详细分析python中的 async 和 await(附Demo)

CSDN 2024-08-17 10:35:02 阅读 72

目录

前言1. 基本知识2. Demo2.1 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,<code>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)

在这里插入图片描述

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)

<code>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:

在这里插入图片描述

通过实战完善知识点:

在Python中,<code>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asyncawait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asyncawait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asyncawait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:

在这里插入图片描述

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<code>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:

在这里插入图片描述

3. 完整版

完整版代码如下:

<code>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:

在这里插入图片描述

4. 拓展

对于上述代码,有个别函数拓展如下

<code>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



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