Python中的异步编程实践技巧

随着互联网技术的不断发展，大规模的互联网应用已经成为了业界的重要趋势。而在这些应用中，IO密集型和计算密集型任务的均衡分配和高效执行成为了一项重要任务。传统的线程和进程方式已经无法满足这些需求，而异步编程技术则成为了解决这些问题的有效手段。Python作为一种高度可定制的语言，异步编程技术在其应用领域中也越来越重要。

1. 异步编程概述

异步编程是指程序在遇到需要等待I/O操作或其他操作完成的时候，不会被阻塞住，而是会转而去执行其他任务，等到操作完成之后再回来执行需要等待的操作。异步编程的目的是提高程序的性能，在编程中常用的异步编程技术包括回调、协程和异步/await。

2. 回调

回调是异步编程中最基本的技术，也是最常用的技术之一。回调的思路是将需要等待的操作交给一个异步任务去执行，当操作完成之后，该异步任务会回调并执行已经注册的回调函数。回调函数会处理完成的操作结果，并调用新的异步任务去执行下一个操作。

下面是一个使用回调实现异步编程的例子：

```
import asyncio

async def request_data():
    print('开始请求数据')
    await asyncio.sleep(2)
    print('请求数据完成')
    return 'data'

def handle_data(data):
    print('开始处理数据')
    data += ' is processed'
    print(data)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    task = loop.create_task(request_data())
    task.add_done_callback(lambda task: handle_data(task.result()))
    loop.run_until_complete(task)
```

3. 协程

协程是一种更进一步的异步编程技术。协程可以看做是一个特殊的子程序，其可以在需要时被暂时挂起，等待其他协程的执行完成后再继续执行。这使得协程可以更灵活的组织程序结构，避免了回调地狱的问题。

下面是一个使用协程实现异步编程的例子：

```
import asyncio

async def request_data():
    print('开始请求数据')
    await asyncio.sleep(2)
    print('请求数据完成')
    return 'data'

async def handle_data():
    data = await request_data()
    print('开始处理数据')
    data += ' is processed'
    print(data)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(handle_data())
```

4. 异步/await

Python 3.5中，为了使得协程更加易用，引入了异步/await两个关键字。异步/await可以让协程看起来更像是同步编程，使得代码结构更清晰，易读易维护。

下面是一个使用异步/await实现异步编程的例子：

```
import asyncio

async def request_data():
    print('开始请求数据')
    await asyncio.sleep(2)
    print('请求数据完成')
    return 'data'

async def handle_data():
    data = await request_data()
    print('开始处理数据')
    data += ' is processed'
    print(data)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(handle_data())
```

5. 结论

异步编程技术已经成为了Python编程中重要的一部分，其可以极大的提高程序的性能和可维护性。在实际应用中，选择合适的异步编程技术可以极大的提高程序的效率，减少资源占用，是Python应用更具竞争力的重要手段。