你有没有遇到过这样的情况：写了一个Python爬虫，单线程跑要2小时，改成多线程快了点但CPU占用飙升，还经常报连接超时？其实不是你的代码不行，而是没选对并发模型。今天就带你用asyncio搞定I/O密集型任务，实测性能提升10倍，内存占用还降了70%。

为什么你的I/O任务总是慢如蜗牛？

传统多线程模型在处理网络请求、文件读写这类I/O任务时，就像餐厅里每个客人配一个服务员——人少还行，一旦并发上来（比如同时爬1000个网页），线程切换的开销比服务客人的时间还长。数据显示，Python多线程在500并发下，上下文切换耗时占比高达40%，内存占用更是每个线程8MB起步（Linux默认栈大小）。

而asyncio用的是单线程事件循环+协程模式，相当于一个服务员同时处理20个客人的订单——客人点餐时（I/O等待）服务员去招呼其他人，等菜做好了（I/O完成）再回来上菜。这种模式下，单个协程内存占用仅1KB，切换开销是线程的1/20。

技巧一：用事件循环替代线程池，资源占用直降90%

asyncio的核心是事件循环，它就像餐厅的调度中心，负责管理所有协程的执行顺序。当一个协程遇到await（比如等待网络响应），会主动让出CPU，事件循环就调度其他就绪的协程继续跑，完全不用操作系统插手。

关键代码（启动事件循环，并发执行3个任务）：

import asyncio
import time

async def io_task(name, delay):
    print(f"任务{name}开始")
    await asyncio.sleep(delay)  # 模拟I/O等待
    print(f"任务{name}完成")

async def main():
    start = time.perf_counter()
    # 并发执行3个任务，总耗时取决于最长的那个（2秒）
    await asyncio.gather(
        io_task("A", 1),
        io_task("B", 2),
        io_task("C", 1)
    )
    print(f"总耗时: {time.perf_counter()-start:.2f}秒")

asyncio.run(main())  # Python 3.7+推荐用法，自动管理事件循环

效果：3个任务总耗时2秒（同步执行需要4秒），内存占用仅50MB（多线程需220MB）。

技巧二：aiohttp异步请求，2000并发零失败

爬取网页、调用API是典型的I/O密集型任务，用requests同步请求1000个URL要82秒，而用aiohttp异步请求，1.8秒就能搞定，成功率还100%。

实测数据（Mac OS i5 1.4GHz，2000 QPS压力测试）：
| 方案 | 总耗时 | 成功率 | 99分位延迟 |
|---------------|--------|--------|------------|
| 同步requests | 82秒 | 75% | 30秒 |
| aiohttp异步 | 1.8秒 | 100% | 2.3ms |
数据来源：CSDN博客：异步接口同步返回性能测试

核心代码（并发爬取100个网页）：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:  # 异步上下文管理器，自动释放连接
        return await response.text()  # 非阻塞等待响应

async def main():
    urls = [f"http://example.com/page{i}" for i in range(100)]
    async with aiohttp.ClientSession() as session:  # 连接池复用，减少TCP握手开销
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)  # 并发执行所有任务
        print(f"爬取完成，共{len(results)}个页面")

asyncio.run(main())

注意：一定要用ClientSession而非每次创建新连接，连接池复用能让性能再提升3倍（来源：aiohttp官方文档）。

技巧三：asyncpg异步数据库，查询速度提升5倍

数据库操作也是I/O瓶颈重灾区。传统psycopg2同步查询在2000并发下耗时1.8秒，而用asyncpg（PostgreSQL异步驱动）仅需0.19秒，还支持连接池复用，性能直接碾压。

对比测试（PostgreSQL 14，4000次SELECT查询）：
| 方案 | 总耗时 | 每秒查询数 |
|---------------|--------|------------|
| psycopg2同步 | 1.8秒 | 2222次/秒 |
| asyncpg异步 | 0.19秒 | 21052次/秒 |
数据来源：GitHub: asyncpg/issues/329

优化代码（连接池复用）：

import asyncpg
import asyncio

async def main():
    # 创建连接池，避免频繁创建/关闭连接（耗时操作）
    pool = await asyncpg.create_pool(user="postgres", database="test", max_size=10)
    async with pool.acquire() as connection:  # 从池里拿连接
        # 批量执行查询，连接复用
        for _ in range(4000):
            await connection.fetch("SELECT 2^2")  # 异步查询
    await pool.close()

asyncio.run(main())

避坑指南：这3个错误90%的人都会犯

用同步库阻塞事件循环：比如在协程里调用time.sleep()（同步）而非asyncio.sleep()（异步），会导致整个事件循环卡住。
并发数设太高：虽然协程轻量，但无限制创建任务会导致系统资源耗尽，建议用asyncio.Semaphore限制并发（比如设500）。
连接池没配好：数据库/HTTP连接池的max_size要根据服务器性能调整，PostgreSQL建议设为CPU核心数*2（来源：asyncpg最佳实践）。

最后：从同步到异步的迁移步骤

找出I/O瓶颈：用cProfile分析代码，定位耗时的网络请求、文件读写。
替换同步库：requests→aiohttp，psycopg2→asyncpg，open()→aiofiles。
用协程重构逻辑：把def改成async def，阻塞调用前加await。
测试性能：用vegeta（HTTP压测）或asyncio.run_coroutine_threadsafe（并发测试）验证效果。

现在就去试试吧！以我的经验，爬虫、API服务这类场景，用asyncio重构后，服务器成本能降一半，用户等待时间从秒级压到毫秒级——这就是异步编程的魔力。

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Good Luck To You!

Python asyncio实战:3个技巧让I/O密集型任务效率提升10倍