Python中异步编程的9个级别

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对于初学者来说，异步编程似乎很复杂且令人望而生畏。但它是你可以添加到 Python 工具包的最强大的工具之一。

想象一下，编写的代码在等待响应时永远不会闲着——你的程序会变得更快、响应更快，并且能够同时处理多个任务。

在本文中，我将带大家逐步了解从基础到高级并发技术的9个级别。无论你是异步新手还是希望提高技能，希望对大家有所帮助。

Level 0：理解异步编程的必要性

考虑一个从多个网站获取数据的脚本。使用同步编程，每个请求都会阻止程序，直到完成为止：

import requests
import time

# The urls list could be much longer
urls = ["http://example.com",
        "http://example.org",
        "http://example.net/",]

start_time = time.time()

for url in urls:
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)

print(f"Sync code cost {time.time() - start_time:.2f} seconds")
# Sync code cost 0.64 seconds

上述代码以同步方式逐一处理 3 个 URL，按顺序处理每个 URL，然后转到下一个，直到当前 URL 完成。

总共花费了0.64秒。

看上去可以接受吗？

想象一下，10 个 URL 需要等待 3 秒钟，最终整个过程需要 30 秒。更不用说 100 个 URL、100000 个 URL 等等。这个程序会非常耗时。

这种场景，也就是所谓的