Python 异步：asyncio 基础使用指南

1. 异步编程核心概念

• 事件循环：异步程序的核心引擎，负责调度和执行协程
• 协程 (Coroutine)：通过 async def 定义的异步函数，用 await 挂起非阻塞操作
• 任务 (Task)：对协程的封装，由事件循环调度执行
• Future：低层级对象，表示异步操作的最终结果

2. **基础语法结构

import asyncio

# 定义协程
async def say_after(delay, message):
    await asyncio.sleep(delay)  # 非阻塞等待
    print(message)

# 主协程
async def main():
    print("开始执行")
    
    # 创建任务并发执行
    task1 = asyncio.create_task(say_after(1, "你好"))
    task2 = asyncio.create_task(say_after(2, "世界"))
    
    # 等待任务完成
    await task1
    await task2
    
    print("执行结束")

# 启动事件循环
asyncio.run(main())

3. 关键API解析

• asyncio.run(coro)：启动事件循环的入口函数
• asyncio.create_task(coro)：将协程包装为任务并调度
• asyncio.sleep(delay)：异步延时（不阻塞线程）
• asyncio.gather(*tasks)：并发运行多个任务

async def concurrent_tasks():
    results = await asyncio.gather(
        task_coroutine(1),
        task_coroutine(2),
        task_coroutine(3)
    )
    print(f"结果集: {results}")

4. **异步I/O操作示例

async def fetch_data(url):
    reader, writer = await asyncio.open_connection(url, 80)
    request = f"GET / HTTP/1.1\r\nHost: {url}\r\n\r\n"
    writer.write(request.encode())
    await writer.drain()
    
    data = await reader.read(1000)
    writer.close()
    return data.decode()

async def main():
    data = await fetch_data("example.com")
    print(f"收到 {len(data)} 字节数据")

5. 最佳实践要点

1. 避免阻塞调用：在协程内禁用 time.sleep() 等阻塞操作
2. 任务管理：使用 asyncio.TaskGroup() (Python 3.11+) 管理任务生命周期
3. 错误处理：通过 try/except 捕获协程内的异常
4. 资源释放：用 async with 管理异步上下文（如网络连接）

6. **同步 vs 异步性能对比

# 同步版本（耗时约6秒）
def sync_version():
    time.sleep(2)
    time.sleep(4)

# 异步版本（耗时约4秒）
async def async_version():
    task1 = asyncio.create_task(asyncio.sleep(2))
    task2 = asyncio.create_task(asyncio.sleep(4))
    await task1
    await task2

关键总结：

• 使用 async/await 声明协程
• 通过 asyncio.run() 启动事件循环
• 用 create_task() 实现并发执行
• I/O密集型场景性能提升显著
• 避免在协程中混用同步阻塞代码