前言
对于异步的基本知识推荐阅读我之前的文章：
- 详细讲解Python中的aioschedule定时任务操作
- java关于@Async异步调用详细解析附代码
- 【操作系统】线程与进程的深入剖析（全）
- 【操作系统】守护线程和守护进程的区别
1. 基本知识
在Python中，async和await是用于异步编程的关键字，引入了异步/协程（coroutine）的概念
异步编程是一种处理并发任务的方式，使得程序能够在等待某些I/O操作（如文件读写、网络请求等）的同时继续执行其他任务，而不会发生阻塞
- 异步（Asynchronous）：在异步编程中，程序不会等待某些I/O操作完成，而是继续执行其他任务，待操作完成后再回来处理结果
-
协程（Coroutine）：协程是一种轻量级的线程，可以在执行过程中暂停并让出控制权，然后在需要时恢复执行
使用协程可以更有效地利用系统资源，避免线程切换的开销
作用：
- 提高程序效率：异步编程可以充分利用I/O等待时间，使得程序在等待操作完成时能够继续执行其他任务，从而提高了整体程序的效率。
- 改善用户体验：在网络编程中，异步操作可以避免阻塞用户界面，使得应用程序更加流畅。
- 简化并发编程：通过使用async和await关键字，可以更方便地编写并发程序，避免了传统多线程编程中的锁和同步问题。
2. Demo
以下例子会一步步体现异步的重要性！
2.1 Demo1（同步）
为了比较异步，先给出同步的例子：
from time import sleep
def greet(name):
print("Hello, " + name)
sleep(2) # 模拟一个耗时的操作
print("Goodbye, " + name)
# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
greet("码农")
greet("研究僧")
执行的顺序如下：
（这就是同步，需要等待上一个操作执行完）
2.2 Demo2（错误）
为了引入异步，我们先使用这个代码进行演示：（以下为错误代码）
from time import sleep
async def greet(name):
print("Hello, " + name)
sleep(2) # 模拟一个耗时的操作
print("Goodbye, " + name)
# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
greet("码农")
greet("研究僧")
输出结果如下：
F:\python_project\test\main.py:19: RuntimeWarning: coroutine 'greet' was never awaited
greet("码农")
RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback
F:\python_project\test\main.py:20: RuntimeWarning: coroutine 'greet' was never awaited
greet("研究僧")
RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback
截图如下：
通过实战完善知识点：
在Python中，async和await是一对配合使用的关键字，用于定义异步函数和在异步函数中等待其他异步操作完成
配合使用可以实现协程的特性，使得异步编程更加简洁和易于理解
-
async关键字：
async用于定义一个异步函数，表明该函数是一个协程，可以在其中使用await关键字等待其他异步操作完成
异步函数的执行不会阻塞事件循环，而是会立即返回一个协程对象。 -
await关键字：
await用于在异步函数内部等待其他协程执行完成，后面通常跟着一个需要等待的协程对象
当遇到await关键字时，事件循环会挂起当前的协程，并执行其他任务，直到等待的协程完成后才会恢复执行当前协程
这两个关键字配合使用的好处在于：
-
简化异步编程：使用
async和await关键字可以使异步编程更加直观和易于理解，避免了回调函数和复杂的异步调度逻辑。 -
实现协程：
async和await的组合使得函数可以在执行过程中暂停并恢复，实现了协程的特性，可以更灵活地处理异步任务。 -
提高可读性：使用
async和await可以使异步代码更加清晰和可读，使得程序逻辑更易于理解和维护。
2.3 Demo3（不正确的异步）
修正为如下：（正确）
import asyncio
from time import sleep
# 定义一个异步函数
async def greet(name):
print("Hello, " + name)
sleep(2) # 模拟一个耗时的操作
print("Goodbye, " + name)
async def main():
await greet("码农")
await greet("研究僧")
# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
或者
import asyncio
# 定义一个异步函数
async def greet(name):
print("Hello, " + name)
await asyncio.sleep(2) # 模拟一个耗时的操作
print("Goodbye, " + name)
async def main():
await greet("码农")
await greet("研究僧")
# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
这两者的输出都为如下：
光看上面的代码也只是同步输出，而不是异步输出的结果
2.4 Demo4（正确异步）
为了体现异步执行的效果，可以使用asyncio.create_task()创建任务并发执行
import asyncio
# 定义一个异步函数
async def greet(name):
print("Hello, " + name)
