Python 异步编程：asyncio 与并发处理最佳实践

Python 异步编程

异步编程是提升 Python 应用性能的关键。

一、概述

asyncio 是 Python 标准库中的异步 I/O 框架。

二、基础

import asyncio
async def hello():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello!")
asyncio.run(hello())

三、并发

async def main():
    tasks = [asyncio.create_task(fetch(url)) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

四、Web

使用 FastAPI 构建异步 Web 服务。

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/api/data")
async def get_data():
    return {"data": "async response"}

五、注意

• 避免阻塞调用
• 使用 async/await 传播异步
• 注意异常处理
• 控制并发数量

六、总结

异步编程适合 I/O 密集型任务，可大幅提升吞吐量。

本文基于实际生产环境经验编写，配置参数需根据具体情况调整。建议在测试环境验证后再应用于生产环境。