python中async await用法

在Python中，`async`和`await`是用于异步编程的关键字。它们与`asyncio`模块一起使用，可以实现协程的定义和调度。

下面是一个示例，演示了`async`和`await`的用法：

import asyncio

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

async def main():
    print(f"started at {time.strftime('%X')}")
    await say_after(1, 'hello')
    await say_after(2, 'world')
    print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

asyncio.run(main())

在这个例子中，我们定义了一个`say_after`函数，它是一个协程函数（使用`async`关键字定义）。在`say_after`函数中，我们使用`await`关键字来等待一个异步操作（`asyncio.sleep`），然后打印出指定的内容。

在`main`函数中，我们使用`await`关键字来等待`say_after`函数的执行。这样，当第一个`say_after`函数执行完毕后，才会继续执行下一个`say_after`函数。

最后，我们使用`asyncio.run`函数来运行`main`函数，从而启动整个异步程序。

相关问题

python中async和await用法

### 回答1：
`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。

### 回答2：
Python的async/await是用于异步编程的一组关键字，它们可以让我们编写异步程序更加方便、简洁。async/await可以帮助我们处理异步操作的结果，使得我们编写代码时更加清晰，不需要复杂的回调机制和线程池等。

async/await一般都是一起使用的，async表示函数是异步函数，await则表示求值一个异步函数表达式并且等待它执行完成。异步函数是可以暂停并挂起正在执行的代码，从而不影响主要的线程。

在Python的asyncio中，async等同于Coroutine对象，表示一个协程对象，可以被调度程序调度并执行，是异步编程的核心。而await用于等待协程执行完毕，并返回结果。常用的异步库中，像aiohttp中的请求和响应也是协程对象，并且返回的也是异步的结果。

下面是一个简单的例子：

import asyncio

async def main():
    print('开始执行')
    await asyncio.sleep(1)
    print('执行完成')

loop = asyncio.get_event_loop()
result = loop.run_until_complete(main())

在这个例子中，我们定义了一个异步函数main，调用它时用了await表示等待异步操作完成，结果会被赋值给result。当我们运行这段代码时，会输出以下内容：

开始执行
执行完成

可以看到，程序在遇到await时暂停了1秒钟，等到异步操作完成后才继续执行下面的代码。

总的来说，async/await是Python中实现异步编程的一种方式，避免了多线程的锁和竞争问题，提高了程序的性能，能够有效提高程序的性能和并发处理能力。

### 回答3：
async和await是Python 3.5版本后新增的关键字，它们是用来支持异步编程的。异步编程是一种通过异步的方式实现高效操作资源的技术，与传统的同步方式相比，它可以充分利用计算机多核处理能力，提高代码执行效率。

async定义一个coroutine（协程），该函数会立即返回，而不会等待该函数执行完毕。await是用来等待一个coroutine执行完成，调用await函数会暂停当前coroutine的执行，直到await的coroutine执行完毕。

async和await可以用来定义异步函数和异步上下文管理器。下面是一个简单的例子：

async def async_function():
await some_coroutine()
# do something

async with async_context_manager():
await some_coroutine()
# do something

在上面的代码中，async_function是一个异步函数，some_coroutine是另一个coroutine，如果该coroutine执行时间较长，则async_function会在等待该coroutine的执行过程中立即返回。async_context_manager是一个异步上下文管理器，也可以在其中使用await等待异步操作完成。

需要注意的是，异步编程需要使用异步框架支持（如asyncio），同时需要了解协程和事件循环的工作原理。虽然异步编程有着很高的效率和性能，但是代码的可读性和维护性较差，需要慎重使用。

python async await用法

在 Python 中，`async` 和 `await` 是用于处理异步代码的关键字。它们结合使用可以简化异步代码的编写和阅读，类似于 JavaScript 中的用法。

要使用 `async` 和 `await`，需要遵循以下几个步骤：

1. 定义一个异步函数：使用 `async` 关键字定义一个异步函数。这个函数内部可以包含 `await` 表达式来等待其他异步任务的完成。

2. 使用 `await` 等待异步任务：在异步函数内部，使用 `await` 关键字等待一个异步任务的完成。这个异步任务可以是一个返回协程对象或者返回期望对象的可等待对象。

下面是一个简单的示例：

import asyncio

async def fetch_data():
    # 模拟一个异步任务
    await asyncio.sleep(1)
    return "Data"

async def main():
    data = await fetch_data()
    print(data)

# 创建一个事件循环并运行异步函数
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在上面的示例中，我们定义了一个异步函数 `fetch_data()`，它模拟了一个耗时 1 秒的异步任务，并返回字符串 "Data"。接着，我们定义了一个名为 `main()` 的异步函数，在其中使用 `await` 等待 `fetch_data()` 函数的完成，并将结果赋值给 `data` 变量。最后，我们创建了一个事件循环并运行 `main()` 函数。

需要注意的是，必须在一个异步上下文中（如异步函数或协程）使用 `await`。如果在非异步函数中使用 `await`，会报错。

除了 `await`，还可以使用 `asyncio.gather()` 来同时等待多个异步任务的完成。这个函数接受一个可迭代对象，返回一个包含所有结果的列表。

下面是一个示例：

import asyncio

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

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

async def main():
    results = await asyncio.gather(task1(), task2())
    print(results)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在上面的示例中，我们定义了两个异步任务 `task1()` 和 `task2()`，它们分别模拟了耗时 1 秒和 2 秒的异步操作。在 `main()` 函数中，我们使用 `asyncio.gather()` 同时等待这两个任务的完成，并将结果保存在 `results` 列表中。最后，我们打印出结果。

这就是在 Python 中使用 `async` 和 `await` 处理异步代码的基本用法。希望对你有所帮助！