await asyncio.sleep(2) # 使用异步的sleep函数
print("Goodbye, " + name)
# 执行异步函数
async def main():
# 创建任务并发执行
task1 = asyncio.create_task(greet("码农"))
task2 = asyncio.create_task(greet("研究僧"))
# 等待所有任务完成
await asyncio.gather(task1, task2)
# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
截图如下：
3. 完整版
完整版代码如下：
import asyncio
from datetime import datetime
# 定义一个异步函数
async def greet(name):
print("Hello, " + name + str(datetime.now()))
await asyncio.sleep(2) # 使用异步的sleep函数
print("Goodbye, " + name + str(datetime.now()))
# 执行异步函数
async def main():
# 创建任务并发执行
task1 = asyncio.create_task(greet("码农"))
task2 = asyncio.create_task(greet("研究僧"))
# 等待所有任务完成
await asyncio.gather(task1, task2)
if __name__ == "__main__":
start = datetime.now() # 记录程序开始执行的时间
asyncio.run(main()) # 运行主函数
end = datetime.now() # 记录程序结束执行的时间
print('elapsed time =', end - start) # 输出执行时间
输出结果如下：
4. 拓展
对于上述代码，有个别函数拓展如下
asyncio.create_task() 和 asyncio.gather() 是 Python 中 asyncio 模块中的两个重要函数，用于创建和管理协程任务。都用于在异步编程中管理多个协程的执行，但是有着不同的作用和用法。
总的来说，asyncio.create_task() 用于并发执行多个协程任务，而 asyncio.gather() 用于等待多个协程任务的全部完成，并且可以收集执行结果
这两个函数是 asyncio 中协程任务管理的重要工具
4.1 asyncio.create_task(coroutine)
-
asyncio.create_task()用于创建一个协程任务，并安排其立即执行
接受一个协程对象作为参数，并返回一个任务对象
该任务对象可以用来控制和管理该协程的执行，包括取消、等待其执行完成等
import asyncio
async def my_coroutine():
await asyncio.sleep(1)
print("Coroutine executed")
async def main():
task = asyncio.create_task(my_coroutine())
await task # 等待任务执行完成
asyncio.run(main())
以上 使用 asyncio.create_task() 可以方便地并发执行多个协程
4.2 asyncio.gather(*coroutines_or_futures, return_exceptions=False)
-
asyncio.gather()用于同时运行多个协程，并等待全部完成
接受一系列的协程对象（或者 Future 对象）作为参数，并返回一个协程对象，该协程对象会在所有给定的协程都执行完毕后完成
import asyncio
async def coro1():
await asyncio.sleep(1)
return "Coroutine 1"
async def coro2():
await asyncio.sleep(2)
return "Coroutine 2"
async def main():
result = await asyncio.gather(coro1(), coro2())
print(result)
asyncio.run(main())
4.3 字符串拼接
对于输出函数来说，一般都由字符串组成
如果使用其他非字符串则需要进行转化
datetime.now()返回的是一个datetime对象，不能直接与字符串拼接
需要将datetime对象转换为字符串类型才能进行拼接
使用str()函数将datetime对象转换为字符串
print("Hello, " + name + ", 时间：" + str(datetime.now()))
或者使用字符串的format()方法进行格式化输出
print("Hello, {}, 时间: {}".format(name, datetime.now()))
或者使用 f-string 格式化字符串文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-860581.html
print(f"Hello, {name}, 时间: {datetime.now()}")
这些都是将datetime.now()的结果转换为字符串后再与其他字符串进行拼接的方法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-860581.html
到了这里，关于详细分析python中的 async 和 await（附Demo）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
![Python 中的 Async IO [异步 IO]](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/769614-1.gif)
