1. 基本知识

在Python中，async和await是用于异步编程的关键字，引入了异步/协程（coroutine）的概念

异步编程是一种处理并发任务的方式，使得程序能够在等待某些I/O操作（如文件读写、网络请求等）的同时继续执行其他任务，而不会发生阻塞

• 异步（Asynchronous）：在异步编程中，程序不会等待某些I/O操作完成，而是继续执行其他任务，待操作完成后再回来处理结果
• 协程（Coroutine）：协程是一种轻量级的线程，可以在执行过程中暂停并让出控制权，然后在需要时恢复执行
  使用协程可以更有效地利用系统资源，避免线程切换的开销

作用：

• 提高程序效率：异步编程可以充分利用I/O等待时间，使得程序在等待操作完成时能够继续执行其他任务，从而提高了整体程序的效率。
• 改善用户体验：在网络编程中，异步操作可以避免阻塞用户界面，使得应用程序更加流畅。
• 简化并发编程：通过使用async和await关键字，可以更方便地编写并发程序，避免了传统多线程编程中的锁和同步问题。

2. Demo

以下例子会一步步体现异步的重要性！

2.1 Demo1（同步）

为了比较异步，先给出同步的例子：

from time import sleep

def greet(name):
    print("Hello, " + name)
    sleep(2)  # 模拟一个耗时的操作
    print("Goodbye, " + name)


# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
    greet("码农")
    greet("研究僧")

执行的顺序如下：
（这就是同步，需要等待上一个操作执行完）

2.2 Demo2（错误）

为了引入异步，我们先使用这个代码进行演示：（以下为错误代码）

from time import sleep

async def greet(name):
    print("Hello, " + name)
    sleep(2)  # 模拟一个耗时的操作
    print("Goodbye, " + name)

# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
    greet("码农")
    greet("研究僧")

输出结果如下：

F:\python_project\test\main.py:19: RuntimeWarning: coroutine 'greet' was never awaited
  greet("码农")
RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback
F:\python_project\test\main.py:20: RuntimeWarning: coroutine 'greet' was never awaited
  greet("研究僧")
RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback

截图如下：

通过实战完善知识点：

在Python中，async和await是一对配合使用的关键字，用于定义异步函数和在异步函数中等待其他异步操作完成

配合使用可以实现协程的特性，使得异步编程更加简洁和易于理解

• async关键字：
  async用于定义一个异步函数，表明该函数是一个协程，可以在其中使用await关键字等待其他异步操作完成
  异步函数的执行不会阻塞事件循环，而是会立即返回一个协程对象。

• await关键字：
  await用于在异步函数内部等待其他协程执行完成，后面通常跟着一个需要等待的协程对象
  当遇到await关键字时，事件循环会挂起当前的协程，并执行其他任务，直到等待的协程完成后才会恢复执行当前协程

这两个关键字配合使用的好处在于：

• 简化异步编程：使用async和await关键字可以使异步编程更加直观和易于理解，避免了回调函数和复杂的异步调度逻辑。

• 实现协程：async和await的组合使得函数可以在执行过程中暂停并恢复，实现了协程的特性，可以更灵活地处理异步任务。

• 提高可读性：使用async和await可以使异步代码更加清晰和可读，使得程序逻辑更易于理解和维护。

2.3 Demo3（不正确的异步）

修正为如下：（正确）

import asyncio
from time import sleep


# 定义一个异步函数
async def greet(name):
    print("Hello, " + name)
    sleep(2)  # 模拟一个耗时的操作
    print("Goodbye, " + name)

async def main():
    await greet("码农")
    await greet("研究僧")

# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

或者

import asyncio

# 定义一个异步函数
async def greet(name):
    print("Hello, " + name)
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟一个耗时的操作
    print("Goodbye, " + name)

async def main():
    await greet("码农")
    await greet("研究僧")

# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

这两者的输出都为如下：

光看上面的代码也只是同步输出，而不是异步输出的结果

2.4 Demo4（正确异步）

为了体现异步执行的效果，可以使用asyncio.create_task()创建任务并发执行

import asyncio

# 定义一个异步函数
async def greet(name):
    print("Hello, " + name)
    await asyncio.sleep(2)  # 使用异步的sleep函数
    print("Goodbye, " + name)

# 执行异步函数
async def main():
    # 创建任务并发执行
    task1 = asyncio.create_task(greet("码农"))
    task2 = asyncio.create_task(greet("研究僧"))

    # 等待所有任务完成
    await asyncio.gather(task1, task2)

# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

截图如下：

3. 完整版

完整版代码如下：

import asyncio
from datetime import datetime

# 定义一个异步函数
async def greet(name):
    print("Hello, " + name + str(datetime.now()))
    await asyncio.sleep(2)  # 使用异步的sleep函数
    print("Goodbye, " + name + str(datetime.now()))

# 执行异步函数
async def main():
    # 创建任务并发执行
    task1 = asyncio.create_task(greet("码农"))
    task2 = asyncio.create_task(greet("研究僧"))

    # 等待所有任务完成
    await asyncio.gather(task1, task2)

if __name__ == "__main__":
    start = datetime.now()  # 记录程序开始执行的时间
    asyncio.run(main())  # 运行主函数
    end = datetime.now()  # 记录程序结束执行的时间
    print('elapsed time =', end - start)  # 输出执行时间

输出结果如下：

4. 拓展

对于上述代码，有个别函数拓展如下

asyncio.create_task() 和 asyncio.gather() 是 Python 中 asyncio 模块中的两个重要函数，用于创建和管理协程任务。都用于在异步编程中管理多个协程的执行，但是有着不同的作用和用法。

总的来说，asyncio.create_task() 用于并发执行多个协程任务，而 asyncio.gather() 用于等待多个协程任务的全部完成，并且可以收集执行结果
这两个函数是 asyncio 中协程任务管理的重要工具

4.1 asyncio.create_task(coroutine)

• asyncio.create_task() 用于创建一个协程任务，并安排其立即执行
  接受一个协程对象作为参数，并返回一个任务对象
  该任务对象可以用来控制和管理该协程的执行，包括取消、等待其执行完成等

import asyncio

async def my_coroutine():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Coroutine executed")

async def main():
    task = asyncio.create_task(my_coroutine())
    await task  # 等待任务执行完成

asyncio.run(main())

以上 使用 asyncio.create_task() 可以方便地并发执行多个协程

4.2 asyncio.gather(*coroutines_or_futures, return_exceptions=False)

• asyncio.gather() 用于同时运行多个协程，并等待全部完成
  接受一系列的协程对象（或者 Future 对象）作为参数，并返回一个协程对象，该协程对象会在所有给定的协程都执行完毕后完成

import asyncio

async def coro1():
    await asyncio.sleep(1)
    return "Coroutine 1"

async def coro2():
    await asyncio.sleep(2)
    return "Coroutine 2"

async def main():
    result = await asyncio.gather(coro1(), coro2())
    print(result)

asyncio.run(main())

4.3 字符串拼接

对于输出函数来说，一般都由字符串组成
如果使用其他非字符串则需要进行转化

datetime.now()返回的是一个datetime对象，不能直接与字符串拼接
需要将datetime对象转换为字符串类型才能进行拼接

使用str()函数将datetime对象转换为字符串

print("Hello, " + name + ", 时间：" + str(datetime.now()))

或者使用字符串的format()方法进行格式化输出

print("Hello, {}, 时间: {}".format(name, datetime.now()))

或者使用 f-string 格式化字符串

print(f"Hello, {name}, 时间: {datetime.now()}")

这些都是将datetime.now()的结果转换为字符串后再与其他字符串进行拼接的方法