为什么要用asyncio.wait

asyncio.wait() 方法是Python内置的asyncio库提供的一种协程并发运行的方法。它可以同时运行多个协程，并且会在它们完成时返回一个由Future实例组成的集合。 这个方法可以用于避免程序中的阻塞，并且能够使协程之间更好的协作。在并发编程中，使用asyncio.wait()可以显著提高程序的性能和效率。

相关问题

使用 asyncio.gather 与 asyncio.wait的区别

`asyncio.gather` 和 `asyncio.wait` 都是 Python 的 asyncio 库中的两个用于并发执行多个异步任务的方法，但它们之间有显著的不同。

1. **asyncio.gather()**:
- 这个函数用于一次性调度并等待多个协程（coroutines）的完成。它接受一组协程作为参数，返回一个 Future 对象，当所有协程都完成时，Future 将解析为包含每个协程结果的一个元组。如果任何一个协程抛出了异常，那么整个 `gather` 也会立即停止，返回的 Future 将包含第一个失败协程的错误信息。
- 示例：

     import asyncio

     async def task1():
         await asyncio.sleep(1)
         return "Task1 result"

     async def task2():
         await asyncio.sleep(2)
         return "Task2 result"

     tasks = [task1(), task2()]
     results = await asyncio.gather(*tasks)
     print(results)  # {"Task1 result", "Task2 result"}

2. **asyncio.wait()**:
- `wait` 函数则更底层，它接收一个可迭代的协程集合和一个超时时间。它会返回两个列表：一个是已完成的任务，另一个是还在运行或挂起的任务。这意味着你需要手动处理这些返回值，可能需要使用 `asyncio.all_tasks()` 或者 `asyncio.shield()` 来确保所有任务都被正确地收集和处理。
- 示例：

     import asyncio

     async def task1():
         await asyncio.sleep(1)
         return "Task1 result"

     async def task2():
         await asyncio.sleep(2)
         return "Task2 result"

     tasks = [task1(), task2()]
     done, pending = await asyncio.wait(tasks)
     completed_results = [t.result() for t in done]
     print(completed_results)

注意，如果你不提供超时时间，`wait` 只会在所有任务完成后才会结束。

总结来说，`asyncio.gather()` 是一个简洁的方式，适合于不需要太多控制流程、只需要等待所有任务完成的情况；而 `asyncio.wait()` 提供了更多的灵活性，但需要手动管理任务的状态。如果你不确定具体需求，`gather` 更加推荐，因为它更易于理解和使用。

asyncio.gather和asyncio.wait的区别

asyncio.gather()和asyncio.wait()都是用于并发地运行多个协程的方法，但它们之间有一些区别。

asyncio.gather()用于收集一组协程并将它们同时运行，它会等待所有协程执行完成后才返回结果。当您需要同时运行多个独立的协程时，使用asyncio.gather()是非常方便的选择。此外，asyncio.gather()会在所有协程完成时返回一个由所有协程结果组成的列表。

相反，asyncio.wait()也是用于并发运行多个协程，但它与asyncio.gather()不同的是，它并不直接返回所有协程的结果。相反，它返回一个包含已完成协程和未完成协程的元组。您可以使用已完成的协程列表来处理结果，或者使用未完成的协程列表来继续等待这些协程的完成。

因此，当您需要同时运行多个独立的协程，并需要处理它们返回的结果时，使用asyncio.gather()是最好的选择。而当您需要同时运行多个独立的协程，并需要在它们完成时采取进一步行动时，则使用asyncio.wait()更加合适。