python中的async

`async` 和 `await` 是 Python 中用于异步编程的关键字。

- `async` 用于定义异步函数，表示该函数是一个异步函数，可以在不阻塞主程序的情况下执行。

- `await` 用于等待异步函数执行完毕，并返回该函数的结果。

举个例子：

import asyncio

async def fetch_url(url):
    # 模拟网络请求
    await asyncio.sleep(1)
    return "Data from " + url

async def main():
    result1 = await fetch_url("https://www.example.com/1")
    result2 = await fetch_url("https://www.example.com/2")
    print(result1)
    print(result2)

asyncio.run(main())

这样，在两个网络请求的执行期间，主程序不会被阻塞，从而保证程序的流畅性。

相关问题

Python中async

async是Python中异步编程的关键字，用于定义异步函数。异步编程是一种编写高效、并发代码的方式，它允许程序在等待I/O操作时执行其他任务，从而提高程序的响应速度和吞吐量。

异步函数使用async关键字定义，其中可能会使用await关键字来等待另一个异步函数的结果。例如，下面是一个简单的异步函数示例：

async def fetch_data():
    # 等待网络请求结果
    response = await make_request()
    # 处理结果
    data = process_response(response)
    return data

在上面的代码中，fetch_data函数会等待make_request函数的结果，这个函数可能会发起一个网络请求。使用await关键字可以暂停当前函数的执行，等待异步操作完成后再继续执行。

在异步编程中，还可以使用asyncio模块提供的事件循环机制来协调多个异步操作的执行。例如，下面是一个使用asyncio模块的例子：

import asyncio

async def fetch_data():
    # 等待网络请求结果
    response = await make_request()
    # 处理结果
    data = process_response(response)
    return data

async def main():
    # 并发执行多个异步函数
    tasks = [fetch_data() for _ in range(10)]
    # 等待所有异步函数执行完成
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    # 处理结果
    process_results(results)

if __name__ == '__main__':
    # 创建事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 运行主函数
    loop.run_until_complete(main())

在上面的代码中，我们定义了一个main函数，它会并发执行多个异步函数，并使用asyncio.gather函数等待所有异步函数执行完成。在运行程序时，我们需要创建一个事件循环，并使用run_until_complete方法运行主函数。

python中async

/await是什么？

async/await是一种异步编程的方法，可以让程序在等待I/O操作时不会被阻塞。async关键字用于定义一个异步函数，这个函数可以在执行到I/O操作时暂停并等待操作完成。await关键字用于等待异步操作完成并返回结果，这个关键字只能在异步函数中使用。

使用async/await可以让程序更有效地利用CPU资源，提高程序的并发性能。同时，async/await也使得异步编程更加直观和易于理解。