Python 中的 async 和 await 入门

更新: 9/24/2025字数: 0 字 时长: 0 分钟

• 一、为什么需要异步？
• 二、异步的好处
• 三、Python 里的 async / await
  • 示例：
• 四、关键点总结
• 五、实际应用
• 常见问题
  • 1. 被 async 修饰的函数，如果直接调用会怎么样？
  • 2. await 是做什么的？

在 Python 里，async / await 用来写 异步代码。它们的主要作用是： 👉 让程序 同时处理多个任务，而不是一个个排队等。

一、为什么需要异步？

举个例子：

你写了一个程序，要做两件事：

1. 下载一个文件（需要 5 秒）
2. 打印 1 到 5 的数字

如果用普通（同步）的写法：

import time

def download_file():
    print("开始下载...")
    time.sleep(5)  # 模拟下载，卡住 5 秒
    print("下载完成！")

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(i)
        time.sleep(1)

download_file()
print_numbers()

运行结果：

开始下载...
（卡住 5 秒）
下载完成！
1
2
3
4
5

问题：

• 下载的时候，程序被 卡住，不能同时去做别的事情。

这就是 同步 —— 一件事没做完，下一件事只能等。

二、异步的好处

用异步就不一样了。下载的时候，程序不用干等，可以去做别的事情。等下载好了再回来继续。

这就像：

• 同步：你烧水的时候，站在水壶前等 5 分钟，啥也不干。
• 异步：你烧水的时候，顺便去切菜、洗菜。水开了再回来处理。

异步的目标就是 提高效率。

三、Python 里的 async / await

• async 用来定义一个 异步函数（叫做 coroutine 协程）。
• await 用来 等待一个异步任务完成，在等待的同时，程序可以去干别的事。

示例：

import asyncio

# 定义异步函数
async def download_file():
    print("开始下载...")
    await asyncio.sleep(5)  # 模拟下载，不会卡住
    print("下载完成！")

async def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(i)
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作

# 主函数
async def main():
    # 同时执行两个任务
    await asyncio.gather(
        download_file(),
        print_numbers()
    )

# 运行
asyncio.run(main())

运行结果：

开始下载...
1
2
3
4
5
下载完成！

你会发现：

• 数字和下载是“同时”进行的。
• 下载没有把程序卡死，两个任务在并发执行。

四、关键点总结

1. 定义异步函数

   async def func():
       ...

2. 调用异步函数时，要用 await

   await func()

3. 异步的好处

   • 适合 I/O 密集型任务（网络请求、读写文件、数据库操作）。
   • 不适合 CPU 密集型任务（比如复杂的数学计算），那还是多进程更好。

4. asyncio.run()函数

作用是运行异步的主函数

参数:

• coro: 要运行的异步函数
• debug=False: 是否开启调试模式

async def main():
    print("Hello")
asyncio.run(main())  # 运行异步程序

1. asyncio.gather()函数

作用是同时运行多个异步任务

参数:

• delay: 等待的时间，单位是秒

await asyncio.sleep(1)  # 等待1秒，期间可以运行其他任务

6. asyncio.gather()函数

作用是并发执行多个异步任务

参数:

• *aws: 多个异步任务（用逗号分隔）

• return_exceptions=False: 是否将异常作为结果返回

# 同时执行3个任务，等待所有完成
results = await asyncio.gather(
    task1(),
    task2(),
    task3()
)

# 错误处理版本
results = await asyncio.gather(
    task1(), task2(), task3(),
    return_exceptions=True  # 异常不会抛出，而是作为结果返回
)

五、实际应用

在 Python 的一些框架中（如 FastAPI、aiohttp、Tornado），async / await 被用来处理 高并发请求。例如 FastAPI 里写接口时：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def hello():
    return {"message": "Hello, async world!"}

这里的 async def 就表示这个接口是异步的，可以同时处理很多用户的请求，而不会一个个卡着排队。

常见问题

1. 被 async 修饰的函数，如果直接调用会怎么样？

来看个例子：

import asyncio

async def hello():
    print("Hello")
    return "World"

result = hello()
print(result)

运行结果：

⚠️ 注意：不会打印 "Hello"。
原因是：

• async def 定义的函数，调用后不会立刻执行，而是返回一个 协程对象（coroutine object）。
• 这个协程对象就像一个“任务计划”，要等到 await 或事件循环（asyncio.run / asyncio.create_task 等）驱动时，才会真正执行。

所以直接调用只会得到“一个计划”，而不是结果。

2. await 是做什么的？

await 就是用来 等待一个异步任务（协程对象）完成，并获取它的返回值。它只能在 async 函数里使用。

继续上面的例子：

import asyncio

async def hello():
    print("Hello")
    return "World"

async def main():
    result = await hello()  # 这里才真正执行
    print("结果:", result)

asyncio.run(main())

输出结果：

Hello
结果: World

流程解释：

• hello() 返回一个协程对象。
• await hello() 才会真正执行 hello() 里的代码，并拿到返回值。

注意

如果一个 async 函数没有写 return，那它的返回值就是 None，和普通函数完全一样。