趁着打包的功夫，给你们整点Python异步的活儿

这边CI/CD还在转圈圈...真是急死人。刚才逛论坛看到又有个小白在问python的asyncio怎么用，看了眼底下那些长篇大论的回答，我心态崩了。这破文档写得跟天书一样！！！那些人还照着念，这不是纯心劝退吗？

今天老哥我就大发慈悲，用人话给你们捋一捋。提前说好，写得乱别介意，毕竟刚才被产品经理气得不轻，由于过于激动甚至想写个死循环去把公司的土豆服务器炸了。

什么是asyncio？别整那些虚的

其实吧，Python里搞异步，就像你在早高峰的地铁上试图吃韭菜盒子。你不能一直张着嘴等，你得趁着别人挤你的间隙，赶紧咬一口，然后闭上嘴装作无事发生，等下一波空隙。这就是并发，懂了吧？

• Event Loop（事件循环）：这就是那个冷酷无情的包工头，一直盯着你们干活，谁闲下来了就塞新活儿过去。
• Coroutine（协程）：就是你们这些苦逼打工人，干到一半遇到IO阻塞（比如等接口返回），就得主动让出工位。
• await：这就是交接棒。遇到耗时操作，加上await，意思是“哥们我先歇会，好了叫我”。

当年为了调这个协程的bug，满屏的Task pending，我发际线又后移了两厘米...简直想砸键盘！！！

说到这我想起以前写Java的多线程，那锁加得满天飞，死锁排查起来简直让人想原地辞职。哎不对，刚才说岔了，回来回来，我们接着说Python的异步代码怎么写。

祖传烂尾项目里的真实代码

下面给你们扒一段我以前在那个烂尾项目里写的代码。别嫌丑，能跑就行。警告你们啊，看懂思路就行，别闭着眼睛就往生产环境里抄，出事了别找我。

import asyncio
import timeasync def get_shitty_api_response(tmp_id):    # 别问为什么这么写，问就是为了上线    # 模拟那个总是超时504的破烂第三方接口    await asyncio.sleep(1.5)     return {"id": tmp_id, "status": "勉强活着"}async def process_legacy_data():    print("开始处理那些没人管的烂摊子数据...")    start_time = time.time()        # 凑合弄个列表，反正内存还够用    legacy_data_ids = [101, 102, 103, 104, 105]        # 把任务塞给包工头    tasks = []    for tmp_xx in legacy_data_ids:        tasks.append(asyncio.create_task(get_shitty_api_response(tmp_xx)))        # 等着吧，心累    results = await asyncio.gather(*tasks)        print(f"终于跑完了，耗时: {time.time() - start_time:.2f} 秒")    print(f"拿到一堆破烂: {results}")if __name__ == "__main__":    # 启动！    asyncio.run(process_legacy_data())

看到没？如果不用异步，这5个接口排队请求，至少得卡你个七八秒。用了asyncio.gather，大家一起去等，1.5秒齐活。这就是异步的魅力，虽然Python有GIL这个大坑，但在IO密集型任务上，asyncio还是能打的。

性能对比与血泪教训

警告你们啊！！！如果在async函数里给我写time.sleep()，我真的会顺着网线过去打人！由于过于激动我甚至想把键盘吃了。必须用asyncio.sleep()，懂？

同步代码就是死等，异步代码就是见缝插针。只要你的项目里有一堆网络请求、数据库读写，赶紧给我换asyncio。别天天抱着个requests库在那单线程跑，慢得跟蜗牛一样，客户不骂你骂谁？

别白嫖了，懂？

行了，编译完了，老哥我要去发布了。看完了还不赶紧点个关注？怎么着，非得等下次线上报502了，你满头大汗不知道怎么排查的时候，再来跪着求我更新？赶紧的，点赞关注一波带走，顺便转发给你那个连await都写不对的菜鸟同事，别逼我发威啊！咱们下期见。