Python await 表达式

在 Python 中，await 表达式用于异步编程，是 asyncio 库的一部分。它用于暂停（等待）一个异步操作的完成，然后继续执行后续代码。await 关键字只能在 async 定义的异步函数中使用。简单说，它是挂起 coroutine 的执行以等待一个 awaitable 对象。 只能在 coroutine function 内部使用。

基本语法

await 关键字用于等待一个异步操作的完成，其语法如下：

result = await coroutine

关键点：

• 异步函数和协程：要使用 await，必须在一个异步函数中，该函数使用 async def 语法定义。await 的对象通常是一个协程（coroutine）或实现了异步协议的对象，如 asyncio.Future 或 asyncio.Task。
• 暂停和恢复：await 关键字会暂停所在的异步函数，直到等待的协程运行完毕。暂停期间，事件循环可以继续执行其他任务。这使得异步编程能够更高效地利用 I/O 操作。

示例

简单示例：

import asyncio

async def main():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

# 运行异步函数
asyncio.run(main())

在这个例子中，await asyncio.sleep(1) 会暂停 main 函数的执行 1 秒钟。

异步函数调用：

import asyncio

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

async def main():
    await say_after(1, 'Hello')
    await say_after(2, 'World')

# 运行异步函数
asyncio.run(main())

await say_after(1, 'Hello') 会暂停 main 函数，直到 say_after 函数完成。

并行运行多个任务：

import asyncio

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

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(say_after(1, 'Hello'))
    task2 = asyncio.create_task(say_after(2, 'World'))

    await task1
    await task2

# 运行异步函数
asyncio.run(main())

在这个例子中，task1 和 task2 将并行执行，因此总的运行时间大约是 2 秒而不是 3 秒。

总结

异步编程的优势：

• 高效 I/O 操作：await 使得代码在等待 I/O 操作（如网络请求、文件读写）时，可以让出控制权，从而高效地利用资源。
• 事件驱动：异步编程通过事件循环调度任务，适用于处理大量并发连接的场景，如网络服务器和客户端。

总结：

await 表达式是 Python 异步编程的核心，结合 async def 定义的异步函数使用。它可以暂停协程的执行，等待异步操作完成，再继续执行，从而提高程序在 I/O 操作时的效率。理解和使用 await 是编写高效异步代码的关键。

参考

• https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/expressions.html#await-expression

更新时间：June 9, 2024, 9:34 a.m. 标签：python await 异步 等待