python async await案例

Python的async await是一种异步编程的方式，它可以让我们在不阻塞主线程的情况下执行异步任务。下面是一个简单的async await案例：

import asyncio

async def hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

async def main():
    await asyncio.gather(hello(), hello(), hello())

asyncio.run(main())

这个例子中，我们定义了一个async函数hello()，它会打印出“Hello”，然后等待1秒钟，最后再打印出“World”。我们还定义了一个async函数main()，它会同时执行三个hello()函数。我们使用asyncio.gather()函数来并发执行这三个函数。

最后，我们使用asyncio.run()函数来运行main()函数。这个函数会创建一个事件循环，并在事件循环中执行main()函数。在这个例子中，我们使用asyncio.sleep()函数来模拟一个异步任务，但实际上，我们可以使用任何异步操作，比如网络请求、数据库查询等。

相关问题

python async

### Python 中 `async` 关键字及其应用

#### 定义与作用
在 Python 编程语言中，`async` 和 `await` 是用于异步编程的关键字，自 Python 3.5 版本起引入。这两个关键字旨在简化并发编程流程，使编写的异步代码更接近于同步风格的代码结构，但在实际运行过程中并不会造成线程阻塞，进而提升程序效率特别是处理 I/O 密集型任务时的表现[^3]。

#### 基础语法说明
当定义一个函数为协程(coroutine)，即允许其内部暂停并稍后恢复的能力，则需在其前加上 `async def` 来声明该函数为异步形式。而要等待某个操作完成再继续执行后续指令的地方则应使用 `await` 表达式来实现这一点。需要注意的是只有处于另一个已经标记为 `async` 的上下文中才能合法地调用带有 `await` 的语句[^1]。

#### 实际案例分析
考虑如下一段展示如何利用 `async/await` 构建基本异步行为模式的例子：

import asyncio

async def say_after(delay, message):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(message)

async def main():
    start_time = asyncio.get_running_loop().time()

    # 并发启动两个say_after协程实例
    task1 = asyncio.create_task(say_after(1, 'hello'))
    task2 = asyncio.create_task(say_after(2, 'world'))

    # 等待两者都完成后才结束main()
    await task1
    await task2
    
    end_time = asyncio.get_running_loop().time()
    
    print(f"Total elapsed time: {end_time-start_time:.2f} seconds")

# 运行事件循环直至main()返回结果
asyncio.run(main())

上述脚本展示了通过创建独立的任务(`task`)对象来进行多个异步动作的同时发起，并最终收集它们的结果后再做进一步处理的方式。这里还特别强调了从 Python 3.7 开始推荐使用的 `create_task()` 方法替代旧版本里的 `ensure_future()` 接口[^2]。