Python异步IO实战通过asyncio提高你的程序性能

最新推荐文章于 2025-12-31 23:52:26 发布
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第十四篇：Python异步IO编程（asyncio）核心原理解析
厚积薄发的博客
10-05 171
本文深入解析Python异步编程的核心机制，重点介绍协程、事件循环和Future/Task三大要素。异步编程通过单线程处理高并发I/O操作，相比同步模型显著提升性能。文章详细演示了协程的创建与运行方式，剖析了事件循环的工作流程，并对比了Future和Task的关系。特别针对面试高频问题，深入分析了asyncio.run()的内部执行机制，包括事件循环的创建、协程调度和资源清理过程。通过具体代码示例，帮助开发者掌握异步编程的核心概念和实际应用技巧。
掌握 Python 异步编程与 asyncio 库 —— 提升高并发编程效率
Linux内核研究者
11-07 2227
本文介绍了 Python 中的异步编程与 `asyncio` 库，强调其在处理高并发场景下的优势。异步编程允许程序在等待 I/O 操作时执行其他任务，提高 CPU 利用率和系统吞吐量。文章详细解析了异步编程的基础概念，包括事件循环、协程和任务，以及如何使用 `asyncio` 创建并发任务。此外，还展示了如何构建一个异步 Web 爬虫，并探讨了高级用法，如异步上下文管理器、迭代器和队列。最后，提供了性能优化和最佳实践建议，帮助开发者写出高效、稳定的异步代码。
Python异步编程实战：从asyncio到高性能Web应用
exlink2012的专栏
06-17 853
在当今高并发、高吞吐量的互联网应用场景下，传统的同步编程模型已经难以满足现代Web应用的性能需求。Python作为一种广受欢迎的编程语言，虽然因其全局解释器锁(GIL)而在多线程并发方面存在一定局限，但通过异步编程模型，特别是Python 3.4引入的`asyncio`库，为开发者提供了构建高性能Web应用的强大工具。
Python异步编程实战：深入理解asyncio
walkskyer的博客
03-19 2456
尽管为大多数应用提供了便利的入口点，但在需要更细粒度控制事件循环的场景中，了解如何手动创建和管理事件循环是非常有用的。例如，你可能需要在应用启动时创建事件循环，在多个异步任务间共享，或者在应用关闭时正确地关闭事件循环。asyncio# 现在可以在自定义事件循环中运行协程这种灵活性让asyncio可以很好地和其他异步编程库或框架集成，比如在Tornado或Quart等异步Web框架中使用asyncio。在asyncio中，协程可以通过使用async def语法来定义。
Python 异步编程：从 asyncio 到协程的全面解析
2503_92849275的博客
07-23 1187
本文从异步编程的基本概念出发，详细解析 asyncio 的核心组件（如事件循环、任务、Future），深入探讨协程的创建、运行与通信方式，对比同步编程与异步编程的性能差异，并结合实战案例（如网络请求、IO 操作）展示其应用场景。Python 3.4 引入的asyncio是官方推荐的异步编程框架，其核心是事件循环（Event Loop），相当于异步任务的 “调度中心”，负责管理协程的执行、IO 操作的回调等。asyncio.Queue提供了异步的队列操作，支持协程间的安全通信：​。需通过事件循环运行：​。
深入解析异步IO：使用Python实现高性能并发编程
闲人编程的博客
08-20 1357
本文深入解析了Python异步IO编程技术，探讨如何实现高性能并发应用。文章首先对比了同步与异步编程的区别，指出异步IO通过非阻塞操作和事件循环机制，能显著提升I/O密集型应用的性能。核心内容包括：1）异步编程基础概念和数学模型；2）Python asyncio模块的实战应用，展示了协程创建、任务并发执行和性能对比；3）高级异步模式如上下文管理器和数据库连接池的使用。通过具体代码示例，文章演示了异步编程如何将传统同步执行的3秒任务缩短为1秒完成，实现3倍性能提升，为开发者提供了一套完整的异步编程解决方案。
Python异步编程实战：从asyncio到FastAPI
weixin_65409651的博客
05-29 720
FastAPI是基于Python异步编程的现代Web框架，主要特点：极高性能(基于Starlette和Pydantic)自动生成OpenAPI和JSON Schema基于类型注解的参数验证完整的异步支持。
python异步IO(asyncio)协程实战
u011089760的博客
05-23 1452
1.概念描述： asyncio 是用来编写并发代码的库，使用async/await语法。 asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务队列等等。 asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级结构化网络代码的最佳选择 event_loop 事件循环：程序开启一个无限的循环，程序员会把一...
