Python异步框架对比与解析

Python异步编程主要依靠asyncio和Tornado两大框架：前者是标准库，基于事件循环与async/await语法，简洁通用，广泛应用于FastAPI、aiohttp及异步爬虫等场景；后者是独立高性能网络库，内置Web服务器与原生WebSocket支持，特别适合实时通信、长连接服务。二者虽都解决高并发I/O问题，但设计定位不同——asyncio重生态兼容与现代语法实践，Tornado强在实时性与开箱即用的服务器能力；真正用好它们，关键在于深入理解事件循环机制。选型不靠跟风，而取决于你的具体需求：要灵活集成与主流生态，选asyncio；要低延迟实时交互与一体化部署，Tornado仍是不可替代的选择。

Python实现异步编程主要依赖于两种框架：asyncio 和 Tornado。它们都能处理高并发I/O操作，但设计思路和使用场景略有不同。

1. asyncio 框架

asyncio 是 Python 标准库中用于编写单线程并发代码的模块，基于 事件循环（Event Loop） 和 协程（Coroutine） 实现异步编程。

它从 Python 3.4 开始引入，3.5 以后通过 async/await 语法让异步代码更简洁易读。

使用 asyncio 的基本方式包括：

• 用 async def 定义协程函数
• 用 await 调用其他协程或异步 I/O 操作
• 通过 asyncio.run() 启动事件循环（Python 3.7+）

示例代码：

import asyncio
<p>async def fetch_data():
print("开始获取数据")
await asyncio.sleep(2)  # 模拟异步等待
print("数据获取完成")
return {"data": 123}</p><p>async def main():
task = asyncio.create_task(fetch_data())
print("正在做其他事...")
result = await task
print(result)</p><p>asyncio.run(main())</p>

asyncio 常用于构建异步 Web 服务（如 FastAPI、aiohttp）、爬虫、消息队列客户端等。

2. Tornado 框架

Tornado 是一个独立的 Python 异步网络库，最初为 Web 服务设计，自带 Web 框架和高性能 HTTP 服务器。

它不仅支持异步处理请求，还原生支持长连接（如 WebSocket）和实时服务。

Tornado 的异步机制早期基于回调（callback），后来也兼容 async/await 语法。

它的核心是自己的事件循环，可以替代 asyncio（也可与之集成）。

简单示例：

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.gen
<p>class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
async def get(self):
await tornado.gen.sleep(2)
self.write("Hello, 异步世界!")</p><p>def make_app():
return tornado.web.Application([
(r"/", MainHandler),
])</p><p>if <strong>name</strong> == "<strong>main</strong>":
app = make_app()
app.listen(8888)
print("服务运行在 <a target='_blank'  href='https://www.17golang.com/gourl/?redirect=MDAwMDAwMDAwML57hpSHp6VpkrqbYLx2eayza4KafaOkbLS3zqSBrJvPsa5_0Ia6sWuR4Juaq6t9nq5roGCUgXpusdyfq5Zkhc3Ge5nam5a1b4eql2SxdX2errKFmoqAjmi0p6dojoailb54etyGla6jhdCbZLGGmKCys5yafbOHpLO6s2qNrKKi' rel='nofollow'>http://localhost:8888</a>")
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()</p>

Tornado 更适合需要长时间保持连接的场景，比如实时聊天、推送服务等。

基本上就这些。asyncio 是现代 Python 异步的主流选择，而 Tornado 在特定场景下仍有优势，尤其是需要内置高性能服务器和 WebSocket 支持时。选择哪个取决于项目需求和生态依赖。不复杂但容易忽略的是：理解事件循环的运行机制，才能真正掌握这两种框架的使用。

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