终面倒计时5分钟：如何用`asyncio`解决回调地狱？

最新推荐文章于 2025-06-07 20:03:12 发布

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#Python # asyncio # 异步编程 # 回调地狱

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面试场景：终面倒计时5分钟

面试官提问

面试官：小兰，时间还剩5分钟。我最后给你提一个稍微棘手的问题：如何使用asyncio库解决回调地狱的问题？请解释async/await语法的优势，并通过代码示例展示如何用异步编程替代传统的回调嵌套方式，同时分析其性能和可读性的提升。

小兰的回答

小兰：啊？（略微紧张但迅速调整心态）好的！这个问题我很熟悉！让我快速给你讲讲！

第一部分：解释`async/await`语法的优势

小兰：async/await语法是Python 3.5引入的异步编程新特性，它最大的优势就是将异步代码写得像同步代码一样简洁，从而避免了传统的回调嵌套带来的“回调地狱”。

传统回调嵌套代码就像俄罗斯套娃一样，一层又一层，阅读起来非常困难，还容易出错。而async/await语法通过协程的方式，让我们可以用同步的思维方式写异步代码，大大提高了代码的可读性和维护性。

第二部分：代码示例

小兰：让我给你举个例子，假设我们要从两个API获取数据，然后合并结果。传统回调嵌套的写法可能是这样的：

import requests

def fetch_data_from_api1(callback):
    def wrapper():
        response = requests.get("https://api1.com/data")
        callback(response.json())
    return wrapper

def fetch_data_from_api2(callback):
    def wrapper():
        response = requests.get("https://api2.com/data")
        callback(response.json())
    return wrapper

def process_data(data1, data2):
    print("Processing data:", data1, data2)

def callback1(data1):
    def callback2(data2):
        process_data(data1, data2)
    fetch_data_from_api2(callback2)

fetch_data_from_api1(callback1)

问题：这段代码的嵌套层级很深，阅读起来非常痛苦。

小兰：现在我们用asyncio的方式重写这段代码，代码会变得非常简洁：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_data_from_api1():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get("https://api1.com/data") as response:
            return await response.json()

async def fetch_data_from_api2():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get("https://api2.com/data") as response:
            return await response.json()

async def main():
    data1 = await fetch_data_from_api1()
    data2 = await fetch_data_from_api2()
    print("Processing data:", data1, data2)

asyncio.run(main())

优势：