Python异步IO并发模型详解（从零开始掌握asyncio异步编程）

什么是异步IO？

传统同步编程中，当程序执行一个I/O操作（如读取文件、请求网页）时，会一直等待该操作完成，期间无法做其他事情。而异步IO允许程序在等待I/O操作完成的同时，去处理其他任务，从而显著提高资源利用率和吞吐量。

核心概念：协程（Coroutine）

在Python中，异步编程的核心是协程。协程是一种可以暂停和恢复执行的函数。通过 async def 定义的函数就是一个协程函数，调用它不会立即执行，而是返回一个协程对象。

import asyncioasync def say_hello():    print("Hello")    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步I/O操作    print("World")# 调用协程函数不会立即执行print(say_hello())  # 输出：

运行协程：事件循环（Event Loop）

要真正执行协程，需要将其放入事件循环（Event Loop）中。事件循环是异步程序的“调度中心”，负责管理所有协程的执行、暂停和恢复。

# Python 3.7+ 推荐方式async def main():    await say_hello()# 运行主协程asyncio.run(main())

并发执行多个任务

异步IO的真正威力在于并发处理多个I/O任务。使用 asyncio.gather() 可以同时启动多个协程：

import asyncioimport timeasync def fetch_data(task_id, delay):    print(f"任务 {task_id} 开始...")    await asyncio.sleep(delay)  # 模拟网络请求    print(f"任务 {task_id} 完成!")    return f"数据来自任务 {task_id}"async def main():    start_time = time.time()        # 并发执行3个任务    results = await asyncio.gather(        fetch_data(1, 2),        fetch_data(2, 1),        fetch_data(3, 3)    )        end_time = time.time()    print(f"\n所有任务完成，耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒")    print("结果:", results)# 运行asyncio.run(main())

注意：上面的三个任务总耗时约3秒（最长任务的耗时），而不是2+1+3=6秒，这正是异步并发的优势！

实际应用场景

异步IO特别适用于以下场景：

• Web服务器处理大量并发请求（如使用 FastAPI、aiohttp）
• 网络爬虫同时抓取多个网页
• 数据库连接池管理
• 实时消息推送系统

常见误区与注意事项

• 阻塞操作会破坏异步效果：不要在协程中使用 time.sleep()、requests.get() 等同步阻塞函数，应使用异步替代品如 asyncio.sleep()、aiohttp。
• CPU密集型任务不适合异步：异步主要优化I/O等待，对于计算密集型任务应考虑多进程或多线程。
• 正确使用 await：只有在调用另一个协程或异步函数时才需要 await。

总结

通过本教程，你已经掌握了 Python异步IO 的基本原理和实践方法。记住，asyncio教程的核心在于理解事件循环如何调度协程，以及如何避免阻塞操作。随着你对Python并发模型的深入理解，你将能构建出更高效、可扩展的应用程序。现在，尝试修改上面的代码，创建你自己的异步任务吧！

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