Python异步编程：asyncio和aiofiles

asyncio

asyncio 是 Python 的标准库之一，用于编写单线程的并发代码。它使用协程（coroutines）和事件循环（event loop）来实现异步编程。协程是 Python 中一种特殊的函数，可以使用 async def 定义，并通过 await 表达式来挂起和恢复执行。

假设我们有两个任务：下载网页内容和计算数字的平方。在异步编程中，我们可以同时启动这两个任务，而不需要等待一个任务完成后再开始另一个。这样，我们就可以更有效地利用资源，特别是当 I/O 操作（如网络请求）是性能瓶颈时。

下面是一个使用 asyncio 的示例：

import asyncio  
import aiohttp  
import time  
  
# 模拟下载网页内容的异步函数  
async def fetch(session, url):  
    async with session.get(url) as response:  
        return await response.text()  
  
# 模拟计算数字平方的异步函数（注意：这个示例中我们并没有真正使其异步，但为了演示，我们假装它是）  
async def compute(x):  
    # 假装我们在这里做了一些耗时的计算  
    time.sleep(1)  # 注意：在异步代码中应该使用 await asyncio.sleep(1) 来避免阻塞事件循环  
    return x * x  
  
async def main():  
    # 获取异步HTTP会话  
    async with aiohttp.ClientSession() as session:  
        # 发起异步下载任务  
        download_task = asyncio.create_task(fetch(session, 'http://example.com'))  
          
        # 发起异步计算任务  
        compute_task = asyncio.create_task(compute(10))  
  
        # 等待两个任务完成  
        # 注意：这里我们使用 await 来等待两个任务同时完成，但实际上它们是并发执行的  
        html = await download_task  
        square = await compute_task  
  
        # 打印结果  
        print('Downloaded:', len(html))  
        print('Square:', square)  
  
# 运行异步主函数  
asyncio.run(main())  
  
# 注意：上面的 compute 函数中使用了 time.sleep(1)，这在异步编程中通常是不推荐的，  
# 因为它会阻塞整个事件循环。正确的做法是使用 await asyncio.sleep(1)。  
# 但为了简单起见，我在这里保留了 time.sleep，并指出在异步函数中应该避免这样做。

然而，请注意，上面的 compute 函数实际上并没有进行真正的异步操作，它使用了 time.sleep(1) 来模拟耗时计算，这实际