事件循环是asyncio核心，负责调度协程、管理任务和处理I/O事件。它通过注册任务、监听事件、调度执行、切换协程及完成任务来实现单线程并发。协程是异步函数，任务包装协程并跟踪状态，Future表示未来结果，Task是其子类。异常处理可通过try-except、gather的return_exceptions或add_done_callback实现。
asyncio 是 Python 用于编写并发代码的库，使用 async/await 语法。它主要解决的问题是在单线程中实现高并发，避免传统多线程带来的资源消耗和上下文切换开销。简单来说，它让你在一个线程里同时做很多事情，提高效率。
asyncio 异步编程入门教程
要理解 asyncio，可以把它想象成一个任务调度员，它负责在不同的任务之间切换，让程序看起来像是同时在执行多个任务。
asyncio 的核心概念包括：事件循环（Event Loop）、协程（Coroutine）、任务（Task）和 Future。
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事件循环是什么，它如何管理异步任务？
事件循环是 asyncio 的核心。它像一个总调度室，负责监听事件、调度任务。你可以把它想象成一个无限循环，不断地检查是否有任务需要执行。
事件循环管理异步任务的方式大致如下：
- 注册任务： 将协程包装成 Task 对象，并添加到事件循环中。
- 监听事件： 事件循环会监听各种事件，比如网络 I/O 完成、定时器到期等。
- 调度执行： 当事件发生时，事件循环会找到对应的 Task，恢复协程的执行。
-
切换任务： 当协程遇到
await
关键字时，会暂停执行，将控制权交还给事件循环。事件循环会选择下一个可以执行的 Task 继续执行。 - 完成任务： 当协程执行完毕后，Task 对象会标记为已完成，事件循环会移除该 Task。
一个简单的例子：
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import asyncio
async def my_coroutine(delay):
print(f"Coroutine sleeping for {delay} seconds...")
await asyncio.sleep(delay)
print(f"Coroutine finished after {delay} seconds.")
return f"Result after {delay} seconds"
async def main():
task1 = asyncio.create_task(my_coroutine(2))
task2 = asyncio.create_task(my_coroutine(1))
print("Waiting for tasks to complete...")
result1 = await task1
result2 = await task2
print(f"Task 1 result: {result1}")
print(f"Task 2 result: {result2}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())这段代码创建了两个协程
my_coroutine，分别休眠 2 秒和 1 秒。
asyncio.create_task将协程包装成 Task 对象，并添加到事件循环中。
await关键字用于等待 Task 完成。
asyncio.run(main())启动事件循环，并执行
main协程。
协程、任务和 Future 有什么区别，它们在异步编程中扮演什么角色？
-
协程（Coroutine）： 协程是一种特殊的函数，可以使用
async
关键字定义。它可以在执行过程中暂停，并在稍后恢复执行。协程是异步编程的基本单元。 -
任务（Task）： 任务是协程的包装器。
asyncio.create_task
函数可以将协程包装成 Task 对象，并添加到事件循环中。任务对象可以跟踪协程的状态，比如是否已完成、是否已取消等。 - Future： Future 代表一个尚未完成的计算结果。它可以被 await，当结果可用时，await 会返回结果。Task 实际上是 Future 的一个子类。
它们之间的关系是：协程定义了异步操作的逻辑，任务负责调度协程的执行，Future 用于获取协程的返回值。
用一个比喻来说，协程是菜谱，任务是厨师，Future 是餐盘。菜谱描述了如何做菜，厨师负责按照菜谱做菜，餐盘用于盛放做好的菜。
如何处理 asyncio 中的异常？
在 asyncio 中，异常处理与同步代码类似，可以使用
try...except语句。但需要注意的是，如果在协程中发生未捕获的异常，会导致程序崩溃。
以下是一些处理 asyncio 异常的技巧：
-
在协程内部捕获异常： 这是最常见的做法，可以在协程内部使用
try...except
语句捕获异常，并进行处理。
import asyncio
async def my_coroutine():
try:
await asyncio.sleep(1)
raise ValueError("Something went wrong")
except ValueError as e:
print(f"Caught an error: {e}")
async def main():
await my_coroutine()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())-
使用
asyncio.gather
处理多个任务的异常：asyncio.gather
可以同时运行多个任务，并返回一个包含所有任务结果的列表。如果其中一个任务发生异常，asyncio.gather
会抛出该异常。可以使用return_exceptions=True
参数来忽略异常，并将异常作为结果返回。
import asyncio
async def my_coroutine(i):
await asyncio.sleep(i)
if i == 2:
raise ValueError(f"Error in coroutine {i}")
return f"Result from coroutine {i}"
async def main():
results = await asyncio.gather(
my_coroutine(1),
my_coroutine(2),
my_coroutine(3),
return_exceptions=True
)
for result in results:
if isinstance(result, Exception):
print(f"Caught an error: {result}")
else:
print(f"Result: {result}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())-
使用
Task.add_done_callback
注册回调函数： 可以使用Task.add_done_callback
方法注册一个回调函数，在任务完成时执行。回调函数可以检查任务是否成功完成，并处理异常。
import asyncio
async def my_coroutine():
await asyncio.sleep(1)
raise ValueError("Something went wrong")
def callback(task):
try:
result = task.result()
print(f"Task completed with result: {result}")
except Exception as e:
print(f"Task failed with error: {e}")
async def main():
task = asyncio.create_task(my_coroutine())
task.add_done_callback(callback)
await asyncio.sleep(2) # Allow time for the task to complete
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())理解并掌握这些概念，就能更好地使用 asyncio 进行异步编程，提高程序的并发性能。
