Python的異步編程功能（簡稱async）讓你可以編寫不必等待獨立任務完成就可以完成更多工作的程序。Python附帶的asyncio庫為你提供了使用async處理磁盤或網絡I/O、無需其他方面等待的工具。

asyncio提供了兩種處理異步操作的API：高級和低級。高級API用途廣泛，適用于各種應用程序。低級API功能強大，但也很復雜，使用頻率較低。

本文重點介紹高級API。我們會逐步介紹asyncio中常用的高級API，說明它們如何可用于涉及異步任務的常見操作。

如果你完全剛接觸Python中的async，或者想了解其工作原理，不妨先看看本人介紹Python async的文章：https://www.infoworld.com/article/3454442/get-started-with-async-in-python.html，之后再作深入研究。

在Python中運行協程和任務

很自然，asyncio最常見的用途是運行Python腳本的異步部分。這意味著學會使用協程和任務。

Python的異步組件（包括協程和任務）只能與其他異步組件一起使用，不能與常規(guī)的同步Python一起使用，因此需要asyncio來填補缺口。為此，你要使用asyncio.run函數：

import asyncio

async def main（）：

print （“Waiting 5 seconds. ”）

for _ in range（5）：

await asyncio.sleep（1）

print （“?！保?/p>

print （“Finished waiting.”）

asyncio.run（main（））

這運行main（），連同main（）觸發(fā)的任何例程，等待結果返回。

通常而言，Python程序應只有一個.run（）語句，就像Python程序應只有一個main（）函數一樣。 如果不小心使用，async可能會使程序的控制流難以閱讀。程序的異步代碼只有一個入口點可以避免情況變得繁復。

異步函數還可以調度安排成tasks，即包裝協程并幫助運行協和的對象。

async def my_task（）：

do_something（）

task = asyncio.create_task（my_task（））

my_task（）隨后在事件循環(huán)中運行，結果存儲在task中。

如果你只有一個任務想要獲取結果，可以使用asyncio.wait_for（task）來等待任務完成，然后使用task.result（）檢索結果。但如果你安排了許多任務要執(zhí)行，并想要等待所有任務完成，不妨使用asyncio.wait（［task1， task2］）收集結果。（注意，如果你不希望超過一定長度的時間后運行，可以設置操作的超時時間。）

在Python中管理異步事件循環(huán)

asyncio的另一個常見用途是管理異步事件循環(huán)。事件循環(huán)是運行異步函數和回調的對象。使用asyncio.run（）時，它自動創(chuàng)建。你通常希望每個程序僅使用一個異步事件循環(huán)，同樣以便管理。

如果你在編寫服務器等更高級的軟件，需要對事件循環(huán)擁有較低級別的訪問權。為此，你可以“揭開面紗”，直接接觸事件循環(huán)的內部機制。不過如果是簡單的工作，不需要這么做。

在Python中使用streams讀寫數據

async的最佳使用場景是長時間運行的網絡操作，其中應用程序可能阻止等待其他某個資源返回結果。為此，asyncio提供了streams，這是用于執(zhí)行網絡I/O的高級機制。這包括充當網絡請求的服務器。

asyncio使用兩個類StreamReader和StreamWriter，在高級層面進行網絡讀寫。如果你要從網絡讀取，可以使用asyncio.open_connection（）打開連接。該函數返回StreamReader對象和StreamWriter對象的元組，你要在每個對象上使用.read（） 和.write（）方法以便通信。

想接收來自遠程主機的連接，使用asyncio.start_server（）。asyncio.start_server（）函數將回調函數client_connected_cb作為參數來接受，只要收到請求就調用該函數。該回調函數將StreamReader和StreamWriter的實例作為參數，那樣你就能處理服務器的讀/寫邏輯。這個例子（https://gist.github.com/ethanfrey/75e58db27095936b9e5e）介紹了一個簡單的HTTP服務器使用asyncio驅動的aiohttp庫。

在Python中同步任務

異步任務往往獨立運行，但有時你希望它們彼此通信。asyncio提供了隊列和另外幾種在任務之間進行同步的機制：

隊列：asyncio隊列允許異步函數排列Python對象，以便供其他異步函數使用——比如說，基于行為在不同類型的函數之間分配工作負載。

同步原語：asyncio中的鎖、事件、條件和信號其工作方式類似常規(guī)的Python鎖、事件、條件和信號。

關于所有這些方法要記住的一點是它們不是線程安全的。對于在同一事件循環(huán)中運行的異步任務來說這不是問題。但如果你試圖與不同事件循環(huán)、操作系統線程或進程中的任務共享信息，就需要使用threading模塊及其對象來執(zhí)行此操作。

此外，如果你想跨線程邊界啟動協程，請使用asyncio.run_coroutine_threadsafe（）函數，然后將與它結合使用的事件循環(huán)作為參數傳遞。

在Python中暫停協程

asyncio的另一個常見、但很少討論的用途是在協程內部等待任意時長。為此你不能使用time.sleep（），否則會阻塞整個程序。而是應使用asyncio.sleep（），它允許其他協程繼續(xù)運行。

在Python中使用較低級別的async

最后，如果你認為構建的應用程序可能需要asyncio的較低級組件，在開始編程之前先考慮一番：很可能有人已經構建了可以滿足你需求的基于async的Python庫。

比如說，如果你需要異步DNS查詢，不妨查看aiodns庫;若是異步SSH會話，則有asyncSSH。通過關鍵字“async”（以及其他與任務相關的關鍵字）搜索PyPI，或查看人工篩選的Awesome Asyncio列表（https://github.com/timofurrer/awesome-asyncio），以獲取靈感。

責任編輯：ct