Pythonasync/await使用技巧与示例
在Python中,async/await是处理异步编程的关键字,适用于I/O密集型任务。通过使用async定义异步函数,并在其中用await等待异步操作完成,可以显著提高程序效率。asyncio.run()用于运行主函数。本文通过简单和复杂的示例,展示了如何使用async/await处理任务,如延迟打印和并发HTTP请求。同时,文章也提醒了在使用过程中需要注意的错误处理和性能优化,避免过度使用,以确保代码的可维护性和高效性。
在Python中,async/await用于处理异步编程,适用于I/O密集型任务。1) 定义异步函数,使用async关键字。2) 在异步函数中,使用await等待异步操作完成。3) 使用asyncio.run()运行主函数。4) 注意错误处理和性能优化,避免过度使用。
在Python中使用async/await其实是个神奇的旅程,它就像是给你程序插上了异步的翅膀,让它们能在多任务处理上飞得更高更快。让我来带你体验一下这个过程吧。
在Python中,async和await是用来处理异步编程的关键字。它们可以帮助你写出更加高效的代码,特别是在处理I/O密集型任务时,比如网络请求或文件操作。使用async/await,你可以让你的程序在等待某个操作完成时,不阻塞整个程序,而是去处理其他任务。
让我们先从一个简单的例子开始:
import asyncio async def say_after(delay, what): await asyncio.sleep(delay) print(what) async def main(): await say_after(1, 'hello') await say_after(2, 'world') asyncio.run(main())
这段代码展示了如何定义一个异步函数say_after
,它会在指定的延迟后打印一个消息。在main
函数中,我们使用await
来等待say_after
函数完成它的任务。
但这里有一个小技巧:如果你不使用await
,代码仍然可以运行,但它不会等待异步操作完成。就像这样:
async def main(): say_after(1, 'hello') # 没有使用await say_after(2, 'world') # 没有使用await asyncio.run(main())
你会发现输出结果可能不是你预期的,因为没有使用await
,这些调用是非阻塞的,它们会在main
函数结束后才开始执行。
现在,让我们来看看如何在实际应用中使用async/await。我曾经在一个项目中处理了大量的API请求,使用async/await大大提高了程序的效率。以下是一个更复杂的例子:
import aiohttp import asyncio async def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: htmls = await asyncio.gather( fetch(session, 'http://example.com/page1'), fetch(session, 'http://example.com/page2'), fetch(session, 'http://example.com/page3'), ) print(htmls) asyncio.run(main())
在这个例子中,我们使用了aiohttp
库来进行异步HTTP请求。asyncio.gather
允许我们同时发起多个请求,并等待它们全部完成。这在处理大量网络请求时特别有用,因为它可以显著减少总的等待时间。
但使用async/await也有一些需要注意的地方。首先是错误处理,异步代码中的异常处理可能会有些棘手,因为异常可能会在异步任务之间传递。另外,异步编程的学习曲线可能比较陡峭,特别是对于习惯了同步编程的开发者来说。
在性能优化方面,async/await并不是在所有情况下都适用。它们最适合I/O密集型任务,对于CPU密集型任务,使用多线程或多进程可能会更有效。此外,过度使用async/await可能会导致代码变得难以理解和维护,所以要谨慎使用。
总的来说,async/await在Python中是一个强大的工具,可以帮助你编写高效的异步代码。通过实践和经验,你会越来越熟练地使用它们来处理各种异步任务。希望这些分享能帮你更好地理解和应用async/await,祝你编程愉快!
今天关于《Pythonasync/await使用技巧与示例》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

- 上一篇
- Python多进程编程实战攻略

- 下一篇
- MySQL中having的用途:筛选分组数据
-
- 文章 · python教程 | 26分钟前 | Python Matplotlib 数据可视化 销售额 柱状图
- Python绘制柱状图的超详细教程
- 222浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 32分钟前 |
- Python学习路径推荐与实用建议
- 438浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 | Django模型 models.py ForeignKey 模型字段 __str__方法
- 在Python中如何定义Django模型?
- 428浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python搭建WebSocket服务器攻略
- 123浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 | PostgreSQL orm 连接 sqlalchemy psycopg2
- Python操作PostgreSQL详细教程及实例
- 163浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 | 并行计算 随机数生成器 精度 蒙特卡洛方法 Chudnovsky算法
- Python计算圆周率的终极秘籍
- 484浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Qwen2.5-Omni-7B在modelscope导入失败解决攻略
- 169浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 | 复杂查询 sqlalchemy unittest 事务回滚 测试数据隔离
- Python数据库操作测试技巧大全
- 425浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 5小时前 |
- PyCharm远程调试Linux服务器Python项目攻略
- 345浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 508次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 497次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 笔灵AI生成答辩PPT
- 探索笔灵AI生成答辩PPT的强大功能,快速制作高质量答辩PPT。精准内容提取、多样模板匹配、数据可视化、配套自述稿生成,让您的学术和职场展示更加专业与高效。
- 23次使用
-
- 知网AIGC检测服务系统
- 知网AIGC检测服务系统,专注于检测学术文本中的疑似AI生成内容。依托知网海量高质量文献资源,结合先进的“知识增强AIGC检测技术”,系统能够从语言模式和语义逻辑两方面精准识别AI生成内容,适用于学术研究、教育和企业领域,确保文本的真实性和原创性。
- 35次使用
-
- AIGC检测-Aibiye
- AIbiye官网推出的AIGC检测服务,专注于检测ChatGPT、Gemini、Claude等AIGC工具生成的文本,帮助用户确保论文的原创性和学术规范。支持txt和doc(x)格式,检测范围为论文正文,提供高准确性和便捷的用户体验。
- 37次使用
-
- 易笔AI论文
- 易笔AI论文平台提供自动写作、格式校对、查重检测等功能,支持多种学术领域的论文生成。价格优惠,界面友好,操作简便,适用于学术研究者、学生及论文辅导机构。
- 46次使用
-
- 笔启AI论文写作平台
- 笔启AI论文写作平台提供多类型论文生成服务,支持多语言写作,满足学术研究者、学生和职场人士的需求。平台采用AI 4.0版本,确保论文质量和原创性,并提供查重保障和隐私保护。
- 40次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览