python3 异步 async with 用法

本文详细介绍了异步上下文管理器asyncwith的使用方法,包括其核心概念、实现方式及新语法特性。通过具体示例,如数据库事务管理和锁的使用,展示了asyncwith如何简化异步代码。

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异步上下文管理器”async with”

异步上下文管理器指的是在enterexit方法处能够暂停执行的上下文管理器。

为了实现这样的功能,需要加入两个新的方法:__aenter__ 和__aexit__。这两个方法都要返回一个 awaitable类型的值。

异步上下文管理器的一种使用方法是:

class AsyncContextManager:
    async def __aenter__(self):
        await log('entering context')

    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
        await log('exiting context')

新语法

异步上下文管理器使用一种新的语法:

async with EXPR as VAR:
    BLOCK

这段代码在语义上等同于:

mgr = (EXPR)
aexit = type(mgr).__aexit__
aenter = type(mgr).__aenter__(mgr)
exc = True

VAR = await aenter
try:
    BLOCK
except:
    if not await aexit(mgr, *sys.exc_info()):
        raise
else:
    await aexit(mgr, None, None, None)

和常规的with表达式一样,可以在一个async with表达式中指定多个上下文管理器。

如果向async with表达式传入的上下文管理器中没有__aenter__ 和__aexit__方法,这将引起一个错误 。如果在async def函数外面使用async with,将引起一个SyntaxError(语法错误)。

例子

使用async with能够很容易地实现一个数据库事务管理器。

async def commit(session, data):
    ...

    async with session.transaction():
        ...
        await session.update(data)
        ...

需要使用锁的代码也很简单:

async with lock:
    ...

而不是:

with (yield from lock):
    ...

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户理解Python中的async和await关键字以及异步编程的概念。首先,我得回忆一下自己之前学过的相关知识,确保信息准确。根据用户提供的引用资料,特别是引用3和4,async用来定义异步函数,await用来等待其他协程执行,而asyncio是它们的实现之一。 首先,我应该从基础概念开始解释,比如什么是异步编程,为什么需要它。用户可能已经知道同步编程的局限性,比如I/O操作阻塞整个程序,导致效率低下。异步编程可以在等待I/O时释放CPU资源,处理其他任务,提高吞吐量。这部分需要简明扼要,不要过于技术化。 接下来,要介绍async和await的具体用法。根据引用3和4,async def用于声明协程函数,await用于挂起当前协程,等待其他协程完成。需要举例说明,比如用户提供的引用5中的例子,展示如何定义异步函数,使用await调用,以及事件循环的处理流程。代码示例很重要,用户可能希望看到实际的用法,所以需要确保代码正确,并符合Python的语法规范。 然后,需要讲解事件循环的概念,这是异步编程的核心。用户可能不太清楚事件循环如何管理协程,需要解释事件循环如何调度任务,当遇到await时暂停当前任务,执行其他任务,直到原任务就绪。这部分可以结合引用5中的main函数和Task对象的说明,说明事件循环如何管理协程状态。 另外,异常处理也是关键部分。根据引用2,异步任务中的异常处理需要使用try-except块来捕获,确保程序稳定性。需要提供一个代码示例,比如用户提到的error_prone_operation函数,在main函数中捕获异常。这样可以展示异步编程中的错误处理机制,避免程序崩溃。 还需要提到asyncio库的作用,引用1指出async和await是API,而asyncio是它们的实现。用户可能混淆这两个概念,需要说明它们的关系,强调async/await是语法,而asyncio提供了底层的支持,比如事件循环和任务管理。 此外,可能需要比较同步和异步的区别,帮助用户理解异步的优势。例如,同步代码按顺序执行,而异步在等待时切换任务,提高效率。可以举一个简单的例子,比如同时处理多个网络请求,异步可以显著减少总时间。 最后,用户可能需要知道如何开始使用异步编程。步骤包括定义async函数,使用await调用,运行事件循环。需要强调asyncio.run()作为入口点,以及如何组织异步函数。常见问题如忘记使用await,或者错误地混合同步和异步代码,也需要提醒用户注意。 在总结时,确保覆盖了基本概念、语法、事件循环、异常处理,以及最佳实践。同时,根据用户提供的引用资料,正确标注引用来源,比如引用1到5的相关内容,确保信息的准确性和可信度。最后生成相关问题,帮助用户进一步学习,比如如何创建任务、处理多个异步操作、关闭事件循环等。</think>### Python异步编程与async/await使用指南 #### 一、基础概念 异步编程的核心目标是**在I/O等待时释放CPU资源**,通过协程(Coroutine)实现非阻塞操作。与传统同步编程不同,异步模型使用单线程并发执行多个任务,在等待I/O时自动切换任务[^3]。 #### 二、语法规则 1. **定义协程函数** 使用`async def`声明异步函数: ```python async def fetch_data(): await asyncio.sleep(1) return "data" ``` 2. **等待协程执行** `await`关键字用于挂起当前协程,直到被等待的协程完成: ```python async def main(): result = await fetch_data() # 等待数据返回 print(result) ``` #### 三、事件循环机制 事件循环(Event Loop)是异步编程的调度核心: ```python import asyncio async def task1(): print("开始任务1") await asyncio.sleep(2) print("结束任务1") async def task2(): print("执行任务2") asyncio.run(task1()) # 启动事件循环 ``` 执行流程: 1. `task1()`进入事件循环 2. 遇到`await asyncio.sleep(2)`时暂停 3. 事件循环寻找其他可执行任务 4. 2秒后恢复`task1()`执行[^5] #### 四、异常处理 异步任务需要特殊异常捕获方式: ```python async def error_task(): raise ValueError("模拟错误") async def main(): try: await error_task() except ValueError as e: print(f"捕获错误: {e}") # 输出:捕获错误: 模拟错误[^2] ``` #### 五、最佳实践 1. **避免阻塞操作**:不要在协程中使用`time.sleep()`等同步阻塞方法 2. **任务分组**:使用`asyncio.gather()`并发执行多个任务 ```python async def main(): await asyncio.gather(task1(), task2(), task3()) ``` 3. **上下文管理**:使用`async with`管理异步资源 #### 六、性能对比 通过HTTP请求示例比较同步/异步耗时: ```python # 同步版本(约3秒) def sync_fetch(): for _ in range(3): requests.get(url) # 假设每次请求1秒 # 异步版本(约1秒) async def async_fetch(): await asyncio.gather(*[session.get(url) for _ in range(3)]) ``` #### 七、常见错误 1. **忘记使用await**:导致协程未实际执行 2. **混合同步/异步代码**:在协程中调用阻塞函数 3. **未启动事件循环**:直接调用协程函数而不使用`asyncio.run()` [^1]: async/await应视为API接口而非具体实现 [^2]: 异步异常必须通过try-except捕获 [^3]: async关键字定义协程函数 [^5]: 事件循环通过Task对象管理协程状态
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