第 18 讲：异步编程——asyncio 与高性能 IO 密集型应用

大家好，我是正在实战各种 AI 项目的程序员晚枫。

asyncio 让 Python 单线程也能处理数万并发连接，是高性能网络编程的利器。

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🎯 async/await 基础

异步函数

import asyncio

async def fetch_data(url):
    """异步函数"""
    print(f"Fetching {url}...")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟网络请求
    return f"Data from {url}"

async def main():
    # 顺序执行（慢）
    result1 = await fetch_data("url1")
    result2 = await fetch_data("url2")
    
    # 并发执行（快）
    tasks = [
        fetch_data("url1"),
        fetch_data("url2"),
        fetch_data("url3")
    ]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

# 运行
asyncio.run(main())

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🌐 aiohttp 示例

并发请求

import aiohttp

async def fetch_all(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_one(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

async def fetch_one(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

# 并发请求 100 个 URL
urls = [f"https://api.example.com/data/{i}" for i in range(100)]
results = asyncio.run(fetch_all(urls))

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🎯 本讲总结

async/await：异步编程的语法基础。

asyncio.gather：并发执行多个协程。

aiohttp：异步 HTTP 客户端。

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📚 推荐教材

《Python 编程从入门到实践（第 3 版）》 | 《流畅的 Python（第 2 版）》 | 《CPython 设计与实现》

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