Python协程怎么用？async/await详解

**Python协程详解：async/await语法与异步编程实战** 想提升Python程序效率？掌握协程是关键！本文深入解析Python协程，这是一种基于async/await语法的异步编程机制，本质上是轻量级线程，通过程序员控制切换，资源占用更少，切换速度更快。协程尤其擅长处理高并发I/O操作，如网络请求和文件读写。本文将详细介绍如何使用async def定义协程函数，并通过await关键字等待协程执行完成。同时，还会讲解如何利用asyncio.gather()或asyncio.create_task()实现并发任务执行，以及在使用协程时需要注意的常见误区。掌握这些核心技巧，助你编写出高效、清晰的Python异步程序，显著提升程序性能。

协程是Python中通过async/await语法实现的异步编程机制，其本质是一种轻量级线程，由程序员控制切换，相比多线程更节省资源、切换开销更小，适合处理大量并发I/O操作。1. 协程函数通过async def定义，调用后返回协程对象，需放入事件循环中执行；2. 使用await等待协程或异步操作完成；3. 并发执行多个任务可通过asyncio.gather()或asyncio.create_task()实现；4. 注意避免直接调用协程函数、混用阻塞代码及确保使用支持异步的库。掌握这些关键步骤可提升程序效率。

在Python中使用协程，主要是通过async/await语法来实现的。简单来说，协程是一种可以暂停和恢复执行的函数，它让代码看起来像同步写法，但背后是异步运行的，能有效提高I/O密集型任务的效率。

什么是协程？为什么需要它？

协程本质上是一种轻量级的线程，但它不会被操作系统调度，而是由程序员自己控制切换。相比多线程，协程更节省资源、切换开销更小，特别适合处理大量并发I/O操作，比如网络请求、文件读写等。

举个例子：如果你要同时下载10个网页内容，用普通方式可能得一个接一个下，或者开启多个线程；而用协程，可以在等待第一个页面响应时，自动切去下载第二个，从而提升整体效率。

async/await的基本用法

Python从3.5版本开始引入async/await语法，使得编写协程变得非常直观。

• async def定义的是一个协程函数
• await用于等待一个协程执行完成（也可以是其他可等待对象）

async def say_hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

# 调用协程函数需要配合事件循环
asyncio.run(say_hello())

上面这段代码中，say_hello()是一个协程函数，调用它本身并不会立即执行，而是返回一个协程对象。只有当它被放入事件循环中才会真正运行。

协程的组合与并发执行

实际开发中，我们往往需要并发执行多个协程。可以用asyncio.gather()或asyncio.create_task()来管理多个任务。

async def task1():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 1 done")

async def task2():
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 2 done")

async def main():
    # 并发执行多个任务
    await asyncio.gather(task1(), task2())

asyncio.run(main())

这里有几个关键点：

• 使用asyncio.gather()可以把多个协程打包成一组一起执行
• 如果想显式创建任务，可以用create_task()，这样便于后续控制任务状态
• 所有协程都在同一个事件循环中运行

常见误区与注意事项

使用协程时，有些细节容易忽略：

• 不能直接调用协程函数：必须把它交给事件循环处理，否则不会执行
• 避免阻塞操作：如果用了普通的time.sleep()而不是asyncio.sleep()，整个协程机制就失效了
• 不是所有库都支持异步：比如requests库不支持异步，需要用aiohttp这样的异步HTTP客户端

几个常见错误场景：

• 忘记加await，导致协程没执行
• 在非异步函数里直接调用协程
• 混合使用阻塞和异步代码，影响性能

总结一下怎么用

总的来说，在Python中使用协程的关键步骤是：

• 用async def定义协程函数
• 用await等待其它协程或异步操作
• 把主协程交给asyncio.run()或自定义事件循环启动

掌握好这些，就能写出结构清晰、效率更高的异步程序了。

基本上就这些，理解起来不难，但细节上容易出错。

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