深入解析 Python 异步编程中的 `gather`、`as

深入解析 Python 异步编程中的 `gather`、`as_completed` 和 `wait`

在现代 Python 开发中，异步编程已经成为了构建高性能、可扩展应用的关键技术之一。通过 asyncio 库，Python 提供了强大的异步功能，帮助开发者更好地管理并发任务，提升程序的效率和响应能力。asyncio 中的三个重要函数——gather、as_completed 和 wait，是处理多个异步任务时非常有用的工具。

本文将深入介绍这三个函数，帮助你理解它们的工作原理、用法及适用场景，提升你在异步编程中的能力。

什么是异步编程？

异步编程是一种通过非阻塞方式处理并发任务的编程模型。在 Python 中，异步编程的核心是协程（coroutine）。协程允许你编写并发代码，但不需要像传统线程那样消耗额外的系统资源。asyncio 库是 Python 提供的官方库，用于处理异步编程，它使用事件循环（event loop）来调度和管理协程的执行。

在并发任务的处理中，如何有效地管理多个任务、等待任务的结果以及控制任务的执行顺序是非常重要的。asyncio 提供了多个工具来帮助开发者实现这一目标，其中 gather、as_completed 和 wait 是最常用的三个函数。

1. `asyncio.gather`: 并行执行多个任务

什么是 `gather`？

asyncio.gather 是一个非常强大的工具，它可以并行执行多个异步任务，并在所有任务完成后收集它们的结果。它接受多个协程任务作为参数，执行所有任务并等待它们完成。当所有任务都执行完毕后，gather 会返回一个包含所有任务结果的列表。

使用场景

适用于并行执行多个任务，并在所有任务完成后收集结果。
如果任务之间没有依赖关系，gather 是并行执行任务时的理想选择。

示例代码

import asyncioasync def task_1():await asyncio.sleep(1)return "Task 1 completed"async def task_2():await asyncio.sleep(2)return "Task 2 completed"async def task_3():await asyncio.sleep(3)return "Task 3 completed"async def main():# 并行执行多个任务results = await asyncio.gather(task_1(), task_2(), task_3())print(results)  # ['Task 1 completed', 'Task 2 completed', 'Task 3 completed']# 执行
asyncio.run(main())

输出结果：

['Task 1 completed', 'Task 2 completed', 'Task 3 completed']

在此示例中，asyncio.gather 并行执行了三个任务，并且最终返回了所有任务的执行结果。注意，gather 会等待所有任务完成才返回结果。

异常处理

如果某个任务在执行过程中抛出异常，gather 会立即抛出该异常。你可以通过 return_exceptions=True 参数使 gather 返回异常，而不是直接抛出。

async def task_with_error():raise ValueError("An error occurred!")async def main_with_error():try:await asyncio.gather(task_1(), task_with_error())except Exception as e:print(f"Caught an exception: {e}")# 执行
asyncio.run(main_with_error())

输出结果：

Caught an exception: An error occurred!

通过 return_exceptions=True，你可以捕获到异常并继续执行其他任务。

2. `asyncio.as_completed`: 按任务完成顺序获取结果

什么是 `as_completed`？

asyncio.as_completed 是一个生成器函数，它允许你按任务完成的顺序获取任务的结果，而不是等待所有任务完成后才返回。这意味着它会在任务完成时逐个返回任务的结果。这个特性对于需要处理任务执行顺序的场景非常有用。

使用场景

适用于需要按任务完成的顺序逐个处理任务结果的场景。
当任务的执行时间不确定且任务间没有明确的顺序时，使用 as_completed 可以更有效地处理结果。

示例代码

import asyncioasync def task_1():await asyncio.sleep(2)return "Task 1 completed"async def task_2():await asyncio.sleep(1)return "Task 2 completed"async def main():tasks = [task_1(), task_2()]# 使用 as_completed 按任务完成顺序获取结果for result in asyncio.as_completed(tasks):print(await result)# 执行
asyncio.run(main())

输出结果：

Task 2 completed
Task 1 completed

在此示例中，虽然 task_1 在 task_2 后开始执行，但是由于 task_2 执行时间更短，因此它首先完成，并且 as_completed 会首先返回它的结果。

异常处理

与 gather 类似，as_completed 也可以在任务抛出异常时捕获并抛出。你可以在使用 async for 循环时捕获异常。

async def task_with_error():await asyncio.sleep(1)raise ValueError("An error occurred!")async def main_with_error():tasks = [task_1(), task_with_error()]for result in asyncio.as_completed(tasks):try:print(await result)except Exception as e:print(f"Caught an exception: {e}")# 执行
asyncio.run(main_with_error())

输出结果：

Task 2 completed
Caught an exception: An error occurred!

3. `asyncio.wait`: 等待任务完成并进行批量处理

什么是 `wait`？

asyncio.wait 是一个更灵活的函数，它允许你等待多个任务，并返回已完成的任务和未完成的任务。你可以通过设置 return_when 参数来控制何时返回结果。例如，设置为 asyncio.ALL_COMPLETED 表示等所有任务完成后返回，而 asyncio.FIRST_COMPLETED 则表示一旦有任务完成就返回。

使用场景

适用于等待多个任务，并根据任务的完成情况进行批量处理的场景。
你可以根据不同的条件（如任务完成或抛出异常）来灵活控制任务的执行。

示例代码

import asyncioasync def task_1():await asyncio.sleep(1)return "Task 1 completed"async def task_2():await asyncio.sleep(2)return "Task 2 completed"async def main():tasks = [task_1(), task_2()]done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED)for task in done:print(await task)# 执行
asyncio.run(main())

输出结果：

Task 1 completed
Task 2 completed

使用 `return_when` 参数

asyncio.wait 允许你根据不同的条件返回已完成的任务。例如，设置 return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED 可以让你在第一个任务完成时返回结果。

async def main():tasks = [task_1(), task_2()]done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)for task in done:print(await task)# 执行
asyncio.run(main())