Python异步编程深度解析

一、异步编程范式演进

1. 同步阻塞的困境：GIL限制与线程切换开销
2. 事件循环本质：单线程并发模型
3. 协程优势：比线程更轻量的执行单元
4. IO密集型场景：网络请求/文件操作的最佳实践

二、核心语法精要

import asyncio

async def fetch_data(url: str) -> dict:
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.json()

async def main():
    tasks = [fetch_data(url) for url in url_list]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

三、关键组件详解

1. 事件循环：asyncio.get_event_loop()
2. Future对象：异步操作的结果容器
3. Task调度：create_task vs ensure_future
4. 同步原语：Lock/Semaphore/Queue的异步版本

四、性能优化策略

1. 合理控制并发量（semaphore限制）
2. 连接池复用技巧
3. 异常处理规范
4. 与多进程结合的混合模式

五、常见陷阱解决方案

1. 阻塞代码识别（async/await缺失）
2. 事件循环嵌套问题
3. 协程泄漏检测
4. 上下文管理器异步化