异步编程是提升Python应用性能的关键技术，尤其在I/O密集型任务中表现优异。以下是核心知识点梳理：
📌 基础概念
- 异步/同步：同步代码需等待任务完成才能继续执行，异步则通过事件循环实现非阻塞
- 协程（Coroutine）：通过
async def定义的可暂停函数，配合await关键字进行协作式多任务 - 事件循环（Event Loop）：
asyncio框架的核心，负责调度协程的运行
🧰 核心库与工具
- asyncio：Python标准库，提供异步I/O、事件循环、任务调度等基础功能
- aiohttp：基于asyncio的网络库，用于构建异步HTTP客户端和服务端
- asynciterable：处理异步可迭代对象的库，适合流式数据处理
💡 实战案例
- 网络请求：使用
aiohttp并发获取多个网页数据async def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text() - 文件读写：通过异步IO避免阻塞主线程
async with aiofiles.open('data.txt', 'r') as f: content = await f.read()
🚀 进阶技巧
- 并发控制：使用
asyncio.Semaphore限制同时运行的协程数 - 超时处理：
asyncio.wait_for可设置任务执行时限 - 异常处理：
try/except块需包裹await表达式
📌 提示：异步编程需注意避免CPU密集型任务，建议结合
asyncio.to_thread进行线程切换