python中asyncio异步编程学习

Python中的asyncio（异步I/O）是一种高效的编程方式，可以极大地提高程序的并发能力。下面是python中asyncio异步编程学习的完整攻略：

1. 了解异步编程的概念和特点

异步编程是一种非阻塞的编程方式，与传统的同步阻塞编程方式不同。它可以在同一线程上运行多个任务，并且允许一个任务在等待某些操作完成时执行其他任务，从而最大程度地发挥计算资源的利用效率。Python官方自3.5版本起，默认提供了对asyncio的支持。

异步编程的特点：

1. 响应更快：在网络通信等I/O密集型任务中，等待网络数据传输或磁盘读取的时间可能会很长，使用异步编程可以让执行流转向等待时间更少的任务，从而能够更快地执行程序。

2. 提高并发：在多任务执行时，异步编程可以利用同一线程运行多个协程，分别处理各自的任务。

2. asyncio常用的函数及使用

在使用asyncio时，我们需要使用一些函数来控制协程的执行和等待，以下是是常用的几个函数。

1. async def 特殊的声明：使用async声明的函数可以被视为coroutine对象，存在于协程对象之中。await语句能够在协程中挂起当前协程，等待另一协程完成后继续执行。

2. asyncio.create_task(func, args, *kwargs)：创建并且调度一个协程任务，返回一个Task对象。

3. asyncio.gather(aws, loop=None, *kw)：并行运行多个协程，并在所有协程结束时返回一个由所有协程返回值组成的列表。

下面是一个示例代码，演示利用asyncio来进行多任务异步并发请求：

import random
import asyncio
import aiohttp

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

async def fetch(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for url in urls:
            tasks.append(asyncio.create_task(get(session, url)))
        gathered = await asyncio.gather(*tasks)
        print(gathered)

urls = [f'http://example.com/api/{x}' for x in range(5)]
asyncio.run(fetch(urls))

以上代码中，我们使用async def声明了get函数，使用了aiohttp模块来发出异步请求，fetch函数创建了多个task对象并汇总等待执行结果。

3. asyncio中的同步代码

在日常编程中，依然有大量场景需要同步处理，此时我们可以使用asyncio.create_task方法把一个同步函数包装成协程进行使用。下面是一个示例代码，演示asyncio中如何调用同步函数：

import asyncio

def sync_hello():
    return "Hello, World!"

async def async_hello():
    # asyncio.ensure_future方法等价于asyncio.create_task方法，将同步函数包装成协程执行
    result = await asyncio.ensure_future(sync_hello())
    print(result)

asyncio.run(async_hello())

在以上代码中，我们通过使用asyncio.ensure_future方法来包装同步函数，使其能够在协程中使用。此外，在协程中我们使用了await关键字来等待同步函数执行的结果，从而获得了同步代码在异步程序中的使用方式。

以上就是Python中asyncio异步编程的完整攻略，包含异步编程的概念、特点，以及用法示例，希望可以帮助到大家。