异步编程 asyncio

asyncio 是 Python 高并发 IO 的标准方案，也是 FastAPI 的底层。面试主线：事件循环怎么转、async/await 是什么、怎么控制并发。

协程与事件循环

事件循环: IO 等待时切换协程

协程：async def 定义的函数，调用不执行，返回协程对象
事件循环：单线程调度器，管理所有协程；协程 await 时让出控制权，IO 就绪后恢复
await：挂起当前协程直到结果就绪。await 的对象必须是可等待的（协程、Task、Future）

async def fetch(url):
    data = await http_get(url)   # 挂起, 循环去跑别的协程
    return data

async def main():
    tasks = [asyncio.create_task(fetch(u)) for u in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)   # 并发执行

Task 与并发

工具	作用
`asyncio.create_task`	把协程包装成 Task 立即调度，不等待结果
`asyncio.gather`	并发运行多个协程，等全部完成
`asyncio.wait_for`	超时控制
`asyncio.Semaphore`	限并发数（信号量）
`asyncio.Lock`	临界区保护

sem = asyncio.Semaphore(10)      # 最多 10 个并发

async def limited(url):
    async with sem:
        return await fetch(url)

信号量是高频考点：批量任务要限并发（防止打爆下游），async with sem 是标准写法。

与线程的对比

维度	线程	协程
调度	操作系统抢占式	事件循环协作式
切换代价	内核切换，重	函数调用级，轻
并发规模	千级	十万级（内存占用小）
数据竞争	有（要锁）	单线程内无竞争
阻塞调用	不阻塞其他线程	阻塞整个事件循环

协程的代价：任何阻塞调用（time.sleep、同步 IO、CPU 计算）都会卡住整个事件循环，所有协程停摆。解决办法：

同步库调用放 asyncio.to_thread / run_in_executor（丢线程池）
用异步库（httpx.AsyncClient、asyncpg）代替同步库
重计算单独进程

面试追问

async/await 怎么工作？ async def 定义协程，await 挂起让出控制权，事件循环调度，IO 就绪恢复。协作式
create_task 和 gather 的区别？ create_task 创建任务立即调度；gather 并发等待全部完成。gather 内部也建 Task
信号量干什么？ 限并发数。async with sem 保护，防止一次性打爆下游
协程里能调 time.sleep 吗？ 不能，会阻塞整个事件循环。用 await asyncio.sleep，同步阻塞调用丢 to_thread
协程和线程怎么选？ 高并发 IO 用协程（十万级），需要真并行 CPU 用进程，简单 IO 任务线程也够