python异步框架asyncio中的gather怎样控制并发数？

随着互联网的快速发展，异步编程逐渐成为现代开发中不可或缺的一部分。尤其是在处理网络请求、文件读写和I/O密集型操作时，异步编程能够显著提高程序的效率和响应速度。在Python中，asyncio库提供了一种简洁而高效的方式来处理异步编程，其中的asyncio.gather函数使得多个异步任务可以并行执行。

然而，随着任务数量的增加，管理并发性变得尤为重要。过高的并发量可能导致系统资源的耗尽、响应时间的延长，甚至引发错误。因此，如何合理控制并发数成为了开发者必须面对的挑战。本文将介绍如何使用asyncio框架控制并发数量，确保任务在高效执行的同时，系统能够保持稳定。

1. asyncio基础概念

1.1 异步编程

异步编程是一种编程范式，允许程序在等待某些操作（如网络请求或文件I/O）完成时，继续执行其他任务。在Python中，使用async和await关键字可以定义和调用异步函数，这使得代码更具可读性和结构性。

1.2 asyncio模块

asyncio是Python 3.3引入的一个库，专门用于编写异步代码。它提供了事件循环、协程、任务和未来对象等基本构件，使得异步编程变得更为简单。

1.3 gather函数

asyncio.gather是一个用于并行执行多个协程的函数。它接收任意数量的协程，并返回一个在所有协程完成后结果的列表。这使得我们可以同时启动多个任务，并在所有任务完成后获取结果。

import asyncio

async def fetch_data(x):
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟IO操作
    return f"Data {x}"

async def mai