Python异步编程入门：告别“等待”的艺术
你是否遇到过需要同时处理多个网络请求，或者读写大量文件时程序卡顿的情况？Python的异步编程正是为解决这类I/O密集型任务而生的利器。
什么是异步编程？
传统同步代码像单线程排队——必须等上一个任务完成才能开始下一个。异步编程则像一位高效的服务员，当一个任务需要等待时（比如网络响应），他会立即转向服务其他顾客，等到有结果时再回来处理。
核心语法：async/await
import asyncio
async def fetch_data(url):
# 模拟网络请求
await asyncio.sleep(2)
return f"Data from {url}"
async def main():
tasks = [fetch_data(f"api-{i}.com") for i in range(3)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(results)
# 运行异步程序
asyncio.run(main())
三大核心概念
- 协程（Coroutine）：
async def定义的函数，可暂停和恢复执行 - 事件循环（Event Loop）：异步程序的心脏，调度所有任务
- 任务（Task）：包装协程的对象，用于并发执行
实际应用场景
- Web爬虫并发请求
- 微服务间的API调用
- 实时聊天服务器
- 批量文件处理
小贴士
- 异步只在I/O操作密集时有优势，CPU密集型任务仍需多进程
- 小心“阻塞调用”，一个同步函数可能拖垮整个事件循环
- asyncio是标准库方案，还有Trio、Curio等优秀第三方选择
掌握异步编程，让你的Python程序在I/O世界里“飞起来”！从今天开始，尝试将一个小型同步项目改写成异步版本吧。
