2025年python 数据库连接池和并发（python 数据库连接池）

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Python 中的异步编程，尤其是库，是实现高性能应用的强大工具。它可以让代码非阻塞地运行多个任务，非常适合高并发的场景，比如处理大量 I/O 操作或 Web 请求。下面，我们将从基础概念出发，一步步深入，最终带你写出流畅高效的异步代码。

异步编程可以显著提升性能，特别是在处理大量 I/O 操作时。传统的同步编程要求每个操作依次完成，意味着在等待一个文件读写或网络响应时，程序会停在那里浪费时间。而异步编程可以在等待时接着处理其他任务，充分利用 CPU，提升整体效率。

比如：假设我们有一个应用需要处理成百上千个 Web 请求，异步编程可以让应用程序一边等待网络响应，一边处理其他请求，而不用卡在那里傻等。这样就可以大大提高系统的吞吐量和响应速度。

同步编程：传统上，Python 是同步执行的，也就是按顺序运行每一行代码。如果有个地方需要等待，比如等待网络请求返回，那么后面的代码会一直卡住，直到请求结束。
异步编程：异步编程允许程序在等待的过程中继续运行其他代码。你可以把它想象成一个「会 multitask 的人」，只要有个地方需要等，他会暂时放下这部分，接着做其他事。这个特性在需要并发处理的场景中非常高效。

事件循环（Event Loop）是什么？

事件循环是的核心。简单来说，它是一个调度器，负责管理和调度所有的异步任务。所有的协程、任务、I/O 操作等都会提交给事件循环，由它来决定什么先执行，什么后执行。

在 Python 中，你可以使用来启动一个事件循环，并运行你的异步代码。

协程（Coroutine）是什么？

协程是异步代码的基本单元。它有点像普通的函数，但不同的是，它的执行可以暂停（使用关键字），然后在需要的时候继续运行。这样，程序可以切换到其他任务上，不用一直等着协程执行完毕。

在 Python 中，协程通过定义，比如：

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任务（Task）是什么？

任务是协程的一种包装形式，它是事件循环中的实际执行单元。通过，可以把协程包装成任务，并提交到事件循环中。

任务和协程的区别是：协程只是一个潜在的任务，只有被事件循环执行时才会变成真正的任务。

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我们来看看中几个核心的用法。

启动事件循环并运行协程

上面的代码创建了一个事件循环，运行了协程。用来模拟一个耗时操作（比如网络请求），程序会等待 2 秒，然后打印完成消息。

创建并发任务

是让多个任务并发执行的关键。例如，我们同时启动两个任务，看看它们如何并行执行：

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输出顺序会像这样：

在这里，任务2比任务1先完成，因为它的延迟时间更短。这种并发特性让我们可以高效利用时间。

我们来写个例子：用实现一个异步爬虫。这个小爬虫会访问多个 URL，并行抓取数据。

首先，请确保你已安装 aiohttp和bs4 库：

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接着，我们编写一个可以抓取网页标题的异步爬虫：

在这个例子中，可以将多个任务打包，等待所有任务都完成。这种并发方式让每个 URL 的抓取互不影响。

异步上下文管理器

异步上下文管理器是一种用于管理异步资源的工具。它的主要作用是在协程中正确地处理需要初始化和清理的操作，例如打开和关闭文件、数据库连接、网络套接字等。与同步上下文管理器类似，异步上下文管理器使用语法来确保在使用资源时进行必要的管理，并且可以保证无论操作成功与否，资源都会被正确释放。

异步上下文管理器通常用于需要异步初始化和清理的场景，尤其是在高并发或长时间运行的应用中。例如，数据库连接、文件流、网络连接等资源的管理。

如何实现异步上下文管理器

要实现一个异步上下文管理器，需要在类中定义两个特殊方法：和。这两个方法分别用于在语句中进入和退出上下文。

：当进入块时调用，它通常用于执行资源的初始化操作，并返回所管理的资源（如数据库连接、文件对象等）。
：当块执行完毕后调用，通常用于执行资源的清理工作，如关闭文件、释放数据库连接等。它接收三个参数，分别是异常类型、异常值和回溯信息，用于处理异常。

示例：自定义异步上下文管理器

我们通过一个简单的例子来展示如何自定义一个异步上下文管理器。这个示例模拟了一个异步资源管理类，该类会打印打开和关闭资源的信息：

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代码解释：

方法：该方法在进入语句时执行。我们在其中模拟了打开资源的操作。可以在这里实现需要异步处理的资源初始化，如打开异步数据库连接、打开文件流等。方法的返回值将作为语句块中的变量（在此例中是）。
方法：该方法在退出语句时执行，无论是正常退出还是因为异常退出。我们可以在这里处理资源的清理工作，例如关闭数据库连接、关闭文件流等。如果在块中发生了异常，方法会接收异常类型、异常值和回溯信息，可以选择忽略异常或处理它。
语法：在语句块中，我们使用资源并在块结束后自动执行清理操作。语法保证了资源的安全管理，无论是正常执行完毕，还是发生异常，都会确保被调用，从而安全地关闭资源。

运行示例：

进一步扩展：异步数据库连接

我们可以将这个示例扩展到更复杂的场景，比如模拟一个异步数据库连接。以下是一个更复杂的示例，展示如何使用异步上下文管理器来管理数据库连接：

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异步迭代器

异步迭代器适合处理流式数据。比如，当处理来自网络的连续数据时，可以逐个迭代处理。

异步队列

适用于协程之间的数据共享。可以将数据从一个任务传递给另一个任务。

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避免阻塞调用：在异步代码中，避免直接使用像这样的阻塞函数。用代替。
资源管理：异步任务中确保资源（如网络连接）及时释放，是一个好选择。
错误处理：异步任务中记得处理可能的异常，避免因错误导致整个事件循环中断。

通过，Python 异步编程可以显著提升高并发应用的性能。这种非阻塞的执行方式让我们可以更高效地处理 I/O 操作。掌握这些技巧，不仅能写出更高效的代码，也能帮助理解现代 Web 框架的工作原理。

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