Python 异步编程（asyncio）的详细解析与实战
2501_91226627的博客
04-02 471
异步编程是一种允许程序在等待某些操作完成时执行其他任务的编程范式。与传统的同步编程相比，异步编程可以显著减少阻塞时间，从而提升程序的整体效率。例如，在网络请求或文件读写等 I/O 密集型任务中，异步编程能够充分利用 CPU 和系统资源。Python 的asyncio模块为开发者提供了一种优雅的方式来实现异步编程。无论是处理 I/O 密集型任务还是构建高性能的服务端应用，asyncio都展现出了强大的潜力。希望本文能帮助你更好地理解和掌握这一重要的编程技术。
Python异步编程实战：asyncio与aiohttp入门
在Python中，全局解释器锁（GIL）使得多线程无法充分利用多核处理器，而异步IO则通过避免线程上下文切换来提高性能。此外，异步IO特别适合I/O密集型应用，如网络服务，因为大部分时间都在等待数据传输，而不是进行...
【Python编程】异步编程革命：asyncio模块在高并发IO任务中的应用与优化
07-21
内容概要：本文详细介绍了 Python 中 asyncio 模块在异步编程中的应用，着重探讨了异步编程如何解决同步编程在高并发 IO 任务中的瓶颈。文章首先解释了同步编程的局限性，然后引出 asyncio 的三大核心概念：事件循环...
后端开发Python异步编程核心技术：asyncio与aiohttp库详解及实战应用
04-10
接下来，文章深入探讨了asyncio的实际应用，包括任务管理和异步IO操作（如文件读写和HTTP请求）。对于aiohttp库，文章介绍了其特点、如何创建客户端进行异步HTTP请求、搭建异步Web服务器、处理WebSocket通信以及错误...
从零开发基于DeepSeek的端侧离线大模型语音助手：全流程指南
最新发布
2301_80211119的博客
12-31 658
引言端侧离线大模型语音助手的核心价值在于隐私保护、低延迟响应、无网络依赖，尤其适合对数据敏感或网络不稳定的场景（如家庭、车载、工业设备）。本文将基于DeepSeek大模型（如DeepSeek-R1-7B），结合端侧优化技术（量化、蒸馏、硬件加速），从需求分析、技术选型、架构设计、核心模块实现、优化策略等方面，提供一套可落地的开发指南。一、需求分析与技术定位• 核心功能：语音交互（唤醒、识别、合成）、任务自动化（设备控制、信息查询、日程管理）。
Python 抽象属性 (@property + @abstractmethod) 详解
nvd11的专栏
12-28 288
本文介绍了在Python中使用@property和@abstractmethod组合定义抽象属性的方法。这种模式能够强制子类提供一个只读的数据接口，同时保持实现的灵活性。子类既可以用简单的类属性赋值实现，也可以通过@property方法动态计算属性值。这种设计使接口语义更清晰（表示特征而非动作），调用方式统一（都通过obj.field访问），并兼顾了简单静态配置和复杂动态逻辑两种实现需求。示例展示了静态配置和动态计算两种实现方式，体现了Python在抽象属性设计上的优势。
使用 Hugging Face 镜像加速
yilvyangguang520的博客
12-26 391
使用 Hugging Face 镜像加速
anaconda是如何实现在cmd命令行前面加上环境名称
猛犸象
12-26 182
anaconda是如何实现在cmd命令行前面加上环境名称
【论文代码测试】SteganoGAN
qq_69146676的博客
12-26 1250
不使用项目里面的预训练模型，而是用自己训练的模型进行decode，还是会出现decode失败的问题。直接用项目里面的预训练模型进行decode会报下面的错误。项目版本：v0.1.4，所用载体图像和含密图像分别为。
redis笔记（python、Django怎么配置使用redis）
2302_79801992的博客
12-24 989
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常见实用的 NumPy 函数及其用法与注意点
Tipriest的博客
12-29 688
NumPy是Python科学计算的核心库，提供高效的多维数组对象ndarray及丰富的运算函数。本文介绍了NumPy常用操作，包括数组创建（np.array、np.zeros等）、形状变换（reshape、transpose等）、拼接拆分（stack、concatenate系列）、索引筛选（切片、布尔索引等）以及统计运算。重点讲解了stack与concatenate的区别：stack会新增维度，而concatenate在现有维度上扩展。NumPy通过C/Fortran底层实现，运算速度远超纯Python，是
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