深入浅出 Python asyncio：从原理到实战的非阻塞 I/O 指南

深入浅出 Python asyncio：从原理到实战的非阻塞 I/O 指南

在高并发和大规模网络请求场景下，传统同步阻塞 I/O 往往成为性能瓶颈。Python 的 asyncio 模块应运而生，它通过事件循环与协程，让 I/O 操作“非阻塞”执行，极大提升并发效率。本篇文章将从原理到实战，结合丰富的代码示例，帮你彻底搞懂 asyncio 的运行机制与应用场景。

---

一、引言：为什么需要 asyncio？

在 Web 服务、爬虫、即时通讯、微服务等场景中，我们常常面对成千上万并发 I/O 请求。传统的多线程/多进程模型：

• 线程切换开销大、上下文切换频繁
• 进程资源消耗高、启动慢

而 asyncio 利用单线程事件循环，通过协程 (coroutine) 把 I/O 操作前后的等待时间“挂起”，在此期间让出 CPU 给其他任务执行，实现“高效并发”与“低内存占用”的完美平衡。

---

二、同步阻塞 vs 异步非阻塞

• 同步阻塞

  • I/O 请求发出后，线程会阻塞等待结果返回
  • 易于理解，调试简单，但并发能力差

• 异步非阻塞

  • 发起 I/O 操作后立即返回，将后续操作挂在回调/协程中
  • CPU 在等待期间可执行其他任务，资源利用率更高

asyncio 就是为了让 Python 在单线程下优雅地实现异步非阻塞 I/O。

---

三、asyncio 核心概念

1. 事件循环（Event Loop）
   核心调度器，负责注册、监听、分发 I/O 事件，并驱动协程执行。

2. 协程（Coroutine）
   基于 async def 定义的函数，遇到 await 时挂起，等待 I/O 就绪后自动恢复。

3. 任务（Task）
   将协程包装为可由事件循环调度的对象，通过 asyncio.create_task() 或 loop.create_task() 创建。

4. Future
   表示将来可能获得的某个结果，和 Task 密切相关，通常由 Task 自动创建。

---

四、事件循环实战

import asyncio

async def say_hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

# 方式一：Python 3.7+
asyncio.run(say_hello())

# 方式二：手动创建、管理事件循环
loop = asyncio.new_event_loop()
asyncio.set_event_loop(loop)
task = loop.create_task(say_hello())
loop.run_until_complete(task)
loop.close()

• asyncio.run()：封装了事件循环的创建、运行与关闭，推荐在主入口使用。
• 手动管理：适合需要多次开启/关闭事件循环的场景。

---

五、协程与任务调度

async def fetch(idx):
    print(f"Start {
     
     idx}")
    await asyncio.sleep(2)
    print(f"Done {
     
     idx}")
    return idx * 2

async def main():