Python 异步编程实战

随着互联网应用对并发性能要求的提高，传统的同步编程模型在处理大量 I/O 密集型任务时显得力不从心。Python 的 asyncio 库应运而生，为我们提供了强大的异步编程能力。

为什么要用 Asyncio？

在同步模型中，一个网络请求发出后，程序必须等待响应返回才能继续执行。而在异步模型中，程序可以在等待 I/O 的同时去处理其他任务，从而极大地提高了 CPU 的利用率。

import asyncio

async def main():
    print('Hello ...')
    await asyncio.sleep(1)
    print('... World!')

asyncio.run(main())

实战案例：并发爬虫

假设我们需要抓取 100 个网页，如果使用同步方式，可能需要几分钟；而使用 aiohttp 配合 asyncio，可能只需要几秒钟。

在重构我们的后端服务时，我们将核心的 API 聚合层从 Flask 迁移到了 FastAPI（基于 asyncio），吞吐量提升了近 5 倍。

总结

异步编程虽然带来了性能提升，但也增加了代码的复杂度。在选择是否使用异步时，需要根据具体的业务场景进行权衡。