python异步asyncio库

代码完整分析

python

import asyncio
import time

async def fetch_api(idx: int, delay: int):
print(f"[{idx}] 开始请求...")
# asyncio.sleep 模拟非阻塞 I/O
await asyncio.sleep(delay)
print(f"[{idx}] 响应完成!")
return f"Result {idx}"

async def main():
# 1. 包装为 Task，立即注册到事件循环
t1 = asyncio.create_task(fetch_api(1, 2))
t2 = asyncio.create_task(fetch_api(2, 1))

2. 等待两个任务全部完成

await asyncio.gather(t1, t2)

asyncio.run(main())

1. 核心概念解释

1.  async def ：定义协程函数，调用它不会直接执行代码，只会生成一个协程对象。
2.  await ：暂停当前协程，让出事件循环，去跑别的任务；等待后面这个IO操作完成之后，再回来继续执行。

await asyncio.sleep(delay) ：非阻塞休眠，不会卡住整个程序，事件循环可以调度其他任务运行。
⚠️ 区分： time.sleep()  是阻塞休眠，会把整个事件循环卡死，异步代码里不能用。

3.  asyncio.create_task() 
把协程包装成Task任务，立刻提交给事件循环排队执行。
重点：创建t1、t2这两行代码一跑完，两个任务就已经并发启动了，不是等到await的时候才开始。
4.  asyncio.gather(t1,t2) ：等待传入的所有任务全部执行完毕。
5.  asyncio.run(main()) ：Python3.7+，用来启动事件循环，入口函数。

2. 运行输出 & 时序（非常关键）

任务：

• t1：fetch_api(1, 2) 休眠2秒
• t2：fetch_api(2, 1) 休眠1秒

打印顺序：

plaintext

[1] 开始请求...
[2] 开始请求...
[2] 响应完成!
[1] 响应完成!

✅ 总耗时≈2秒（不是 2+1=3秒！并发）
时序拆解：

1. 执行 create_task(t1) ：任务1启动，打印 [1]开始请求 ，碰到 await sleep(2)  → 任务1挂起，交出控制权
2. 执行 create_task(t2) ：任务2启动，打印 [2]开始请求 ，碰到 await sleep(1)  → 任务2挂起
3. 事件循环等待：1秒后，t2休眠结束，t2恢复执行，打印 [2]响应完成 
4. 再过1秒（总共2s），t1休眠结束，打印 [1]响应完成

这就是异步IO的优势：IO等待的时候，CPU可以切换跑别的任务，不用傻傻等。

3. 容易踩坑的知识点

对比：如果不使用create_task，直接await

python

串行版本！总耗时3秒

await fetch_api(1,2)
await fetch_api(2,1)

会先跑完第一个，等2秒结束，才跑第二个，总时间叠加。

create_task  是实现并发的关键。

补充：gather也可以直接接收协程

python

简写写法，不用手动创建task

await asyncio.gather(
fetch_api(1,2),
fetch_api(2,1)
)

内部gather会自动帮你创建Task，效果等价。

4. 代码缺陷&改进点

1. 当前代码没有拿到返回值，gather会收集所有return结果，可以这样改：

python

res = await asyncio.gather(t1, t2)
print(res) # ['Result 1', 'Result 2']

2. 没有异常捕获：如果fetch_api里面报错，程序直接崩溃，可以加 try/except 。
3.  asyncio.sleep  只模拟IO等待，异步不能加速CPU密集运算（CPU计算时不会主动让出循环）。

一句话总结

这段代码演示了asyncio基于事件循环的IO并发：两个模拟API请求同时发起，IO等待期间切换任务，总时间由最长任务决定。