Python 异步编程常见陷阱总结

5次阅读

最常见的错误是直接调用async def定义的协程而不await或run,导致逻辑不执行;其次是在协程中使用阻塞i/o、错误并发(未用gather)、忽视事件循环生命周期。

Python 异步编程常见陷阱总结

混淆同步函数和异步函数调用

最常见的错误是把 async def 定义的协程对象直接当成普通函数调用,比如写成 my_coro() 却没用 awaitasyncio.run()。这样只会返回一个协程对象,不会真正执行逻辑,也不会报错,容易让人误以为代码“没反应”或“跳过了”。

正确做法:

  • async 函数内部,用 await my_coro()
  • 普通函数或脚本顶层,用 asyncio.run(my_coro())
  • 避免对协程对象做 print(my_coro()) 这类操作——它只打印 <coroutine Object ...></coroutine>,毫无意义

在异步上下文中调用阻塞式 I/O 操作

比如在 async def 函数里直接使用 time.sleep(2)requests.get() 或文件读写(open().read()),会阻塞整个事件循环,让其他协程无法运行,彻底失去异步优势。

应对方式:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

  • await asyncio.sleep(2) 替代 time.sleep(2)
  • aiohttphttpx.AsyncClient 替代 requests
  • 文件操作可用 aiopathasyncio.to_thread()python 3.9+)包装阻塞调用

错误地并发多个协程(忘了 await 或 gather)

想并行发起 10 个网络请求,却写成:

tasks = [fetch(url) for url in urls]<br>results = [await t for t in tasks]  # 串行执行!

这实际是逐个 await,等同于同步。真正并发需要先创建任务,再统一等待:

  • asyncio.create_task() 显式调度,再 await 所有任务
  • 更常用的是 await asyncio.gather(*tasks),简洁且自动并发
  • 注意 gather 中任意协程出错会导致全部中断,如需容错,考虑 asyncio.shield() 或分别 try-catch

忽视事件循环生命周期与线程限制

异步代码必须运行在事件循环中,而一个线程最多只能有一个运行中的事件循环。常见问题包括:

  • 在已运行的事件循环里(如 jupyterfastapi 后台)再次调用 asyncio.run() → 报 RuntimeError: asyncio.run() cannot be called from a running Event loop
  • 在子线程中直接使用 await → 报 RuntimeError: no running event loop,需手动 asyncio.new_event_loop()set_event_loop()
  • 跨线程传递协程对象无意义,协程绑定在定义它的事件循环上

简单原则:顶层用 asyncio.run();框架内(如 FastAPI、tornado)由框架管理循环;多线程场景优先用 asyncio.to_thread()loop.run_in_executor() 处理 CPU/阻塞任务。

text=ZqhQzanResources