终面倒计时10分钟：候选人用`asyncio`和`aiohttp`优化阻塞式API调用

最新推荐文章于 2025-05-19 13:02:07 发布

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#asyncio # aiohttp # asyncio.create_task # 阻塞式API调用 # 异步IO # 面试题

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终面现场，倒计时10分钟。

面试官：

好的，小李，我们还有最后一个问题。假设你在项目中遇到了一个性能瓶颈，发现是由于频繁调用某个阻塞式API导致的。你能告诉我，如何优化这个问题吗？

候选人（小李）：

好的，我理解您的问题。阻塞式API调用确实会拖慢程序的执行效率，尤其是在高并发场景下。我的解决方案是利用 Python 的 asyncio 和 aiohttp 库，通过异步 IO 的方式来优化 API 的调用性能。

首先，asyncio 是 Python 的异步编程框架，它允许我们使用 async 和 await 关键字来编写非阻塞的代码。而 aiohttp 是一个专门用于异步 HTTP 请求的库，非常适合处理这样的场景。

面试官：

那具体怎么实现呢？能详细说说你的思路吗？

候选人（小李）：

当然可以。我的思路是这样的：

使用 asyncio 进行异步编程：通过 async def 定义异步函数，使用 await 等待异步操作完成。
借助 aiohttp 发送异步 HTTP 请求：aiohttp 提供了高效的异步 HTTP 客户端，可以用来并发发送多个 API 请求。
利用 asyncio.create_task 并发执行任务：通过 create_task，我们可以并发启动多个异步任务，这样可以同时处理多个 API 请求，而不需要等待每个请求依次完成。
结合 async for 循环处理响应：如果需要处理多个 API 的响应，可以使用 async for 循环，逐个处理每个任务的返回值。

面试官：

听起来不错。那你能写个简单的代码示例吗？

候选人（小李）：

没问题，我可以现场写一个简单的示例代码：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_data(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.json()

async def main():
    urls = [
        "https://api.example.com/data1",
        "https://api.example.com/data2",
        "https://api.example.com/data3"
    ]
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [asyncio.create_task(fetch_data(session, url)) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

if __name__ == "__main__":
    results = asyncio.run(main())
    print("API Responses:", results)

面试官：

很好，代码看起来逻辑清晰。那你能解释一下 asyncio.create_task 和 asyncio.gather 的作用吗？

候选人（小李）：

当然可以：

asyncio.create_task：这个函数用于创建一个异步任务，并将其加入事件循环中。它会立即返回一个 Task 对象，表示这个任务已经在后台运行了。这样，我们可以并发启动多个任务，而不需要等待每个任务完成后再启动下一个。
asyncio.gather：这个函数用于等待一组 Task 或 Future 对象全部完成，并返回它们的结果。它会将所有任务的结果按顺序收集到一个列表中，便于我们进一步处理。

面试官：

很好。那你能进一步解释一下 asyncio 的事件循环机制，以及它和多线程的区别吗？

候选人（小李）：

好的，我来详细说说：

asyncio 的事件循环机制：
- asyncio 的核心是事件循环（Event Loop），它负责管理异步任务的执行顺序。
- 当我们调用 asyncio.run(main()) 时，会启动一个事件循环，并运行 main 函数中的异步代码。
- 事件循环会调度所有异步任务，并在任务等待 I/O 操作（如网络请求）时切换到其他任务，从而实现高效的并发。
与多线程的区别：
- 多线程：每个线程都有自己的独立执行线程，可以同时运行多个线程，但由于 GIL（全局解释器锁）的存在，Python 的多线程并不能真正实现 CPU 并行执行。
- asyncio 异步 IO：asyncio 不依赖多线程的线程切换，而是通过事件循环来调度任务。它的优点是性能开销小，适合处理 I/O 密集型任务（如网络请求）。
- 适用场景：
  - 如果任务以 CPU 计算为主，多线程可能更合适。
  - 如果任务以 I/O 操作为主，asyncio 的异步 IO 是更好的选择。