#技术

Python 异步编程入门：从回调到 async/await

2026-05-20 5 分钟阅读 1874 字

厨房比喻

想象你在做早餐：

  1. 你把面包放进烤面包机（启动一个任务）
  2. 不用站在那等面包烤好，你转身去煎鸡蛋（切换到另一个任务）
  3. 面包机"叮"一声（任务完成通知）
  4. 你回来取面包（获取结果）

这就是异步编程的核心思想——在等待的时候做别的事。

同步 vs 异步

先看同步版本的"做早餐"：

import time

def make_toast():
    print("面包放进烤面包机...")
    time.sleep(3)  # 模拟等待 3 秒
    print("面包烤好了!")
    return "Toast"

def fry_eggs():
    print("开始煎鸡蛋...")
    time.sleep(5)  # 模拟等待 5 秒
    print("鸡蛋煎好了!")
    return "Eggs"

# 同步执行：总共 8 秒
toast = make_toast()
eggs = fry_eggs()

再看异步版本：

import asyncio

async def make_toast():
    print("面包放进烤面包机...")
    await asyncio.sleep(3)  # 不阻塞，让出控制权
    print("面包烤好了!")
    return "Toast"

async def fry_eggs():
    print("开始煎鸡蛋...")
    await asyncio.sleep(5)
    print("鸡蛋煎好了!")
    return "Eggs"

async def make_breakfast():
    # 并发执行：总共 5 秒（取最长）
    toast, eggs = await asyncio.gather(
        make_toast(),
        fry_eggs()
    )
    print(f"早餐完成: {toast} + {eggs}")

asyncio.run(make_breakfast())

关键概念

概念 厨房比喻 代码
协程 (coroutine) 你做一道菜的过程 async def 函数
事件循环 (event loop) 你在厨房里来回走动，检查各个任务 asyncio.run()
await 等面包机"叮"一下 await 关键字
gather 同时做多件事 asyncio.gather()

什么时候用 async

  • 大量 I/O 操作：网络请求、文件读写、数据库查询
  • 需要并发但不想要多线程的复杂性
  • Web 服务器处理并发请求

不适合 CPU 密集型计算——那需要用多进程。

一个实际例子

import asyncio
import aiohttp

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

async def fetch_all(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

# 同时请求 10 个 URL，总共只要最长那个的时间
urls = [f"https://api.example.com/item/{i}" for i in range(10)]
results = asyncio.run(fetch_all(urls))

总结

协程不难，难的是忘掉"顺序执行"的思维习惯。下次写 I/O 密集的 Python 代码时，试试 async/await。