由浅入深：Python异步函数调用的艺术 - 从脚本到API架构设计

掌握异步编程的核心不仅是理解语法，更要学会在不同场景下优雅地调用异步函数

引言：异步编程的新范式

Python的async/await语法彻底改变了我们处理I/O密集型任务的方式。但许多开发者只停留在基础使用，未能充分发挥其潜力。本文将通过一个真实案例retrieval_question函数，带你从基础调用到生产级架构设计，全面掌握异步函数调用的艺术。

class RetrievalRequest(BaseModel):
    question: str
    dataset_ids: List[str] 
    page_size: int = 1
    vector_similarity_weight: float = 1.0
    similarity_threshold: float  # 关键参数

async def retrieval_question(request: RetrievalRequest):
    """核心检索逻辑"""

一、基础篇：事件循环中的直接调用

1.1 理解异步执行模型

异步函数的核心特点是非阻塞执行，当遇到I/O操作时，事件循环会挂起当前任务，转而执行其他任务。这种机制在以下场景特别高效：

• 数据库查询
• 网络请求
• 文件I/O操作

1.2 简单调用示例

import asyncio

async def main():
    # 构造符合类型提示的请求对象
    request = RetrievalRequest(
        question="Python异步编程的最佳实践",
        dataset_ids=["python-advanced"],
        similarity_threshold=0.85  # 必填参数
    )
    
    # 核心调用：await + 异步函数
    result = await retrieval_question(request)
    print(f"检索结果: {
     result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())  # 启动事件循环

1.3 关键注意事项

1. 参数验证：Pydantic模型会在构造时自动验证类型
2. 必填字段：没有默认值的字段必须显式提供
3. 错误处理：

   try:
       result = await retrieval_question(request