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**asyncio 是 Python 标准库中的一个模块，用于编写** **异步 I/O（非阻塞）程序**，让你可以用协程（coroutine）的方式高效地处理并发任务，比如网络请求、文件读写、数据库操作等。
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## 一、asyncio 是什么？（简单理解）
- **asyncio 是 Python 原生支持的异步编程工具**，让你能够以**非阻塞的方式同时处理多个任务**，提高程序的运行效率，特别是在 I/O 密集型场景（如网络通信）中。
- 它的核心概念包括：
- **协程（coroutine）**：使用 `async def` 定义的函数，可以被挂起和恢复，不会阻塞整个程序。
- **事件循环（event loop）**：负责调度和运行协程，管理异步任务的执行。
- **async/await**：用于定义和调用异步函数的关键字。
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## 二、asyncio 解决什么问题？
在传统的同步编程中，如果一个任务需要等待（比如网络请求、文件读取），**整个程序会被阻塞，直到该任务完成**，这样效率很低，尤其是需要处理大量 I/O 操作时。
**asyncio 的作用就是：**
> 让程序在等待 I/O（比如请求网页、读写文件）时**不阻塞**，可以去处理其他任务，等 I/O 完成后再回来继续，从而**提升程序的并发能力和运行效率**。
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## 三、asyncio 基本使用示例
### 示例：一个简单的异步函数
```python
import asyncio
# 定义一个协程函数
async def say_hello():
print("Hello")
await asyncio.sleep(1) # 模拟一个耗时的异步操作，比如网络请求
print("World")
# 运行协程
asyncio.run(say_hello())
```
输出（1 秒后）：
```
Hello
World
```
### 示例：同时运行多个协程（并发）
```python
import asyncio
async def task(name, delay):
print(f"{name} 开始")
await asyncio.sleep(delay)
print(f"{name} 结束")
async def main():
await asyncio.gather(
task("任务1", 2),
task("任务2", 1),
task("任务3", 3)
)
asyncio.run(main())
```
输出大致为：
```
任务1 开始
任务2 开始
任务3 开始
任务2 结束 （1秒后）
任务1 结束 （2秒后）
任务3 结束 （3秒后）
```
> 虽然三个任务分别等待 2、1、3 秒，但它们是**并发执行**的，总时间大约是 3 秒，而不是 2+1+3=6 秒。
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## 四、asyncio 常见用途
| 场景 | 说明 |
|------|------|
| **网络请求** | 比如使用 `aiohttp`、`httpx` 发送异步 HTTP 请求 |
| **爬虫** | 异步抓取多个网页，提高效率 |
| **WebSocket 通信** | 实时双向通信 |
| **数据库异步访问** | 如使用 `asyncpg`、`databases` 等异步驱动 |
| **高并发服务** | 比如使用 FastAPI、Starlette 等异步 Web 框架 |
| **后台任务 / 定时任务** | 利用协程做轻量级并发任务调度 |
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## 五、asyncio 核心概念总结
| 概念 | 说明 |
|------|------|
| **async def** | 定义一个协程函数 |
| **await** | 用来等待一个协程或异步操作完成 |
| **asyncio.run()** | 运行一个协程（Python 3.7+ 推荐方式） |
| **事件循环（Event Loop）** | 异步程序的核心，负责调度协程的执行 |
| **协程（Coroutine）** | 可暂停和恢复的函数，用于实现异步逻辑 |
| **asyncio.gather()** | 并发运行多个协程 |
| **asyncio.create_task()** | 创建一个任务，用于后台运行协程 |
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## 六、总结（中文）
> **asyncio 是 Python 提供的原生异步编程库，通过协程、事件循环和 async/await 语法，让你可以高效地处理并发 I/O 操作，特别适用于网络请求、爬虫、高并发服务等场景，是现代 Python 异步开发的重要基础。**
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✅ **简单来说：**
> **asyncio 是 Python 自带的异步编程工具，让你可以用 async/await 写出非阻塞的高效代码，特别适合处理多个 I/O 操作并发执行的场景，比如网络请求、爬虫等。**