FastAPI 的 async/await

什么是 async/await

在介绍 FastAPI 中 async/await 的使用方法之前,我们先来了解一下 async/await 是什么。

async/await 是 Python 3.5 引入的一种异步编程的语法糖。通过使用 async 关键字定义异步函数,并在需要异步调用的地方使用 await 关键字,可以方便地编写高效的异步程序。

以前的 Python 版本中,我们需要使用回调函数或者使用线程来实现异步操作,而使用 async/await 可以更加简洁和直观地实现异步操作。

FastAPI 中的 async/await

FastAPI 是一个基于 Starlette 框架的现代化高性能 Web 框架,它可以与 async/await 完美地结合起来,提供高效的异步编程体验。

在 FastAPI 中,我们可以将路由处理函数定义为异步函数,并在其中使用 async/await 来实现异步操作。

以下是一个简单的示例,展示了如何在 FastAPI 中使用 async/await 来处理一个异步请求:

import asyncio
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


<think>好的,用户现在问的是“async/await语法是什么”。之前他们问了关于FastAPI的介绍,而我在回答中提到了FastAPI支持异步async/await,所以可能用户对这个概念不太熟悉,想进一步了解。 首先,我需要确定用户的知识水平。他们可能已经了解Python基础,但对异步编程还不熟悉。需要从基本概念讲起,避免使用太多专业术语,但又要准确。 接下来,要解释asyncawait的作用。应该先说明同步和异步的区别,同步是按顺序执行,会阻塞,而异步是不等待,可以处理其他任务。比如用生活中的例子,比如排队买咖啡和叫号后做其他事情,这样更容易理解。 然后,要具体讲async关键字用来声明异步函数,await用来挂起当前任务,等待其他操作完成。需要举例说明,比如模拟网络请求的延迟,用async def和await来展示代码结构。同时要比较同步和异步代码的不同,让用户明白异步如何提升效率。 可能用户也会想知道适用场景,比如高IO操作,如网络请求、文件读写,这时候异步的优势明显。但如果是CPU密集型任务,可能效果不大,这时候用多线程或多进程更合适。需要指出这一点,避免用户误用。 另外,要提到异步代码需要事件循环来驱动,比如asyncio库,说明运行方式的不同。比如用asyncio.run()来启动主函数,而不是直接调用异步函数。 还要注意用户可能有的误区,比如认为异步就是多线程,其实单线程下通过协程切换任务,减少等待时间。这点需要澄清,避免混淆。 最后,确保结构清晰,分点说明,用代码示例和对比帮助用户理解。检查是否有技术错误,比如async/await的正确用法,事件循环的作用,以及与其他并发方式的区别。这样用户能全面理解async/await的语法和应用场景。</think>好的!**async/await** 是 Python 中用于编写异步代码的语法,它通过协程(Coroutine)实现非阻塞的并发操作,适用于处理高 I/O 密集型任务(如网络请求、文件读写等)。以下从基础到应用逐步解释: --- ### 1. **同步 vs 异步** - **同步代码**:按顺序执行,遇到耗时操作(如网络请求)时会**阻塞**,直到完成后才继续执行后续代码。 - **异步代码**:遇到耗时操作时,可**暂停当前任务**,让程序去处理其他任务,待耗时操作完成后再**恢复执行**。 **类比**: - 同步:排队买咖啡,必须等前一个人完成才能轮到你。 - 异步:点单后拿号,期间可以去做其他事情,咖啡做好后通知你。 --- ### 2. **核心语法** - **`async`**:声明一个函数为异步函数(协程函数)。 ```python async def fetch_data(): # 异步操作 return "数据" ``` - **`await`**:用于挂起当前协程,等待另一个协程或异步操作完成。 ```python async def main(): data = await fetch_data() # 等待 fetch_data 完成 print(data) ``` --- ### 3. **工作原理** 异步代码依赖**事件循环(Event Loop)** 驱动: 1. 事件循环管理所有协程任务。 2. 当遇到 `await` 时,暂停当前协程,将控制权交还给事件循环。 3. 事件循环选择其他就绪的协程执行。 4. 当被 `await` 的操作完成后,恢复原协程的执行。 --- ### 4. **代码示例** 模拟一个高延迟的网络请求: ```python import asyncio async def download(url): print(f"开始下载 {url}") await asyncio.sleep(2) # 模拟耗时操作(非阻塞) print(f"下载完成 {url}") return f"{url} 的内容" async def main(): # 同时触发多个任务 task1 = asyncio.create_task(download("https://a.com")) task2 = asyncio.create_task(download("https://b.com")) # 等待所有任务完成 await task1 await task2 # 运行事件循环 asyncio.run(main()) ``` **输出**: ``` 开始下载 https://a.com 开始下载 https://b.com (等待2秒) 下载完成 https://a.com 下载完成 https://b.com ``` - **同步版本**需 4 秒,**异步版本**仅需 2 秒! --- ### 5. **适用场景** | 场景 | 是否适合异步 | |---------------------|-------------------| | 网络请求(HTTP/API)| ✅ 高并发时效率显著 | | 文件读写(I/O) | ✅ 磁盘等待时可切换任务 | | CPU 密集型计算 | ❌ 需用多线程/进程 | --- ### 6. **注意事项** 1. **异步函数必须用 `await` 调用**,否则不会执行。 ```python async def test(): await asyncio.sleep(1) # 正确 asyncio.sleep(1) # 错误!返回协程对象但未执行 ``` 2. **事件循环需统一管理**:使用 `asyncio.run()` 或框架(如 FastAPI)内置的事件循环。 3. **避免混合同步/异步代码**:可能破坏异步性能优势。 --- ### 7. **与其他并发模型对比** | 模型 | 原理 | 适用场景 | |--------------|--------------------|------------------| | **async/await** | 单线程协程切换 | I/O 密集型 | | **多线程** | 操作系统线程切换 | I/O 或轻量级 CPU | | **多进程** | 多 CPU 并行 | CPU 密集型 | --- 通过 `async/await`,开发者可以用同步代码的写法实现高效的异步逻辑,特别适合构建高性能的 Web 服务(如 FastAPI)、爬虫等场景。
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