Python async await用法_Python怎么用async/await编写非阻塞代码

Python的async/await是基于事件循环的协程机制,用于高并发I/O密集型任务;async def定义协程函数,await只能用于协程对象、Future或实现__await__的对象;需用asyncio.run()启动,用gather或create_task实现并发。

Python 的 async/await 是编写非阻塞 I/O 代码的核心机制,它不等于多线程或多进程,而是基于事件循环的协程调度,适合高并发、I/O 密集型任务(如网络请求、数据库查询、文件读写)。

async def 定义协程函数

普通函数加 async 前缀就变成协程函数,调用后返回一个协程对象,不会立即执行:

  • 必须用 await 在另一个协程中调用,或通过事件循环运行(如 asyncio.run()
  • 不能在普通函数里直接 await,会报 SyntaxError
  • 示例: 正确async def fetch_data(): return await aiohttp.get(...)❌ 错误def bad(): await fetch_data()

await 只能用于可等待对象(awaitable)

await 后面必须是以下三类之一:

  • 另一个协程对象(由 async def 函数返回)
  • asyncio.Futureconcurrent.futures.Future(需用 asyncio.wrap_future
  • 实现了 __await__ 方法的对象(如 asyncio.sleep()、aiohttp 的响应对象)

常见错误:对普通函数、列表、字符串或同步库(如 requests.get)使用 await,会触发 TypeError: object XXX can't be used in 'await' expression

用 asyncio.run() 启动主协程

最简入口方式,自动创建并关闭事件循环:

  • asyncio.run(main()) 是推荐的顶层调用方式(Python 3.7+)
  • 不要手动调用 loop.run_until_complete()(除非需要精细控制)
  • 注意:asyncio.run() 每次调用都会新建事件循环,不可在已有运行中的循环内重复调用(比如 Jupyter 或某些 Web 框架中)

并发执行多个协程:asyncio.gather() 和 asyncio.create_task()

避免串行等待,提升吞吐量:

  • await asyncio.gather(a(), b(), c()):并发启动并等待全部完成,返回结果列表
  • task = asyncio.create_task(a()):提前“调度”协程,适合需要部分等待或条件取消的场景
  • 区别: gather 更简洁;create_task 支持单独取消(task.cancel())、检查状态(task.done()

例如发 10 个 HTTP 请求,用 gather 可让总耗时接近单个最慢请求,而非 10 倍相加。

不复杂但容易忽略:async/await 不会自动加速 CPU 密集型任务,这类场景仍需 loop.run_in_executor 或切换到 multiprocessing。