异步编程 101：asyncio中的 for 循环
唯见长江天际流
前面写的异步编程的几篇文章：
废话不多说，上代码：
这个代码只适用于Python3.7，因为 asyncio.run()在 Python3.7才提出import asyncio
async def heavy_task():
await asyncio.sleep(2)
async def main():
for _ in range(100):
await heavy_task()
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())请问上面这个代码需要多久完成？答案是20秒，而不是我们期望的那样在2秒内完成。
理解原因需要先搞明白 await到底干了什么：事件循环执行到 await的时候，会把当前的协程挂起（暂停），然后看看当前的事件循环池里面有哪些其他可以执行的协程，接着继续执行其他的协程。
main()中的 for 循环是一个整体， awaitheavy_task()会把整个 main() 挂起，等到await的 heavy_task()执行完了（也就是两秒后），接着再返回 main()，从上次落下的地方继续。而上次落下的地方，还是在这个 for 循环里面的。
所以，这个程序是异步的吗？可以肯定的说是的，针对整个程序是异步的。但是对于 main()，它的 for循环还是阻塞的。
上述问题的根源在于：我们没能及时往事件循环里面添加协程。 for 循环要等到 heavy_task()结束了再创建下一个协程。要解决这个可以用 asyncio.gather()：
前面一篇文章里面我们的那个代码：先把所有的协程事先创建好，然后一次性交给 asyncio.gather()。
import time
import asyncio
import aiohttp
async def fetch_async(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as resp:
status_code = resp.status
print(status_code)
async def visit_async():
start = time.time()
tasks = []
for _ in range(100):
tasks.append(fetch_async(URL))
await asyncio.gather(*tasks)
end = time.time()
print("visit_async tasks %.2f seconds" % (end - start))
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(visit_async())
如果你像我一样真正热爱计算机科学，喜欢研究底层逻辑，欢迎关注我的微信公众号：
发布于 2019-05-09 17:12
