep(1) 等待1秒 print(“任务完成2”)async def main(): results = await asyncio.gather(my_coroutine1(), my_coroutine2()) print(results)if __name__ == ‘__main__’: asyncio.run(main())

2、关键字 async

定义：

async关键字用来声明一个函数为异步函数（即协程）。当一个函数被定义为异步时，它不会像普通函数那样立即执行其内部代码，而是返回一个协程对象。这个协程对象可以在事件循环中调度执行。

async def function_name(parameters): 协程体

使用场景：

当你需要定义一个可能会进行长时刻等待的函数（如网络请求、文件读写等），你可以使用async来标记该函数，表明它一个异步操作，并且可以通过await来暂停它的执行直到某些条件满足。

await

定义：await关键字只能出现在由async定义的函数内部，用于暂停当前协程的执行，直到所等待的另一个协程或异步操作完成。await后面通常跟的一个可等待对象（如另一个协程、Future、Task等）。

语法：

await expression

使用场景：

当你在一个异步函数内需要等待另一个异步操作的结局时，你可以使用await来暂停当前函数的执行，让出CPU资源给其他任务，直到等待的操作完成。

asyncio.run()：

这是运行顶层协程的主要方式，适用于Python 3.7+版本。它会创建一个新的事件循环并运行传入的协程，直到协程完成。完成后，它会关闭事件循环并返回协程的结局。

asyncio.create_task()：

用于在事件循环中并发启动多个协程。它接受一个协程作为参数，并返回一个Task对象，该对象代表了正在运行的任务。这有助于管理并发任务，比如同时发起多个网络请求。

import asyncioasync def task1(): print(“Task 1 started”) await asyncio.sleep(1) print(“Task 1 completed”)async def task2(): print(“Task 2 started”) await asyncio.sleep(2) print(“Task 2 completed”)async def main(): 创建任务但不等待它们 task_1 = asyncio.create_task(task1()) task_2 = asyncio.create_task(task2()) 执行其他代码… 等待任务完成 await task_1 await task_2 运行主函数asyncio.run(main())

asyncio.gather()：

如果想要并发地运行多个协程并且收集所有结局，可以使用gather。它可以接收多个协程作为参数，并返回一个包含所有协程返回值的列表。

import asyncioasync def task1(): print(“Task 1 started”) await asyncio.sleep(1) print(“Task 1 completed”) return “Result from Task 1″async def task2(): print(“Task 2 started”) await asyncio.sleep(2) print(“Task 2 completed”) return “Result from Task 2″async def main(): 使用 gather 同时运行多个任务 results = await asyncio.gather(task1(), task2()) print(results) 运行主函数asyncio.run(main())

asyncio.wait() 可以用来等待一组协程中的任意数量完成。你可以指定不同的等待条件，如全部完成、任何一个完成等。

import asyncioasync def task1(): print(“Task 1 started”) await asyncio.sleep(1) print(“Task 1 completed”)async def task2(): print(“Task 2 started”) await asyncio.sleep(2) print(“Task 2 completed”)async def main(): 创建任务列表 tasks = [task1(), task2()] 等待所有任务完成 done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED) for future in done: print(future.result()) 运行主函数asyncio.run(main())

如果你想按完成顺序处理结局，而不是按照任务创建的顺序，可以使用 asyncio.as_completed()。它返回一个迭代器，在每个协程完成后产生它的Future对象。

import asyncioasync def task1(): print(“Task 1 started”) await asyncio.sleep(1) print(“Task 1 completed”) return “Result from Task 1″async def task2(): print(“Task 2 started”) await asyncio.sleep(2) print(“Task 2 completed”) return “Result from Task 2″async def main(): 创建任务列表 tasks = [task1(), task2()] 按完成顺序处理结局 for future in asyncio.as_completed(tasks): result = await future print(result) 运行主函数asyncio.run(main())

• asyncio.gather()：适合同时启动多个任务，并等待所有任务完成。
• asyncio.create_task()：用于立即启动任务并在之后等待它们完成。
• asyncio.wait()：提供灵活的等待条件，例如等待所有或任一任务完成。
• asyncio.as_completed()：根据任务完成的顺序来处理结局。

到此这篇关于Python 异步编程 asyncio简介及基本用法的文章就介绍到这了,更多相关Python asyncio内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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