asyncio 是 Python 的一个内置库，它的主要用途是编写单线程并发代码，主要通过协程实现。这个库在 Python 3.4 版本中引入，作为 Python 的异步 I/O 框架，提供了基于事件循环的并发模型。

在 Python 3.4 之前，Python 的并发主要依赖于多线程和多进程，但这两种方式都有其局限性。多线程受到全局解释器锁（GIL）的限制，无法充分利用多核 CPU。而多进程虽然可以利用多核 CPU，但进程间的通信复杂，且开销大。因此，Python 社区开始寻找新的并发解决方案，最终在 Python 3.4 中引入了 asyncio。

asyncio 的主要特点是事件循环和协程。事件循环是 asyncio 的核心，可以理解为一个无限循环，我们可以把一些函数（通过 async 定义的函数，称为协程）注册到事件循环上，当满足事件发生的条件时，调用相应的协程函数。

协程是 asyncio 的另一个重要概念。协程是一种比线程更轻量级的存在，协程的调度完全由用户控制，协程之间的切换不涉及系统调用，开销极小。Python 中的协程并不是线程安全的，它们应该运行在同一个线程中。如果想要在多线程中使用协程，需要为每个线程创建一个事件循环。

Python 3.5 版本对 asyncio 进行了进一步的改进，引入了新的关键字 async 和 await，使得协程的定义和调用更加简洁明了。

Python 3.7 版本对 asyncio 进行了一些优化和改进，增加了如 asyncio.run() 等新的 API，使得运行和管理协程更加方便。

协程异步函数

1. 协程（Coroutines）和异步函数（Async Functions）：

• 使用 async def 关键字定义协程函数，可以在函数内部使用 await 关键字暂停执行，并等待其他协程完成。
• 异步函数是协程函数的一种特殊类型，使用 async 关键字定义，可以通过调用 await 来执行其他协程函数。

EventLoop

asyncio 模块在单线程上启动一个事件循环（event loop），时刻监听新进入循环的事件，加以处理，并不断重复这个过程，直到异步任务结束。事件循环的内部机制，可以参考 JavaScript 的模型，两者是一样的。

gather 和 create_task

1. 使用**asyncio.gather()**：
   • 将所有的异步任务收集到一个列表中，并使用**asyncio.gather()**函数同时执行它们。
   • **asyncio.gather()**会等待所有任务完成，并将它们的结果收集到一个列表中返回。
   • 如果其中任何一个任务发生了异常，**asyncio.gather()**会立即取消所有其他任务，并将异常传播出来。
2. 使用**asyncio.create_task()**：
   • 使用**asyncio.create_task()**函数创建并启动每个异步任务。
   • 这种方法不会等待任务完成，而是立即返回，允许函数继续执行后续代码，不阻塞当前线程。
   • 由于不等待任务完成，因此无法获得任务的结果或处理任务的异常。任务将在后台独立运行。

case

import asyncio

async def task1():
    print("任务1开始")
    await asyncio.sleep(2)
    print("任务1完成")

async def task2():
    print("任务2开始")
    await asyncio.sleep(3)
    print("任务2完成")

async def main():
    print("程序开始")
    await asyncio.gather(task1(), task2())
    print("程序结束")

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

import asyncio

async def hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作，挂起协程执行
    print("World")

async def main():
    await asyncio.gather(
        hello(),
        hello()
    )

asyncio.run(main())

参考