Python 异步编程：从 asyncio 到实战

当应用需要同时处理大量 I/O 操作（网络请求、数据库查询、文件读写）时， 异步编程可以在单线程中实现高并发，避免线程切换的开销。

async / await 基础

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            return await resp.text()

async def main():
    urls = ["https://example.com", "https://httpbin.org/get"]
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    for r in results:
        print(len(r))

asyncio.run(main())

适用场景

• Web 爬虫与 API 聚合
• 高并发 Web 服务（FastAPI、Starlette）
• 实时消息推送
• 批量数据处理管道

注意事项

异步并不适用于 CPU 密集型任务。对于计算密集的操作， 应使用 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 或将任务交给后台 Worker 处理。 另外，避免在异步函数中调用阻塞式 I/O，否则会阻塞整个事件循环。