matlab中for循环的用法_异步编程 101：asyncio中的 for 循环

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我是靠谱客的博主精明热狗，最近开发中收集的这篇文章主要介绍matlab中for循环的用法_异步编程 101：asyncio中的 for 循环，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前面写的异步编程的几篇文章：

异步编程 101: 是什么、小试Python asyncio
异步编程 101：Python async await发展简史
异步编程 101：写一个事件循环

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())