async/def: Python异步编程新时代|极客教程

async/def: Python异步编程新时代

引言

在计算机科学领域的发展中，一直以来都以提高程序的并发性能为目标。在传统的同步编程模式中，程序执行一条语句需要等待上一条语句执行完毕后才能继续执行下一条语句。这种模式在处理大量的输入输出操作时往往效率低下。

为了解决这个问题，异步编程概念应运而生。Python作为一种广泛应用的编程语言，也引入了async和await关键字，支持异步编程。本文将深入探讨Python异步编程的原理、优势与应用。

1. 异步编程的原理

异步编程的原理可以简单概括为事件循环(Event Loop) + 回调函数(Callback)。在异步编程模式中，程序的执行通过事件循环进行控制，它会不断地轮询等待IO操作的完成，然后再执行下一步操作。当IO操作完成时，会调用预先注册的回调函数。

在Python中，async和await关键字用于定义异步函数和异步上下文管理器。异步函数可以使普通函数变成可等待对象，而异步上下文管理器则可以控制特定部分的异步执行。

2. 异步编程的优势

异步编程的优势主要体现在两个方面：提高程序的并发性能和改善用户体验。

首先，异步编程可以充分利用多核心处理器的性能，将CPU的空闲时间用于执行其他任务，从而提高程序的并发性能。该模式尤其适用于大量IO密集型操作的场景，如网络请求、数据库查询等。

其次，异步编程可以避免程序在等待IO操作完成时阻塞，从而改善用户体验。在传统的同步编程模式中，一个IO操作的执行时间可能会很长，导致程序阻塞在该处，用户无法进行其他操作。而异步编程则可以将等待IO操作的时间用于执行其他任务，提高用户的交互体验。

3. 异步编程的应用

下面将介绍五个异步编程在Python中的应用示例代码及运行结果。

示例1：异步IO操作

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print("开始请求数据:", url)
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟请求数据过程
    print("请求数据完成:", url)

async def main():
    tasks = [fetch_data("https://www.example.com") for _ in range(3)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

运行结果：

开始请求数据: https://www.example.com
开始请求数据: https://www.example.com
开始请求数据: https://www.example.com
请求数据完成: https://www.example.com
请求数据完成: https://www.example.com
请求数据完成: https://www.example.com

示例2：异步文件读写操作

import asyncio

async def read_file(filename):
    print("开始读取文件:", filename)
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟读取文件过程
    print("读取文件完成:", filename)

async def main():
    tasks = [read_file("file1.txt"), read_file("file2.txt"), read_file("file3.txt")]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

运行结果：

开始读取文件: file1.txt
开始读取文件: file2.txt
开始读取文件: file3.txt
读取文件完成: file1.txt
读取文件完成: file2.txt
读取文件完成: file3.txt

示例3：异步数据库查询操作

import asyncio

async def query_database(query):
    print("开始查询数据库:", query)
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟查询数据库过程
    print("查询数据库完成:", query)

async def main():
    tasks = [query_database("SELECT * FROM table1"), query_database("SELECT * FROM table2")]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

运行结果：

开始查询数据库: SELECT * FROM table1
开始查询数据库: SELECT * FROM table2
查询数据库完成: SELECT * FROM table1
查询数据库完成: SELECT * FROM table2

示例4：异步网络请求操作

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_data(url):
    print("开始请求数据:", url)
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            await asyncio.sleep(2)  # 模拟请求数据过程
            print("请求数据完成:", url)

async def main():
    tasks = [fetch_data("https://www.example.com") for _ in range(3)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

运行结果：

开始请求数据: https://www.example.com
开始请求数据: https://www.example.com
开始请求数据: https://www.example.com
请求数据完成: https://www.example.com
请求数据完成: https://www.example.com
请求数据完成: https://www.example.com

示例5：异步爬虫操作

import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup

async def scrape_data(url):
    print("开始爬取数据:", url)
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            html = await response.text()
            soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
            await asyncio.sleep(2)  # 模拟解析数据过程
            print("爬取数据完成:", url)

async def main():
    urls = ["https://www.example.com/page1", "https://www.example.com/page2", "https://www.example.com/page3"]
    tasks = [scrape_data(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

运行结果：

开始爬取数据: https://www.example.com/page1
开始爬取数据: https://www.example.com/page2
开始爬取数据: https://www.example.com/page3
爬取数据完成: https://www.example.com/page1
爬取数据完成: https://www.example.com/page2
爬取数据完成: https://www.example.com/page3