Python协程调度模型_asyncio解析【教程】

Python 协程调度核心是单线程内由 asyncio 事件循环驱动的协作式并发，依赖 await 显式挂起恢复、I/ O 自动让出控制权，需用 aiohttp 等异步库避免阻塞。

Python 的协程调度核心是 asyncio 事件循环（Event Loop），它不依赖 操作系统 线程，而是在单线程内通过“挂起 - 恢复”机制协同调度多个 异步任务。理解其模型的关键在于：** 事件循环驱动、协程对象需显式 await、I/O 操作自动让出控制权 **。

事件循环是调度中枢

每个 asyncio 程序有且仅有一个运行中的事件循环（除非手动创建多个）。它持续轮询 I/O 事件（如 socket 可读、定时器到期）、执行就绪的回调和协程，是整个异步调度的“大脑”。

• 调用 asyncio.run(main()) 会自动创建并启动一个事件循环
• 手动管理时可用 loop = asyncio.get_event_loop()（Python 3.11+ 推荐 asyncio.get_running_loop()）
• 循环一旦关闭，无法重启；新任务必须在新循环中提交

协程函数与协程对象要分清

async def 定义的是协程函数，调用它返回的是一个协程对象（coroutine object），此时函数体并未执行——它只是个待调度的“任务描述”。必须将它交给事件循环执行（例如用 await 或 asyncio.create_task()）。

• async def fetch(): return "done" → fetch() 返回协程对象，不是结果
• await fetch() 才真正执行，并返回 "done"
• asyncio.create_task(fetch()) 把协程包装成 Task 并立即调度，适合并发启动

I/O 操作是让出控制权的触发点

asyncio 的高效依赖于“可等待对象”（awaitable）对 I/O 的封装。真正的系统级阻塞调用（如 time.sleep()、requests.get()）会卡住整个事件循环。必须使用 asyncio 原生支持的异步 I/O：

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• 网络请求用 aiohttp 替代 requests
• 文件操作用 asyncio.to_thread()（Python 3.9+）或 loop.run_in_executor() 转移至线程池
• 延时用 await asyncio.sleep(1)，而非 time.sleep(1)
• 所有底层基于 select / epoll / kqueue 或 Windows 的 IOCP 实现

Task 和 Future 是调度的基本单元

协程被调度后，通常会被包装为 Task 对象（继承自 Future），代表一个正在运行或已完成的异步操作。Task 可被取消、查询状态、添加回调。

• task = asyncio.create_task(coroutine) 是推荐的并发启动方式
• await task 等待其完成；task.cancel() 可中断执行（协程需响应 CancelledError）
• asyncio.gather(a, b, c) 并发运行多个协程并收集结果
• asyncio.wait_for(task, timeout=2) 为单个任务设置超时

不复杂但容易忽略：asyncio 不是多线程，也不是多进程，它靠协作式并发在单线程里榨干 I/O 等待时间。写 async 函数只是第一步，关键在用对 await 点、选对异步库、管好事件循环生命周期。