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2023年12月18日发(作者：金山铁路时刻表查询)
python异步方法
Python 中的异步方法是指那些能够在程序执行期间进行并行计算或执行其他任务的方法。通常情况下，Python 是一种同步程序设计语言，意味着程序代码按顺序执行，遇到一个方法调用就会等待其返回结果后再继续执行下一个方法调用。然而，对于一些需要执行时间较长或依赖外部资源的方法，这种同步模式可能会导致程序性能下降。
为了充分利用系统资源，并提高程序的执行效率，Python 引入了异步编程模式，使得程序能够在等待一些方法返回结果期间，继续执行其他任务，从而充分发挥多核处理器的并行计算能力。
Python 提供了几种实现异步编程的方式，包括基于回调函数的异步编程、基于生成器的异步编程、基于线程的异步编程和基于协程的异步编程等。下面将从这几个角度介绍 Python 中的异步编程方法。
首先，基于回调函数的异步编程是最常见和最早的异步编程模式。在该模式中，我们可以将一个长时间执行的方法调用改为一个异步函数，该异步函数接受一个回调函数作为参数，在异步处理完成后调用该回调函数来处理返回结果。这样程序可以继续执行其他任务，而不必等待异步处理完成。例如，在 Python 中，我们可以使用 `asyncio` 模块来定义异步函数和回调函数，以实现基于回调函数的异步编程。
其次，基于生成器的异步编程是利用 Python 中的 `yield` 关键字和生成器函数实现的。通过将长时间执行的方法拆分成多个小的生成器函数，可以实现类似于协程的异步编程。这种方式在 Python 3.5 之前通过第三方库 `greenlet` 实现，而在 Python 3.5 之后则可以直接使用
`async` 和 `await` 关键字来定义生成器函数，从而实现基于生成器的异步编程。
然后，基于线程的异步编程通过创建多个线程来实现并行计算或执行其他任务。在 Python 中，可以使用 `threading` 或
`s` 模块来创建线程，并通过线程池的方式来管理线程的执行。这种方式适用于多个任务之间相互独立且没有共享资源的情况，但需要注意线程安全性和可能引发的竞态条件。
最后，基于协程的异步编程是最近几年兴起的一种异步编程方式。协程是一种轻量级的线程，在执行过程中可以随时暂停和恢复执行，不同于线程之间的上下文切换开销。Python 3.5 引入了新的关键字 `async` 和
`await`，可以用来定义协程函数和异步函数，以实现基于协程的异步编程。通过使用协程，可以充分发挥单线程的并发性能，提高程序的执行效率。
总结起来，Python 中的异步编程方法包括基于回调函数的异步编程、基于生成器的异步编程、基于线程的异步编程和基于协程的异步编程等。每种方法都有其适用场景和优缺点，需要根据具体需求选择合适的方法。异步编程可以显著提高程序的性能，特别适用于那些需要等待 IO 操作完成的场景，如网络请求、文件读写等。但同时也需要关注代码复杂性和可能引发的并发问题，确保异步程序的正确性和稳定性。
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