Python中的并发编程asyncio库入门使用

更新时间：2023年05月18日 08:41:28 作者：小小张说故事

这篇文章主要为大家介绍了Python中的并发编程asyncio库入门的使用示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

引言

Python中的并发编程允许你同时执行多个任务，提高程序的运行效率。在本文中，我们将介绍Python中的asyncio库，它是一个基于异步I/O的并发编程库，用于编写高性能的网络和并发代码。

1. 为什么要使用asyncio？

在传统的同步编程模型中，程序执行一个任务，直到它完成，然后才能执行下一个任务。而在异步编程模型中，当一个任务在等待I/O操作时（例如读取文件或网络请求），程序可以切换到其他任务执行。这样可以提高程序的执行效率，因为CPU不再被阻塞在等待I/O操作上。

asyncio提供了一个基于事件循环的异步编程模型，允许你使用async和await关键字编写异步代码。asyncio还提供了许多高级功能，如并发、任务、协程、异步I/O操作等。

2. 使用asyncio创建一个简单的异步程序

以下是一个简单的异步程序示例，它使用asyncio库创建了一个异步任务：

import asyncio
async def hello_world():
    print("Hello World!")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello again!")
async def main():
    task = asyncio.ensure_future(hello_world())
    await task
asyncio.run(main())

在这个示例中，我们定义了一个hello_world协程，并在main协程中调用它。我们使用asyncio.run()函数启动事件循环，执行main协程。

3. 使用asyncio.gather()运行多个协程

当你需要同时运行多个协程时，可以使用asyncio.gather()函数。这个函数会等待所有协程完成，然后返回一个包含所有协程返回值的列表。

以下是一个示例，展示如何使用asyncio.gather()同时运行多个协程：

import asyncio
async def task1():
    print("Task 1 started")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 1 finished")
    return "Task 1 result"
async def task2():
    print("Task 2 started")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 2 finished")
    return "Task 2 result"
async def main():
    results = await asyncio.gather(task1(), task2())
    print(results)
asyncio.run(main())

在这个示例中，我们定义了两个协程task1和task2，并在main协程中使用asyncio.gather()函数同时运行它们。输出结果显示task1和task2是并发执行的。

4. 小结

Python的asyncio库提供了一个强大的异步编程模型，帮助你编写高性能的网络和并发代码。本文简要介绍了如何使用asyncio创建简单的异步程序，以及如何使用asyncio.gather()同时运行多个协程。通过掌握asyncio的基本概念和使用方法，你可以为你的Python项目带来显著的性能提升。

5. asyncio中的其他功能

此外，asyncio还提供了一些其他功能，例如创建TCP和UDP服务器、调度协程和任务等。以下是一些你可能会在实际项目中使用到的asyncio功能：

5.1 创建TCP服务器

以下是一个使用asyncio创建简单TCP服务器的示例：

import asyncio
async def handle_client(reader, writer):
    data = await reader.read(100)
    message = data.decode()
    print(f"Received: {message}")
    response = "Hello, client!"
    writer.write(response.encode())
    await writer.drain()
    writer.close()
async def main():
    server = await asyncio.start_server(handle_client, "127.0.0.1", 8080)
    async with server:
        await server.serve_forever()
asyncio.run(main())

5.2 调度协程和任务

你可以使用asyncio.create_task()或asyncio.ensure_future()函数创建任务，并使用asyncio.wait()或asyncio.gather()函数等待任务完成。

import asyncio
async def foo():
    print("Start foo")
    await asyncio.sleep(1)
    print("End foo")
async def bar():
    print("Start bar")
    await asyncio.sleep(2)
    print("End bar")
async def main():
    task1 = asyncio.create_task(foo())
    task2 = asyncio.create_task(bar())
    await asyncio.gather(task1, task2)
asyncio.run(main())

6. 总结

Python的asyncio库为我们提供了强大的异步编程功能，使我们能够编写更高效的并发程序。我们已经介绍了如何使用asyncio创建简单的异步程序、运行多个协程、创建TCP服务器以及调度协程和任务等。通过学习和实践这些功能，你将能够更好地利用Python的并发编程能力，提高你的程序性能。

以上就是Python中的并发编程：asyncio库入门的详细内容，更多关于Python并发编程asyncio库的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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