Python：如果不使用 asyncio.gather()，为什么要使用 AsyncIO？

Question

我最近开始研究 Python 中的异步编程。 假设我们想异步运行一个函数，下面是一个例子：

async def print_i_async(no):
    print("Async: Preparing print of " + str(no))
    await asyncio.sleep(1)
    print(str(no))

async def main_async(no):
    await asyncio.gather(*(print_i_async(i) for i in range(no)))

asyncio.run(main_async(no))

这将按预期异步工作。 然而，我不清楚，如果不使用asyncio.gather() ，我们为什么要使用异步函数。 例如：

def print_i_serial(no):
    print("Serial: Preparing print of " + str(no))
    time.sleep(1)
    print(str(no))

for i in range(5):
    print_i_serial(i)

for i in range(5):
    asyncio.run(print_i_async(i))

这两个函数产生相同的结果。 我错过了什么吗？ 如果我们不使用asyncio.gather() ，我们是否有任何理由使用async def ，因为这是我们实际获得异步结果的方式？

Answer 1

除了gather之外，还有很多使用asyncio原因。

您真正要问的是：除了gather之外，还有更多方法可以创建并发执行吗？

答案是肯定的。

是的， gather是使用asyncio创建并发性的最简单、最直接的示例asyncio ，但它不仅限于gather 。 gather所做的是创建一堆等待对象（如果需要，例如协程被包装在一个任务中）以等待并在所有期货准备好后返回结果（以及一堆其他东西，例如传播取消）。

让我们再看两个实现并发的方法的例子：

1. as_completed - 与gather类似，您发送一堆可等待对象，但不是等待所有等待对象都准备好，此方法会在它们准备好、无序时返回给您。
2. 另一个例子是自己创建任务，例如使用event_loop.create_task() 。 这将允许您创建一个将在事件循环上运行的任务，您可以稍后await 。 同时（直到您await任务）您可以继续运行其他代码，并基本上实现并发（注意任务不会立即运行，但只有当您将控制权交还给事件循环并处理任务时）。

实现并发的方法还有很多。 您可以从这些示例开始（第二个示例实际上是您可以用来创建许多不同的并发执行“拓扑”的通用方法）。

您可以先阅读https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html