本文主要介绍python的异步编程，具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以参考一下，希望能给你带来帮助。br。
目录
一、异步编程概述二。python III的异步框架模型。多个重叠任务的顺序执行。异步同步代码五、利用多线程克服特定任务异步限制概述
一、异步编程概述
异步编程是一种并发编程模式，其重点是通过调度不同任务之间的执行和等待时间，减少处理器的空闲时间，从而减少整个程序的执行时间。异步编程和同步编程模型的最大区别是任务切换。当我们遇到一个需要等待很长时间才能执行的任务时，我们可以切换到其他任务。
与多线程、多进程编程模型相比，异步编程只是同一个线程内的任务调度，无法充分利用多核CPU的优势，因此特别适合IO阻塞任务。
Python版本3.9.5
二、python的异步框架模型
Python提供了asyncio模块来支持异步编程，其中涉及到三个重要概念：协程、事件循环和未来。
Event loops主要负责跟踪调度所有异步任务，安排特定任务在某个时间点执行；
协程是对具体执行任务的封装，是一种特殊类型的函数，可以在执行过程中暂停和切换到事件循环执行过程；一般还需要创建一个由事件循环调度的任务；
Futures负责承载协程的执行结果，协程是随着事件循环中任务的初始化而创建的，随着任务的执行记录任务的执行状态；
异步编程框架的整个执行过程涉及到三者的密切配合；
第一，事件循环启动后，从任务队列中获取第一个要执行的协程，并据此创建相应的任务和future
然后，随着任务的执行，当任务需要在协程内部进行切换时，任务的执行将被挂起，执行线程将被释放到事件循环中，事件循环随后将获取下一个要执行的协程，并在相关初始化后执行该任务；
事件循环执行后，队列中的最后一个协程将被切换到第一个协程；
随着任务执行的完成，事件循环会将任务从队列中清除，相应的执行结果会同步到未来，一直持续到所有任务完成；
三、顺序执行多个可重叠的任务
每个任务在执行过程中会暂停给定的时间，顺序执行时间是每个任务执行时间的总和；
导入时间
定义倒计时(名称，延迟):
indents=(ord(name)-ord(' A ')* ' \ t '
n=3
而n:
time.sleep(延迟)
duration=time.perf_counter() -开始
打印('-' * 40)
print(f ' { duration: 4f } \ t { indents } { name }={ n } ')
n -=1
start=time.perf_counter()
count_down('A '，1)
count_down('B '，0.8)
count_down('C '，0.5)
打印('-' * 40)
打印(“完成”)
# -
# 1.0010 A=3
# -
# 2.0019 A=2
# -
# 3.0030 A=1
# -
# 3.8040 B=3
# -
# 4.6050 B=2
# -
# 5.4059 B=1
# -
# 5.9065 C=3
# -
# 6.4072 C=2
# -
# 6.9078 C=1
# -
#完成
四、异步化同步代码
Python在语法上提供了两个关键字，async和await，以简化同步代码到异步的修改；
Async用在函数的def关键字前面，以表示它是一个协程函数；
Await在conroutine中用于标记执行过程需要暂停并释放给事件循环；
await后的表达式需要返回可等待的对象，如conroutine、task、future等。
Asyncio模块主要提供操作事件循环的方式；
我们可以通过异步非同步(异步)将倒计时标记为协程，然后使用等待和睡眠来实现异步的暂停，从而将控制权交给事件循环；
异步定义递减计数（名称、延迟、开始):
indents=(ord(name)-ord(' A ')* \ t '
n=3
而n:
等待异步睡眠（延迟)
duration=time.perf_counter() -开始
打印('-' * 40)
打印(f '持续时间：4f } \ t { indents } { name }={ n } ')
n -=1
我们定义一个异步的主要的方法，主要完成工作的创建和等待任务执行结束；
异步定义main():
start=time.perf_counter()
tasks=[asyncio。create _ task(count _ down(name，delay，start)) for name，delay in [('A '，1)，(' B '，0.8)，(' C '，0.5)]]
wait asyncio.wait(任务)
打印('-' * 40)
打印("完成")
执行我们可以看到时间已经变为了执行时间最长的任务的时间了；
asyncio.run(main())
# -
# 0.5010 C=3
# -
# 0.8016 B=3
# -
# 1.0011 A=3
# -
# 1.0013 C=2
# -
# 1.5021 C=1
# -
# 1.6026 B=2
# -
# 2.0025 A=2
# -
# 2.4042 B=1
# -
# 3.0038 A=1
# -
#完成
五、使用多线程克服具体任务的异步限制
异步编程要求具体的任务必须是协程，也就是要求方法是异步的，否则只有任务执行完了，才能将控制权释放给事件循环；
大蟒中的并发。未来提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，可以直接在异步编程中使用，从而可以在单独的线程或者进程至今任务；
导入时间
进口异步
从并行未来导入线程池执行器
定义倒计时（名称、延迟、开始):
indents=(ord(name)-ord(' A ')* \ t '
n=3
而n:
时间.睡眠(延迟)
duration=time.perf_counter() -开始
打印('-'*40)
打印(f '持续时间：4f } \ t { indents } { name }={ n } ')
n -=1
异步定义main():
start=time.perf_counter()
loop=asyncio.get_running_loop()
executor=ThreadPoolExecutor(max _ workers=3)
fs=[
loop.run_in_executor(executor，count_down，*args) for args in [('A '，1，start)，(' B '，0.8，start)，(' C '，0.5，start)]
]
等待asyncio.wait(fs)
打印('-'*40)
打印('完成)
asyncio.run(main())
# -
# 0.5087 C=3
# -
# 0.8196 B=3
# -
# 1.0073 A=3
# -
# 1.0234 C=2
# -
# 1.5350 C=1
# -
# 1.6303 B=2
# -
# 2.0193 A=2
# -
# 2.4406 B=1
# -
# 3.0210 A=1
# -
#完成。
总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注我们的更多内容！
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