1. 异步编程概述
异步编程是一种编程范式，用于处理那些需要等待I/O操作完成或者耗时任务的情况。在传统的同步编程中，代码会按照顺序逐行执行，直到遇到一个耗时操作，它会阻塞程序的执行直到操作完成。这种阻塞式的模型在某些场景下效率低下，因为代码在等待操作完成时无法执行其他任务。
异步编程通过使用非阻塞I/O和协程（coroutine）来提高效率。协程是一种特殊的函数，可以在执行过程中暂停和恢复。当一个协程遇到一个耗时操作时，它会暂停自己的执行，让出控制权给其他协程，从而实现并发执行。async/await关键字是Python中处理协程的语法工具
2. async/await关键字
async关键字
async是一个关键字，用于定义一个协程函数。协程函数可以通过使用await关键字来暂停自身的执行，等待其他协程或异步操作完成。
以下是一个简单的示例，展示了如何定义一个协程函数：
import asyncio
async def my_coroutine():
print("Coroutine started")
await asyncio.sleep(1)
print("Coroutine resumed")
return "Result"
my_coroutine是一个协程函数。它使用了async关键字进行定义，并包含了一个await语句来暂停执行。
await关键字
await是另一个关键字，用于暂停协程函数的执行，等待另一个协程、异步操作或者Future对象完成。
以下是一个使用await的示例：
import asyncio
async def my_coroutine():
print("Coroutine started")
await asyncio.sleep(1)
print("Coroutine resumed")
return "Result"
async def main():
result = await my_coroutine()
print(f"Result: {result}")
asyncio.run(main())
在上面的示例中，main函数是一个协程函数，它使用await关键字来等待my_coroutine协程函数的执行结果。当await语句执行时，main函数会暂停自身的执行，直到my_coroutine协程函数完成并返回结果。
需要注意的是，await关键字只能在协程函数中使用。如果你在普通的同步函数中使用await，会导致语法错误。
3. 异步事件循环
异步编程的核心是事件循环（event loop）。事件循环负责调度和执行协程，确保它们按照正确的顺序执行。
在Python中，可以使用asyncio模块提供的事件循环来创建和管理协程。
以下是一个使用事件循环的示例：
import asyncio
async def my_coroutine():
print("Coroutine started")
await asyncio.sleep(1)
print("Coroutine resumed")
return "Result"
async def main():
result = await my_coroutine()
print(f"Result: {result}")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
在上面的示例中，asyncio.get_event_loop()用于获取默认的事件循环对象。然后，通过调用run_until_complete方法来运行main协程函数，直到它完成
异步编程最常见的用例是处理I/O操作，例如读写文件或与网络通信。在传统的同步编程中，这些操作会阻塞程序的执行，直到操作完成。而在异步编程中，可以使用异步IO操作来实现非阻塞的并发执行。
4. 异步IO操作
Python提供了asyncio模块来处理异步IO操作。asyncio中的一些常用函数和类包括：
-
asyncio.sleep(delay): 创建一个休眠指定时间的协程。 -
asyncio.open_connection(host, port): 创建一个协程，用于与指定的主机和端口建立网络连接。 -
asyncio.open_unix_connection(path): 创建一个协程，用于与指定路径的UNIX域套接字建立连接。 -
asyncio.start_server(client_connected_cb, host, port): 创建一个协程，用于监听指定主机和端口的连接请求，并在每次连接时调用client_connected_cb回调函数。
以下是一个使用异步IO操作的示例：
import asyncio
async def read_data():
# 模拟异步IO读取操作
await asyncio.sleep(1)
return "Data"
async def write_data(data):
# 模拟异步IO写入操作
await asyncio.sleep(1)
print(f"Data written: {data}")
async def main():
data = await read_data()
await write_data(data)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
在上面的示例中，read_data和write_data函数模拟了异步的IO读取和写入操作。在main函数中，我们使用await关键字等待读取操作完成，然后将结果传递给写入操作。
执行步骤如下：
-
首先，创建一个事件循环（Event Loop）对象，使用
asyncio.get_event_loop()获取默认的事件循环。 -
定义了三个协程函数：
read_data()，write_data()和main()。 -
调用
loop.run_until_complete(main())，将main()协程任务提交给事件循环并运行，直到main()协程完成。 -
在
main()协程中，首先调用read_data()协程函数。这会启动read_data()协程，并在await asyncio.sleep(1)处暂停执行，等待1秒钟。 -
在暂停执行的同时，事件循环可以切换到其他可运行的协程，例如
write_data()协程。 -
write_data()协程同样会启动，并在await asyncio.sleep(1)处暂停执行，等待1秒钟。 -
在
write_data()协程暂停执行时，事件循环没有其他可运行的协程，因此它会等待，直到有其他协程可运行。 -
在等待1秒钟后，
read_data()协程恢复执行。它完成后，返回结果"Data"。 -
main()协程接收到read_data()协程的返回结果，将其赋值给data变量。 -
main()协程继续执行，调用write_data(data)协程。 -
write_data()协程恢复执行，打印出"data"的值。 -
main()协程完成，事件循环结束。
在这个过程中，通过使用await关键字，协程能够在等待IO操作完成时暂停执行，并允许事件循环切换到其他协程。这种方式下，IO操作可以以异步的方式执行，而不会阻塞整个程序的执行流程。
5. 并发执行多个协程
异步编程的一个关键优势是能够并发执行多个协程，以提高程序的性能。
asyncio提供了多种方式来实现协程的并发执行，其中最常用的方式是使用asyncio.gather函数。
以下是一个并发执行多个协程的示例：
import asyncio
async def coroutine1():
await asyncio.sleep(1)
print("Coroutine 1 completed")
async def coroutine2():
await asyncio.sleep(2)
print("Coroutine 2 completed")
async def coroutine3():
await asyncio.sleep(0.5)
print("Coroutine 3 completed")
async def main():
await asyncio.gather(coroutine1(), coroutine2(), coroutine3())
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
在上面的示例中，coroutine1、coroutine2和coroutine3是三个协程函数。在main函数中，我们使用asyncio.gather函数来并发执行这三个协程。asyncio.gather接受一个可变数量的协程参数，并返回一个新的协程，该协程在所有给定的协程完成后完成。执行循序为当执行到 coroutine1中的await时，此协程会挂起，执行权交给新的协程 coroutine2开始执行，以此类推。当 coroutine3 等待0.5s执行完毕后，执行权重新回到coroutine3 ，继续执行一下语句，其他同理。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-711413.html
需要注意的是，Python的协程是单线程的，通过事件循环来实现并发执行。当一个协程遇到阻塞的IO操作时，它会暂停自身的执行，并切换到下一个可执行的协程。这种切换是由事件循环调度文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-711413.html
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