使用Python 3.7进行异步编程的入门例子
Python是一种非常流行的编程语言，它提供了许多强大的功能和库，使得编写高效的程序变得更加容易。其中一个非常有用的功能是异步编程，这在处理I/O密集型任务时非常有用。在本经验中，我们将介绍如何使用Python 3.7进行异步编程，并提供一个简单的入门示例。
1. 使用async/await实现异步编程
首先，我们来看一个使用async/await语法实现的异步程序示例。所有的异步函数声明都要加上async关键字。在一个async函数内，异步调用需要使用await或者其它方式“异步等待”。要运行一个async函数，需要使用来执行。下面是一个例子：
```
import asyncio
async def my_task(task_id):
print(f"Starting task {task_id}")
await (2)
print(f"Finished task {task_id}")
async def main():
await (
my_task(1),
my_task(2),
my_task(3)
)
if __name__ "__main__":
(main())
```
上述代码会输出以下结果：
```
Starting task 1
Starting task 2
Starting task 3
Finished task 1
Finished task 2
Finished task 3
```
2. 使用串行方式实现相同的程序
为了说明异步编程的优势，我们可以使用传统的阻塞式代替异步版本，来实现与上述async/await版本完全等价的串行程序。下面是一个例子：
```
import time
def my_task(task_id):
print(f"Starting task {task_id}")
(2)
print(f"Finished task {task_id}")
def main():
for i in range(1, 4):
my_task(i)
if __name__ "__main__":
main()
```
上述代码会输出以下结果：
```
Starting task 1
Finished task 1
Starting task 2
Finished task 2
Starting task 3
Finished task 3
```
3. 对执行代码进行计时
如果我们对异步版本和串行版本的执行时间进行比较，就能够更好地理解异步编程的好处。下面是一个在代码中插入计时函数的例子，可以发现三个my_task都执行完毕总共花了2*36秒。
4. 使用create_task和gather改进异步程序
但是，如果使用三个await按照顺序等待，会浪费时间。第一个my_task陷入sleep开始等待时，完全可以启动第二个my_task。所以，我们可以使用_task依次创建3个my_task，并用收集它们。下面是一个例子：
```
import asyncio
async def my_task(task_id):
print(f"Starting task {task_id}")
await (2)
print(f"Finished task {task_id}")
async def main():
tasks []
for i in range(1, 4):
task _task(my_task(i))
(task)
await (*tasks)
if __name__ "__main__":
(main())
```
上述代码会输出以下结果：
```
Starting task 1
Starting task 2
Starting task 3
Finished task 1
Finished task 2
Finished task 3
```
5. 异步调用的工作原理
需要注意的是，async/await机制并不是多线程或多进程等方式，而是单线程实现的。async/await用于描述控制流何时切换。一个异步调用必须将其awaited。当async函数进入等待时，调用async函数的一方会保存现场，并层层传导，层层暂停返回。我们可以想象成一棵运行树，从造成等待的叶子节点（I/O等待，网络等待，定时等待..）逐层返回并冻结执行现场，然后接着运行其它任务。虽然只有一个线程，但是它在多个async任务之间按照设定好的方式interleaving，提升了CPU的繁忙程度和多任务处理。
6. 注意事项
最后需要注意的是，如果我们没有await一个async调用，会有警告提示。这表示该调用不会暂停当前执行现场，并在其它地方执行代码。因此，我们应该始终await异步调用，以确保程序正确运行。
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