异步编程学习——异步编程缩短程序执行时间

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asyncio

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本文通过对比Python同步与异步执行代码的例子，展示了如何使用asyncio库实现任务并发，从而大幅减少执行时间。在同步执行中，10个需要1秒以上才能完成的任务耗时11秒；而采用异步编程后，任务并发执行，总耗时缩短到约2秒。异步编程在处理大量并发任务时表现出显著优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import time


def hello_world():
    print('Hello ...')
    # 模拟需要执行1s的代码
    time.sleep(1)
    print('... World!')


def main():
    for i in range(10):
        hello_world()


print(f"started at {time.strftime('%X')}")
main()
print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

假如我有10个task，在这里就是10个hello_world()，每个task需要执行1s以上，这10个task，没有依赖关系，可以并发执行。
如果顺序执行的话需要大概11s。

started at 20:13:20
Hello ...
... World!
Hello ...
... World!
Hello ...
... World!
Hello ...
... World!
Hello ...
... World!
Hello ...
... World!
Hello ...
... World!
Hello ...
... World!
Hello ...
... World!
Hello ...
... World!
finished at 20:13:31

我改用python异步编程，修改代码如下：
异步函数要有关键字async ；
asyncio.create_task() 函数将async def hello_world(s) 协程封装为一个 Task 并调度其执行。返回 Task 对象。
await task等待task任务的完成（并不是必须的）。

import asyncio
import time


async def hello_world(s):
    print('Hello ...task %s' % s)
    # 模拟需要执行1s的代码
    await asyncio.sleep(1)
    print('... World! %s' % s)


async def main():
    task_l = {'task_%s' % i: None for i in range(10)}
    for i, j in zip(range(10), task_l):
        task_l[j] = asyncio.create_task(hello_world(i))

    for t in task_l:
        await task_l[t]


print(f"started at {time.strftime('%X')}")
asyncio.run(main())
print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

10个task并发执行，不需要等待前一个task结束，执行时间大约2s。

started at 20:24:06
Hello ...task 0
Hello ...task 1
Hello ...task 2
Hello ...task 3
Hello ...task 4
Hello ...task 5
Hello ...task 6
Hello ...task 7
Hello ...task 8
Hello ...task 9
... World! 0
... World! 2
... World! 6
... World! 9
... World! 8
... World! 5
... World! 7
... World! 4
... World! 1
... World! 3
finished at 20:24:07