有时候我们使用asyncio来编写异步脚本,但是发现它的执行速度不如同步脚本快,这可能与我们编写的异步脚本代码逻辑不严谨有关。
以下是一些可能会导致异步脚本执行变慢的原因:
大量的IO等待:当异步脚本需要同时执行大量的IO操作时,这些操作可能会导致CPU时间片的浪费。这时需要使用asyncio的相关方法,例如asyncio.gather()将多个协程一起执行,以充分利用CPU资源。
过多的协程:当协程数量过多时,可能会导致异步脚本的执行缓慢。因此,必须在程序运行时控制协程的数量,以避免影响性能。
内存使用过度:当异步脚本需要处理大量数据时,可能会消耗大量的内存,导致程序运行缓慢。要解决这个问题,可以考虑在异步脚本中使用生成器或迭代器等方法来减少内存使用。
以下是一个使用asyncio.gather()的例子:
import asyncio
async def hello():
await asyncio.sleep(1)
print("Hello world!")
async def main():
tasks = []
for i in range(5):
tasks.append(hello())
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
在这个例子中,我们定义了一个hello()协程函数,它只是简单地打印出'Hello world!”字符串,并且具有模拟等待1秒钟的异步等待。然后我们定义了一个main()协程函数,它使用asyncio.gather()异步地运行5个hello()协程函数,并等待它们都完成后才继续执行。最后我们使用asyncio.run()函数运行main()协程函数。
通过使用asyncio.gather()方法,我们可以同时执行多个协程函数,从而充分利用CPU资源。如果我们使用传统的loop.run_until_complete()方法来执行
上一篇:Asyncio获取不同的输出