异步编程是提升 Python 程序性能的关键技术，尤其在 I/O 密集型任务中表现突出。以下是常见场景与代码示例：

🚀 核心概念

  • 异步/等待：使用 async def 定义协程，await 关键字实现非阻塞调用 
    async def fetch_data():
    print("开始请求...")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟网络请求
    print("数据获取完成")
  • 事件循环：通过 asyncio.run() 启动协程
    asyncio事件循环

📦 应用场景

场景 示例
网络请求 asyncio.gather() 并发多个 HTTP 调用
数据库操作 使用 asyncpg 实现异步 PostgreSQL 连接
文件读写 asyncio.open() 非阻塞文件 I/O 操作

📚 扩展学习

💡 小贴士

  1. 使用 async/await 替代 yield 语法，更直观
  2. 避免在异步函数中使用阻塞操作（如 time.sleep()）
  3. 通过 asyncio.Semaphore 控制并发数量
非阻塞I/O

异步编程如同多线程，但更轻量！🚀 通过协作式多任务调度，可显著提升程序吞吐量。