async 异步代码同步化处理

本文深入探讨了async函数作为Generator函数的语法糖的作用,详细解释了如何使用async和await实现同步流程控制,以及与Promise的不同之处。通过实例展示了async函数在处理异步操作时的便利性和逻辑清晰度。

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一。async就是 Generator 函数的语法糖。

二。async使用说明。

(1)函数前面加上async字段。例如: 

async function asyncFunction() {} 
    // or
let asyncFunction = async function () {}

(2)在需要同步的函数前面加上await字段使其同步。对于await同步的表达式需要返回Promise。返回Promise.resolve()则继续往下执行,返回Promise.reject()则报错不再继续执行。我们可以使用try {} catch (e) {} 将错误进行捕获。需要依次成功执行的放在try里面就可以了。例:

async function asyncFunction() {
        try {
            await cesOne()
            await cesTwo()
            return await '3'
        } catch (e) {
            console.log(e)
        }
    }

    function cesOne() {
        return new Promise((resolve, reject) => {
            setTimeout(() => {
                console.log('1')
                resolve('第一步') // 如果返回的是reject,try里面余下的步骤不再走。
            }, 1010)
        })
    }

    function cesTwo () {
        return new Promise((resolve, reject) => {
            setTimeout(() => {
                console.log('2')
                resolve('第二步') // 如果返回的是reject,try里面余下的步骤不再走。
            }, 100)
        })
    }

asyncFunction().then((result) => {
  console.log(result)
})
// 依次输出:1 2 3

三。其他说明:async函数只是在函数内部是同步的,函数外还是异步执行的。

四。对比promise同步的实现。

promise同步实现是通过 then 里面进行调用实现的同步,看起来是链式结果,不如async 这样一步一步的执行看起来符合逻辑。

### 同步异步编程的区别 #### 执行流程 同步执行模式下,程序按照代码书写的先后顺序依次执行每一行指令,在遇到耗时操作(如文件读取、网络请求)时会阻塞当前线程直到该操作完成。而异步执行则允许程序在发起耗时任务后继续向下执行其他逻辑,当耗时任务完成后通过回调函数或其他机制通知主线程处理结果[^1]。 #### 资源利用率 由于同步模型下的等待时间可能导致CPU闲置,浪费计算资源;相比之下,异步可以有效提高I/O密集型应用中的并发性能,减少不必要的等待,充分利用系统资源。 #### 效率对比 对于单一线程环境来说,采用异步方式可以在不增加额外线程的情况下实现多任务并行处理,从而提升整体运行效率。特别是在Web服务器端接收大量客户端连接请求场景中表现尤为明显。 #### 应用场景 - **同步适用场合**:适用于简单短小的任务序列化执行,比如本地磁盘的小规模数据存取等不需要考虑高并发的情况。 - **异步适用场合**:适合于涉及长时间等待外部响应的操作,像HTTP API调用、数据库查询或是WebSocket通信这类可能造成延迟的工作流[^2]。 ### Async/Await 实现异步编程的应用实例 Python 中 `async` 和 `await` 关键字用于定义协程(coroutine),使得编写非阻塞性的异步代码变得更加直观易懂。下面给出一段基于 Python 的例子来展示如何运用这些特性: ```python import asyncio # 定义一个返回整数列表的异步生成器 async def async_generator(): for i in range(5): # 模拟一次耗时一秒的IO操作 await asyncio.sleep(1) yield i # 主函数负责启动异步迭代过程 async def main(): async for value in async_generator(): print(f"Received {value}") if __name__ == "__main__": # 使用run方法执行顶层coroutine对象 asyncio.run(main()) ``` 这段代码展示了如何创建和消费异步生成器,并且体现了异步编程的优势——即使有多个独立但相互依赖的任务也可以高效地安排其执行次序而不必担心阻塞问题[^3]。
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