异步IO与async/await的工作原理

异步IO的优势在于能够用有限的资源处理大量的并发连接，特别适合网络服务器、爬虫、实时通信等场景。：协程需要主动让出控制权，长时间运行的CPU密集型任务会阻塞事件循环。协程是一种特殊的生成器，但语义更清晰，专为异步编程设计。当某个IO操作完成时，将对应的协程重新放入就绪队列。：Future的子类，用于包装和管理协程的执行状态。所有任务完成，main协程恢复，输出结果和结束信息。时，挂起当前协程，将其

Darenm111

664人浏览 · 2025-09-21 20:19:05

Darenm111 · 2025-09-21 20:19:05 发布

一、异步IO的核心概念

异步IO是一种非阻塞式的编程范式，其核心思想是：当程序遇到需要等待的操作时（如网络请求、文件读写等），不会停滞不前，而是继续执行其他任务，待等待操作完成后通过回调或事件通知的方式回来处理结果。

这种模式与传统的同步阻塞IO形成鲜明对比：

同步阻塞：调用→等待→完成→继续，如同单车道排队
异步非阻塞：调用→继续其他工作→收到通知→处理结果，如同多车道交替通行

异步IO的优势在于能够用有限的资源处理大量的并发连接，特别适合网络服务器、爬虫、实时通信等场景。

二、async/await的工作原理

1. 协程（Coroutine）与async关键字

async def用于定义协程函数，这种函数调用时不会立即执行，而是返回一个协程对象：

async def example():
    return "Hello"

coro = example()  # 此时函数并未执行
print(type(coro))  # <class 'coroutine'>

协程是一种特殊的生成器，但语义更清晰，专为异步编程设计。

2. await表达式与执行权转让

await关键字是异步编程的核心机制：

async def demo():
    result = await some_async_operation()
    print(result)

await完成两个关键操作：

挂起当前协程：暂停当前函数的执行
交出控制权：将执行权返回给事件循环

await后面必须跟随一个"可等待对象"（Awaitable），包括：

其他协程对象
asyncio.Task对象
asyncio.Future对象

3. 事件循环（Event Loop）——异步引擎

事件循环是整个异步架构的心脏，它负责调度和执行所有协程：

事件循环的工作流程：

维护一个任务队列（准备就绪队列和等待队列）
从就绪队列中取出协程执行
遇到await时，挂起当前协程，将其等待的操作注册到等待队列
通过系统级的多路复用机制（epoll/kqueue/IOCP）监控所有IO操作
当某个IO操作完成时，将对应的协程重新放入就绪队列
循环执行以上步骤

import asyncio

async def main():
    # 创建多个任务，事件循环会调度它们并发执行
    task1 = asyncio.create_task(async_op1())
    task2 = asyncio.create_task(async_op2())
    await asyncio.gather(task1, task2)

4. 任务（Task）与Future

Future：底层对象，代表一个异步操作的最终结果
Task：Future的子类，用于包装和管理协程的执行状态

async def nested():
    await asyncio.sleep(1)
    return 42

async def main():
    # 将协程包装为Task，立即加入事件循环调度
    task = asyncio.create_task(nested())
    
    # 此时nested()已经在后台运行
    await task  # 等待任务完成并获取结果

三、完整执行流程示例

import asyncio

async def say_after(delay, message):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(message)
    return f"Done: {message}"

async def main():
    print("开始执行")
    
    # 创建两个任务，它们将并发执行
    task1 = asyncio.create_task(say_after(1, "Hello"))
    task2 = asyncio.create_task(say_after(2, "World"))
    
    # 等待两个任务都完成
    results = await asyncio.gather(task1, task2)
    print(f"结果: {results}")
    
    print("执行结束")

# 启动事件循环并运行主协程
asyncio.run(main())