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Python 中怎么使用Asyncio实现异步编程，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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异步是怎么一回事?
在传统的顺序编程中， 所有发送给解释器的指令会一条条被执行。此类代码的输出容易显现和预测。 但是…
譬如说你有一个脚本向3个不同服务器请求数据。 有时，谁知什么原因，发送给其中一个服务器的请求可能意外地执行了很长时间。想象一下从第二个服务器获取数据用了10秒钟。在你等待的时候，整个脚本实际上什么也没干。如果你可以写一个脚本可以不去等待第二个请求而是仅仅跳过它，然后开始执行第三个请求，然后回到第二个请求，执行之前离开的位置会怎么样呢。就是这样。你通过切换任务最小化了空转时间。尽管如此，当你需要一个几乎没有I/O的简单脚本时，你不想用异步代码。
还有一件重要的事情要提，所有代码在一个线程中运行。所以如果你想让程序的一部分在后台执行同时干一些其他事情，那是不可能的。
准备开始
这是 asyncio 主概念最基本的定义:
协程— 消费数据的生成器，但是不生成数据。Python 2.5 介绍了一种新的语法让发送数据到生成器成为可能。我推荐查阅David Beazley “A Curious Course on Coroutines and Concurrency” 关于协程的详细介绍。
任务— 协程调度器。如果你观察下面的代码，你会发现它只是让 event_loop 尽快调用它的_step ，同时 _step 只是调用协程的下一步。
class Task(futures.Future): def __init__(self, coro, loop=None): super().__init__(loop=loop) ... self._loop.call_soon(self._step) def _step(self): ... try: ... result = next(self._coro) except StopIteration as exc: self.set_result(exc.value) except BaseException as exc: self.set_exception(exc) raise else: ... self._loop.call_soon(self._step)
事件循环— 把它想成 asyncio 的中心执行器。
现在我们看一下所有这些如何融为一体。正如我之前提到的，异步代码在一个线程中运行。
从上图可知：
1.消息循环是在线程中执行
2.从队列中取得任务
3.每个任务在协程中执行下一步动作
4.如果在一个协程中调用另一个协程(await
5.如果协程的执行到阻塞部分(阻塞I/O，Sleep)，当前协程会挂起，并将控制权返回到线程的消息循环中，然后消息循环继续从队列中执行下一个任务...以此类推
6.队列中的所有任务执行完毕后，消息循环返回***个任务
异步和同步的代码对比
现在我们实际验证异步模式的切实有效，我会比较两段 python 脚本，这两个脚本除了 sleep 方法外，其余部分完全相同。在***个脚本里，我会用标准的 time.sleep 方法，在第二个脚本里使用 asyncio.sleep 的异步方法。
这里使用 Sleep 是因为它是一个用来展示异步方法如何操作 I/O 的最简单办法。
使用同步 sleep 方法的代码：
import asyncio import time from datetime import datetime async def custom_sleep(): print('SLEEP', datetime.now()) time.sleep(1) async def factorial(name, number): f = 1 for i in range(2, number+1): print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i)) await custom_sleep() f *= i print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f)) start = time.time() loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [ asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)), asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)), ] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close() end = time.time() print("Total time: {}".format(end - start))脚本输出：
Task A: Compute factorial(2) SLEEP 2017-04-06 13:39:56.207479 Task A: Compute factorial(3) SLEEP 2017-04-06 13:39:57.210128 Task A: factorial(3) is 6 Task B: Compute factorial(2) SLEEP 2017-04-06 13:39:58.210778 Task B: Compute factorial(3) SLEEP 2017-04-06 13:39:59.212510 Task B: Compute factorial(4) SLEEP 2017-04-06 13:40:00.217308 Task B: factorial(4) is 24 Total time: 5.016386032104492
使用异步 Sleep 的代码：
import asyncio import time from datetime import datetime async def custom_sleep(): print('SLEEP {}\n'.format(datetime.now())) await asyncio.sleep(1) async def factorial(name, number): f = 1 for i in range(2, number+1): print('Task {}: Compute factorial({})'.format(name, i)) await custom_sleep() f *= i print('Task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f)) start = time.time() loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [ asyncio.ensure_future(factorial("A", 3)), asyncio.ensure_future(factorial("B", 4)), ] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close() end = time.time() print("Total time: {}".format(end - start))脚本输出：
Task A: Compute factorial(2) SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648665 Task B: Compute factorial(2) SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648859 Task A: Compute factorial(3) SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649564 Task B: Compute factorial(3) SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649943 Task A: factorial(3) is 6 Task B: Compute factorial(4) SLEEP 2017-04-06 13:44:42.651755 Task B: factorial(4) is 24 Total time: 3.008226156234741
从输出可以看到，异步模式的代码执行速度快了大概两秒。当使用异步模式的时候(每次调用 await asyncio.sleep(1) )，进程控制权会返回到主程序的消息循环里，并开始运行队列的其他任务(任务A或者任务B)。
关于Python 中怎么使用Asyncio实现异步编程问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。