async/await

async 和 await 是 Python 中用于实现异步编程的关键字，它们使得编写异步代码变得更加简洁和直观。它们是基于 协程（coroutines）实现的，协程本质上是能在某个点暂停执行并在以后恢复的函数。async 和 await 使得我们能够在非阻塞的情况下执行异步操作，如 I/O 操作、网络请求等。

1. async 关键字

• async 用来定义一个异步函数（也叫协程函数）。异步函数的返回值是一个协程对象，通常需要用 await 来获取返回的结果。

示例：

async def my_async_function():
    print("Start")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步操作（例如网络请求）
    print("End")

• 在这个例子中，my_async_function 是一个异步函数，它会先输出 "Start"，然后等待 1 秒后输出 "End"。await 会暂停协程的执行，直到 asyncio.sleep(1) 完成。

2. await 关键字

• await 用来暂停协程的执行，等待一个异步操作完成，然后恢复执行。await 后面必须跟一个可等待对象（通常是一个异步函数或协程）。

• await 会将控制权交还给事件循环（Event Loop），让它去执行其他的任务。当 await 后的异步操作完成时，协程会恢复执行。

示例：

async def main():
    print("Start")
    await my_async_function()  # 等待异步函数完成
    print("End")

asyncio.run(main())  # 运行主协程

这里，main 是一个异步函数，里面调用了另一个异步函数 my_async_function。await 会使 main 在 my_async_function 完成之前暂停执行，然后继续运行。

3. 如何运行异步代码

• 异步代码不能像普通的同步代码那样直接执行。它需要在事件循环（Event Loop）中运行，asyncio.run() 是最常见的启动事件循环的方法。

import asyncio

async def my_async_function():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task completed!")

asyncio.run(my_async_function())  # 运行异步任务

asyncio.run() 会创建一个新的事件循环并执行指定的协程，直到任务完成。

4. async / await 与线程的关系

• 异步（async/await） 和 多线程 不同。async 和 await 并不会创建新的线程，而是通过在单线程中进行任务切换来实现并发执行。这种并发主要是由事件循环管理的，尤其适用于 I/O 密集型任务，而不适合计算密集型任务。

• 在单线程中，通过 await 可以让出控制权，允许其他协程在等待 I/O 操作（如网络请求、文件操作等）时继续执行其他任务。

5. 使用 async 和 await 的优势

• 非阻塞：使用 async 和 await，可以在等待耗时的任务（如网络请求、数据库操作）时，不阻塞主线程。这样，程序可以在等待期间执行其他任务，提高效率。

• 简洁的代码：与传统的回调或线程池方式相比，async / await 提供了一种更加清晰和易于理解的异步编程方式。

• 高效的并发：async / await 使得应用可以处理大量并发任务，而不需要每个任务都创建一个新的线程，从而节省了系统资源。

6. async / await 与传统回调的对比

特性	async/await	回调（Callback）
代码结构	代码看起来像同步代码，简洁明了	回调函数导致代码层层嵌套（“回调地狱”）
错误处理	使用 try/except 语句进行错误处理，像同步代码一样	错误处理通过传递错误到回调函数中实现
易读性	更具可读性，流式代码执行，避免了嵌套回调	需要多层嵌套回调，导致代码难以理解
适用场景	非阻塞I/O操作，如文件读写、网络请求等	可以用于任何需要执行的回调任务

7. 示例：异步编程的实际应用

假设你想从多个网站异步下载网页内容，传统的同步编程方式会依次下载每个网页，导致浪费时间。使用 async 和 await 可以同时请求多个网页，而不会阻塞主程序。

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 = ['https://www.example.com', 'https://www.python.org', 'https://www.google.com']
    tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(f"Fetched {len(results)} pages")

# 运行异步任务
asyncio.run(main())

在这个例子中，fetch_url 是一个异步函数，它用 aiohttp 发起异步网络请求。asyncio.gather() 会并发地执行多个异步任务，等待所有任务完成后，返回结果。

总结

• async 用来定义异步函数，而 await 用来等待异步函数执行的结果。通过这两个关键字，Python 提供了一种简洁且强大的方式来编写并发程序，特别适合 I/O 密集型任务（如网络请求、文件操作等）。

• 异步编程允许你在等待某些操作完成时，继续执行其他操作，这提高了程序的效率和响应性，同时避免了阻塞现象。