async/await 不等于自动并行,单个 await 默认串行等待,需用 asyncio.gather() 或 create_task() 显式并发;同步代码中直接调用 async 函数不会执行;漏 await 会返回协程对象而非结果;asyncio.sleep() 默认不响应中断,需额外处理。

async/await 不等于自动并行
很多人以为只要把函数改成 async、调用加 await,代码就会“变快”或“并发执行”。其实不是:单个 await 是挂起当前协程、让出控制权,但默认仍是串行等待——除非你主动调度多个任务。
常见错误现象:await fetch_user(1) 和 await fetch_user(2) 写成两行,结果耗时是两者之和,而非最大值。
- 要用
asyncio.gather()或asyncio.create_task()显式并发启动多个协程 -
asyncio.gather()适合“等全部完成”,asyncio.create_task()+await适合需要中途介入或取消的场景 - 注意:
gather()中任意一个协程抛异常,默认会取消其余正在运行的任务(可通过return_exceptions=True改变)
在同步代码里直接调用 async 函数会卡死
比如在普通函数中写 my_coro()(没 await),或者用 threading.Thread 启动异步函数,程序不会报错,但协程对象根本不会执行,甚至可能引发 RuntimeWarning: coroutine 'xxx' was never awaited。
使用场景:想从 Flask/Django 的视图、或旧有同步脚本里临时调用一个异步工具函数。
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- 必须在事件循环中运行:用
asyncio.run()(仅限顶层、且一个进程只能调一次) - 已有运行中的循环(如 FastAPI)?用
asyncio.create_task()或asyncio.ensure_future(),别自己run_until_complete() - 绝对不要在同步函数里用
loop.run_until_complete()手动启循环——容易撞上“事件循环已关闭”或嵌套循环冲突
忘记 await 的 awaitable 对象(比如未调用的协程)
典型错误:把 async def do_work(): ... 定义好后,写成 do_work()(漏了 await),结果得到一个 coroutine 对象,而不是执行结果。它不会报错,但后续如果传给 print() 或做逻辑判断,往往值为 <coroutine object ...></coroutine>,甚至导致 TypeError。
参数差异:同步函数调用返回值,异步函数调用返回协程对象——这是 Python 的语法约定,不是 bug。
- 静态检查可用
mypy+types-asyncio插件捕获部分漏await场景 - 运行时可加简单防护:在关键入口处检查返回值类型,比如
if inspect.iscoroutine(result): raise RuntimeError("forgot await?") - IDE 如 PyCharm 能高亮未 await 的协程调用,但别完全依赖——动态构造的调用(如
getattr(obj, method_name)())它管不了
用 asyncio.sleep() 替代 time.sleep(),但忘了它不能中断信号
time.sleep(5) 在收到 SIGINT(Ctrl+C)时会立即响应;而 await asyncio.sleep(5) 默认要等到期才响应中断,用户体验像“卡住”。这不是 bug,是设计使然:asyncio 的取消机制基于异常传播,sleep 期间不主动检查取消状态。
性能影响:加中断检查会略微增加调度开销,但对绝大多数应用可忽略。
- 正确做法是用
await asyncio.wait_for(asyncio.sleep(5), timeout=5)——但更推荐直接用await asyncio.sleep(5, loop=loop)(Python 3.12+ 已默认支持中断) - 老版本(asyncio.shield() 或
try/except CancelledError做清理,否则资源可能泄漏 - 别用
loop.call_later()模拟 sleep:语义不清、难测试、且无法被wait_for统一管理
异步最难的不是写 async,而是判断哪一层该挂起、哪一层该并发、哪一层根本不该碰 event loop。很多问题表面是语法错,根子是执行模型没理清——比如在数据库连接池里混用同步/异步驱动,或误以为 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 能替代 asyncio.to_thread()。










