Python异步IO：性能优化实战指南

说到性能优化，异步IO绝对是Python开发中的一大利器。记得我刚接触异步编程那会儿，看着满屏的async/await直接头大。不过用的多了就发现，这玩意儿是真香，特别是处理IO密集型任务的时候，性能提升简直杠杠的。

PART01

同步VS异步：到底啥区别

要搞懂异步，得先理解同步代码咋跑的。你想啊，平时写的普通代码就跟排队一样，前面一个任务没完成，后面的就得死等着：

import time

def download_file(filename)：

print(f“开始下载： {filename}”)

time.sleep(2) # 模拟下载耗时

print(f“下载完成： {filename}”)

# 依次下载三个文件

download_file('file1.txt')

download_file('file2.txt')

download_file('file3.txt')

这代码跑起来得等6秒，也太慢了吧？咱换成异步试试：

import asyncio

async def download_file(filename)：

print(f“开始下载： {filename}”)

await asyncio.sleep(2) # 模拟异步下载

print(f“下载完成： {filename}”)

async def main()：

# 并发下载三个文件

tasks = [

download_file('file1.txt')，

download_file('file2.txt')，

download_file('file3.txt')

]

await asyncio.gather(*tasks)

# Python 3.7+

asyncio.run(main())

这回只要2秒就搞定了，爽不爽？

小贴士：

async/await只是语法糖，底层还是单线程

不是所有函数都能直接加async，得用支持异步的库

sleep用time模块的会把整个线程卡住，记得用asyncio的

PART02

协程：异步的核心玩法

咱们写异步代码最常用的就是协程了。协程就像一个能暂停的函数，遇到IO就睡觉，醒了接着干：

async def fetch_data()：

print(“开始请求数据...”)

await asyncio.sleep(1) # 模拟IO操作

return “数据来啦”

async def process_data()：

data = await fetch_data() # 等待数据

print(f“处理数据： {data}”)

记住啊，async定义的协程函数返回的是协程对象，不是执行结果。想要真正运行，得用await或者丢到事件循环里。

PART03

实战案例：异步爬虫

光说不练假把式，整个实战的：

import aiohttp

import asyncio

async def fetch_url(session， url)：

async with session.get(url) as response：

return await response.text()

async def main()：

urls = [

'http：//example1.com'，

'http：//example2.com'，

'http：//example3.com'

]

async with aiohttp.ClientSession() as session：

tasks = [fetch_url(session， url) for url in urls]

results = await asyncio.gather(*tasks)

for url， html in zip(urls， results)：

print(f“抓取到 {url}： {len(html)} 字节”)

# 启动爬虫

asyncio.run(main())

小贴士：

aiohttp比requests快多了，但记得加错误处理

ClientSession最好用异步上下文管理器创建

gather比一个个await效率更高

PART04

性能优化小技巧

异步代码写得不对反而可能更慢，整几个实用技巧：

用asyncio.create_task()让任务立即开始执行：

async def background_task()：

print(“任务已启动”)

await task

控制并发数量，防止资源占用太多：

async def download_many(urls)：

semaphore = asyncio.Semaphore(5) # 最多5个并发

async with semaphore：

把这些异步编程的技巧用好了，代码性能蹭蹭往上涨。不过写异步代码容易把脑子绕晕，建议画个流程图帮助理解，我现在写复杂异步代码都习惯先画图。

异步编程就像给自己加了个多任务处理器，学会了这招，以后遇到IO密集的场景再也不怕啦！