00310 Python asyncio事件循环优势与用法详解

前言

Python asyncio事件循环优势与用法详解。

Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS

参考文档

介绍

Python 的 asyncio 是异步编程的核心库，其核心是事件循环（Event Loop）。通过事件循环，开发者可以高效管理并发任务，尤其适用于 I/O 密集型场景。以下是其优势和用法的详细介绍：

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事件循环的优势

1. 高并发性能
   在 I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写）中，事件循环通过非阻塞 I/O 和协程切换实现高并发，避免了线程/进程切换的开销。例如，单线程可轻松处理成千上万的网络连接。

2. 轻量级协程
   协程（Coroutine）比线程更轻量，一个线程内可运行数万个协程。协程的切换由事件循环控制，无需操作系统介入，资源消耗极低。

3. 清晰的异步代码结构
   使用 async/await 语法编写的代码类似同步代码，避免了回调地狱（Callback Hell）。例如：

   async def fetch_data():
       data = await some_io_operation()  # 非阻塞等待 I/O
       return data

4. 精准的任务调度
   事件循环允许开发者精细控制任务执行顺序、优先级，甚至动态添加/取消任务。

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事件循环的用法

基本流程

import asyncio

async def main():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟 I/O 操作
    print("World")

# 创建事件循环并运行协程
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
loop.close()

运行多个任务

使用 asyncio.gather 或 asyncio.create_task 并发执行任务：

async def task1():
    await asyncio.sleep(1)
    return "Task1 Done"

async def task2():
    await asyncio.sleep(2)
    return "Task2 Done"

async def main():
    # 同时运行多个任务
    results = await asyncio.gather(task1(), task2())
    print(results)  # ['Task1 Done', 'Task2 Done']

asyncio.run(main())

事件循环 API

• 获取事件循环：

  loop = asyncio.get_event_loop()  # 获取当前循环
  loop = asyncio.new_event_loop()  # 创建新循环

• 运行直到完成：

  loop.run_until_complete(main())  # 运行到 main() 完成

• 永久运行：

  loop.run_forever()  # 需手动停止

• 停止循环：

  loop.stop()

与其他线程交互

在非主线程中使用事件循环：

import threading

def start_loop_in_thread(loop):
    asyncio.set_event_loop(loop)
    loop.run_forever()

new_loop = asyncio.new_event_loop()
t = threading.Thread(target=start_loop_in_thread, args=(new_loop,))
t.start()

# 向子线程中的循环提交任务
async def task():
    print("Running in sub-thread")
asyncio.run_coroutine_threadsafe(task(), new_loop)

处理阻塞操作

将阻塞代码委托给线程池执行，避免阻塞事件循环：

async def blocking_io():
    await loop.run_in_executor(None, time.sleep, 1)  # 将 time.sleep(1) 放到线程池中执行

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适用场景

• 高并发网络请求：如 Web 服务器（FastAPI、aiohttp）、爬虫。
• 实时通信：WebSocket、聊天服务器。
• 批量 I/O 操作：文件读写、数据库访问（需异步驱动如 asyncpg）。

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注意事项

1. 避免在协程中使用阻塞调用（如 time.sleep()），需替换为 await asyncio.sleep()。
2. 使用异步库：如 aiohttp（HTTP 请求）、aiomysql（数据库）。
3. CPU 密集型任务需结合多进程（如 ProcessPoolExecutor）。

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通过掌握事件循环的机制和 async/await 语法，可以显著提升程序的并发能力，同时保持代码简洁可维护。建议参考官方文档和实际项目（如 FastAPI）深入学习。

结语

第三百一十篇博文写完，开心！！！！

今天，也是充满希望的一天。