Python3 asyncio — 异步 I/O，事件循环和并发工具
在 Python 编程中，asyncio 是用于编写并发代码的标准库。它使得 Python 程序能够高效地处理 I/O 密集型任务，如网络请求、文件读取等，特别是在需要同时处理大量并发任务时。asyncio 的核心思想是异步 I/O，基于事件循环机制，让多个任务在同一个线程中并发执行，而不需要多线程或多进程的复杂处理。
本文将详细介绍 Python3 中的 asyncio 模块，包括如何使用事件循环、异步 I/O 任务和并发工具，以及通过代码示例帮助你掌握其核心概念和应用场景。
一、什么是 asyncio？
asyncio 是 Python 3.3 引入的标准库，用于支持异步编程。它提供了一个事件循环机制，可以在同一个线程中调度和执行多个 I/O 密集型任务。asyncio 使得 Python 能够以非阻塞的方式运行多个任务，从而提高了处理并发任务的效率。
1.1 主要概念
- 事件循环（Event Loop）：是
asyncio的核心，负责调度任务和执行异步操作。它会不断地检查哪些任务已经完成，哪些任务需要等待，并在适当的时机运行它们。 - 协程（Coroutines）：是 Python 中定义的异步函数，它通过
async关键字声明，await关键字用于暂停协程的执行，等待某个异步操作完成。 - 任务（Tasks）：协程的封装，可以将多个协程调度并行执行。
- Future：表示将来某个时刻完成的异步操作的结果。
Future是一个特殊的对象，它用来表示一个尚未完成的操作的结果。
二、事件循环（Event Loop）
事件循环是 asyncio 的基础，控制着异步操作的执行流程。在 asyncio 中，程序通过事件循环来执行多个协程。通常情况下，你不需要手动创建事件循环，asyncio.run() 函数会自动为你创建并运行事件循环。
2.1 使用 asyncio.run() 启动事件循环
import asyncio
async def say_hello():
print("Hello, world!")
# 启动事件循环
asyncio.run(say_hello())解释：
- 使用
async def定义一个异步协程say_hello()。 asyncio.run()启动事件循环，执行say_hello()协程。
2.2 事件循环中的异步任务
在事件循环中，多个异步任务可以并发执行。asyncio.create_task() 用于将协程包装成任务，并将其调度到事件循环中执行。
import asyncio
async def task1():
print("Task 1 started")
await asyncio.sleep(2)
print("Task 1 finished")
async def task2():
print("Task 2 started")
await asyncio.sleep(1)
print("Task 2 finished")
async def main():
# 创建并启动任务
task1_obj = asyncio.create_task(task1())
task2_obj = asyncio.create_task(task2())
# 等待任务完成
await task1_obj
await task2_obj
# 启动事件循环
asyncio.run(main())解释：
asyncio.create_task()将task1()和task2()协程创建为任务，并交给事件循环。await等待任务完成，确保事件循环在所有任务完成后才结束。
输出：
Task 1 started
Task 2 started
Task 2 finished
Task 1 finished从输出可以看出，两个任务并发执行，task2() 完成后 task1() 继续执行。
三、异步 I/O 操作
异步 I/O 操作允许我们在等待 I/O 操作完成时不阻塞整个程序。asyncio 提供了异步版本的 I/O 操作，例如 asyncio.sleep()、asyncio.gather() 等。
3.1 asyncio.sleep()：模拟 I/O 操作
asyncio.sleep() 是一个模拟延时的异步操作。它不会阻塞事件循环，在等待过程中可以执行其他任务。
import asyncio
async def async_task(name, seconds):
print(f"Task {name} started")
await asyncio.sleep(seconds)
print(f"Task {name} finished after {seconds} seconds")
async def main():
# 启动多个异步任务
await asyncio.gather(
async_task("A", 2),
async_task("B", 1),
async_task("C", 3)
)
# 启动事件循环
asyncio.run(main())解释：
asyncio.gather()用来并发执行多个异步任务，并等待所有任务完成。asyncio.sleep()使当前协程暂停一段时间，模拟 I/O 操作。
输出：
Task A started
Task B started
Task C started
Task B finished after 1 seconds
Task A finished after 2 seconds
Task C finished after 3 seconds四、并发工具：asyncio.gather() 和 await
4.1 asyncio.gather()：并发执行多个协程
asyncio.gather() 可以并发执行多个协程，并等待它们的结果。它非常适用于需要并行执行多个任务的场景。
import asyncio
async def fetch_data(url):
print(f"Fetching data from {url}")
await asyncio.sleep(2) # 模拟 I/O 操作
return f"Data from {url}"
async def main():
urls = ["https://example.com", "https://google.com", "https://github.com"]
# 同时请求多个网址
results = await asyncio.gather(*(fetch_data(url) for url in urls))
print(results)
# 启动事件循环
asyncio.run(main())解释：
asyncio.gather()用于并行执行多个协程，返回它们的结果。*(fetch_data(url) for url in urls)使用生成器表达式创建多个协程。
输出：
Fetching data from https://example.com
Fetching data from https://google.com
Fetching data from https://github.com
Data from https://example.com
Data from https://google.com
Data from https://github.com4.2 任务的结果处理
asyncio.gather() 会返回所有任务的结果，可以直接对结果进行处理。
import asyncio
async def task(name, seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
return f"Task {name} finished after {seconds} seconds"
async def main():
tasks = [
asyncio.create_task(task("A", 1)),
asyncio.create_task(task("B", 2)),
asyncio.create_task(task("C", 3))
]
# 获取任务结果
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(results)
# 启动事件循环
asyncio.run(main())解释：
asyncio.create_task()创建任务并并发执行。asyncio.gather()返回任务的执行结果。
输出：
['Task A finished after 1 seconds', 'Task B finished after 2 seconds', 'Task C finished after 3 seconds']五、总结
asyncio 是 Python3 提供的一个强大工具，用于简化异步 I/O 操作和并发编程。通过事件循环和协程，asyncio 能够高效地执行多个任务而不阻塞程序的执行。主要功能包括：
- 异步 I/O 操作，避免阻塞。
- 使用
async和await定义协程。 - 使用
asyncio.create_task()调度任务。 - 使用
asyncio.gather()并发执行多个协程。
理解并掌握 asyncio 的基本概念和用法，可以帮助你高效地处理 I/O 密集型任务，提升程序的并发能力。
希望这篇教程能帮助你更好地理解 Python 中的异步编程，并应用到实际项目中！
