Python 异步编程：别傻傻地排队了，这玩意儿才是摸鱼神器

哎，构建脚本又卡在 89% 不动了...这破公司的 Jenkins 服务器估计是上个世纪的古董，慢得我想把显示器吃了。趁着这空档，给你们这帮刚入坑的小白扯扯 Python 的 `asyncio`。别一天天只知道写同步代码，那玩意儿跑起来跟老太太过马路似的，看着我都替 CPU 着急。

老实说，当年为了搞懂这个 `asyncio` 和 `event loop`，我发际线至少后移了两厘米...这破文档写得跟天书一样，谁看谁迷糊。

为什么你需要异步？（除非你想被用户喷死）

听着，同步编程（Synchronous）就是一根筋。你去买早点，前面那哥们儿在那纠结是要豆腐脑还是豆浆，你就得在后面干站着。这就叫 Blocking（阻塞）。在代码里，就是你的程序傻傻地等着网络请求返回，CPU 就在那闲得抠脚，这资源浪费得简直令人发指！！！

而异步编程（Asynchronous）呢？就像你在早高峰的地铁上试图吃韭菜盒子...啊呸，不对。应该说，就像你去餐馆点餐，点完你就回座玩手机去了，服务员做好了会喊你。这就叫 Non-blocking（非阻塞）。Python 的 `asyncio` 就是干这个的，特别适合那种 IO 密集型的任务，比如爬虫啊、Web 服务啊。

别跟我提 Java 的多线程，那玩意儿起一个线程吃一坨内存，还要处理各种锁，写起来心态崩了想砸键盘。Python 的协程（Coroutine）才是亲儿子，单线程里玩并发，切换开销小得一匹，yyds！

核心概念：这三个玩意儿搞不懂就别写了

• Event Loop（事件循环）：你可以把它想象成一个不知疲倦的打工人（或者说就是苦逼的 PM）。它在一个死循环里不断地轮询：”哎，那个网络请求好了没？好了？行，回调函数跑起来！“
• async：这就好比给函数贴个条，“这货是个协程，别直接调用它，得安排进日程表”。
• await：这就是精髓了。意思是“老子要在这里等一会儿（比如等数据库返回），Event Loop 你先去忙别的，别在我这死磕”。

代码演示：从某个烂尾项目里扒出来的

来来来，上代码。这代码风格你们凑合看，变量名有点乱，毕竟是从我那个跑路的前同事留下的屎山里扒出来的...稍微改了改。

高能预警：这代码也就是演示用，生产环境敢这么写会被运维打死，到时候别说我教你的！

import asyncio\nimport time\n\n# 模拟一个耗时的IO操作，比如去请求一个慢得要死的接口\nasync def do_some_junk_work(task_name, delay_time):\n    print(f\"[{time.strftime('%X')}] 任务 {task_name} 开始了... 假装在努力工作\")\n    \n    # 别问为什么这么写，问就是为了上线\n    # 这里千万别用 time.sleep()！用了整个线程就卡死了，要用 asyncio.sleep\n    await asyncio.sleep(delay_time) \n    \n    # 模拟处理一些烂数据\n    tmp_res = f\"任务 {task_name} 完成，耗时 {delay_time}s\"\n    print(f\"[{time.strftime('%X')}] {tmp_res}\")\n    return tmp_res\n\nasync def main():\n    print(f\"[{time.strftime('%X')}] 主程序启动，准备搞事情...\")\n    \n    # 创建几个任务，就像给实习生派活儿\n    # 以前还得手动 get_event_loop，现在 high-level API 方便多了\n    task1 = asyncio.create_task(do_some_junk_work(\"A_legacy_api\", 2))\n    task2 = asyncio.create_task(do_some_junk_work(\"B_db_query\", 3))\n    task3 = asyncio.create_task(do_some_junk_work(\"C_cache_flush\", 1))\n\n    print(f\"[{time.strftime('%X')}] 任务派发出去了，我先喝口水（此时并没有阻塞）\")\n\n    # await 等待所有任务结束\n    # 如果不用 gather，你得一个个 await，那还异步个锤子\n    results = await asyncio.gather(task1, task2, task3)\n    \n    print(f\"[{time.strftime('%X')}] 所有破事儿都处理完了: {results}\")\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    # Python 3.7+ 才能这么用，老版本还得折腾 loop\n    s = time.perf_counter()\n    asyncio.run(main())\n    elapsed = time.perf_counter() - s\n    print(f\"总耗时: {elapsed:0.2f} 秒 (如果是同步代码，至少得 2+3+1=6秒！)\")

性能对比：肉眼可见的快

看到最后那个 `总耗时` 没？如果是同步代码，你得等 A 跑完（2秒），再等 B（3秒），再等 C（1秒），一共 6 秒。用了 `asyncio`，这三个货是并发跑的（虽然是在一个线程里），总耗时取决于最慢的那个，也就是 3 秒多一点。

这就好比你咱们平时修 Bug，你不可能改一行代码就编译一次然后傻等吧？你肯定是改好几处，然后一起编译。这就是异步的魅力！效率提升杠杠的！

哎不对，刚才说岔了，回来回来。虽然异步快，但是代码逻辑会变得碎片化。如果不小心在 `async` 函数里写了个 `time.sleep` 或者计算密集型的死循环，整个 Event Loop 就直接被你堵死... 那场面，简直就是火葬场。我曾经因为这个被组长喷得想当场离职。

最后再啰嗦两句

行了，Jenkins 终于跑完了，我也得去修那一堆红色的报错了...心态崩了呀。

看了这么久，不点个关注合适吗？小心下次我也写出这种 Bug 坑你。关注我，下次带你避更深的坑，毕竟我的坑位比较多。