详细分析python中的 async 和 await(附Demo)
目录
- 前言
- 1. 基本知识
- 2. Demo
- 2.1 Demo1(同步)
- 2.2 Demo2(错误)
- 2.3 Demo3(不正确的异步)
- 2.4 Demo4(正确异步)
- 3. 完整版
- 4. 拓展
- 4.1 asyncio.create_task(coroutine)
- 4.2 asyncio.gather(*coroutines_or_futures, return_exceptions=False)
- 4.3 字符串拼接
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
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