文章 专题 AI工具 学习 下载 问答 源码 最近更新
PHP
会员中心 讲师中心 微信公众号
首页 > 后端开发 > Python教程 > 正文

异步I/O中，“一处异步，处处异步”是什么意思？

DDD
发布： 2025-02-20 15:56:22
原创
539人浏览过

异步i/o中，“一处异步，处处异步”是什么意思？

深入理解异步I/O中的“一处异步，处处异步”

在异步I/O编程中，“一处异步，处处异步”强调了保持程序整体异步执行的重要性。 这句话的核心含义是：如果程序的任何部分使用了同步操作，那么即使其他部分是异步的，整个程序的性能也会受到严重影响，表现为全局阻塞。

例如，一个使用异步框架（如Python的asyncio）构建的HTTP服务器，如果在处理请求的过程中调用了一个同步的数据库操作（例如，使用阻塞式数据库驱动），那么即使HTTP请求处理本身是异步的，程序仍然会因为等待数据库操作完成而阻塞。 这将导致所有其他请求都必须等待，从而降低整体吞吐量。

用Python的FastAPI和PyMySQL举例说明：假设FastAPI+Uvicorn异步处理10个HTTP请求，但使用PyMySQL（同步数据库库）进行数据库查询。即使每个查询只需要10秒，处理这10个请求的总时间仍然可能高达100秒（10秒/请求 * 10请求）。这是因为同步数据库操作会阻塞整个事件循环，导致所有异步任务都无法继续执行，直到数据库操作完成。

因此，为了充分发挥异步I/O的优势，并获得最佳性能，必须确保程序中的所有I/O操作（包括数据库访问、网络请求等）都使用异步非阻塞的方式。 任何一个同步操作都可能成为性能瓶颈，拖累整个程序的效率。 只有“处处异步”，才能真正实现“一处异步”带来的性能提升。

以上就是异步I/O中，“一处异步，处处异步”是什么意思？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件
最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件

每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。

下载
相关标签：
mysql python Python fastapi 循环 事件 异步 数据库 http
来源：php中文网
收藏 点赞
上一篇：如何正确提交开源项目Pull Request并避免被关闭？ 下一篇：Django表单提交报错“无法分配'2'：UserInfo.depart必须是“Department”实例”，如何解决？
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn
作者最新文章
最新问题
Python里multiprocessing 多进程编程multiprocessing的进程池 进程池是Python中用于并行执行任务的工具，核心是multiprocessing.Pool类。它能自动管理进程数量、任务分配和结果回收，适合CPU密集型任务。使用流程：1.导入Pool模块；2.定义要执行的函数；3.创建进程池并用map或apply_async提交任务。注意事项包括：1.进程数建议设为CPU核心数；2.map适用于统一任务，apply_async更灵活；3.map返回列表，apply_async需调用get()获取结果；4可用Value或Array共享状态，复杂需求用Manag
2025-06-09 16:39:04
331
Python里decimal模块 高精度小数decimal的财务计算优势 不能用float做财务计算的原因有：1.浮点数基于二进制表示，无法准确表达某些十进制小数；2.多次运算后误差会累积，导致结果不可控；3.不符合会计四舍五入规范，影响审计和报表。decimal模块通过以下方式解决这些问题：1.使用字符串初始化避免精度问题；2.支持设置全局或局部精度（默认28位）；3.提供多种舍入模式如ROUND_HALF_UP；4.更贴近人类十进制习惯。在实际财务系统中应用时，应遵循几点建议：1.始终用字符串创建Decimal对象；2.根据业务需求设置合理精度；3.统一舍入规则；
2025-06-09 16:30:05
259
Python数据分析实战指南 Python数据分析常用方法介绍 数据分析需先清洗数据，再通过探索性分析指导建模，最后用合适方法与可视化呈现结果。首先数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复数据及格式转换，如用pandas.isna()检测缺失值，fillna()填充，箱线图识别异常值；其次探索性分析（EDA）通过直方图、散点图、describe()和相关系数矩阵了解数据分布与变量关系；接着根据业务目标选择分类（逻辑回归、随机森林）、回归（线性回归、XGBoost）、聚类（KMeans、DBSCAN）等方法；最后可视化使用Matplotlib、Seaborn或Pl
2025-06-09 15:54:01
258
Python聊天机器人 Python NLP对话系统开发 用Python做聊天机器人可分为三个主要步骤：1.从简单对话系统开始，可使用ChatterBot库快速搭建基于语料训练的机器人，适合演示或测试但智能化程度有限；2.利用NLP技术提升理解能力，包括意图识别、实体提取和语义相似度匹配，常用工具如Rasa、spaCy和SentenceTransformers，并需经历数据标注、模型训练与部署流程；3.对接实际聊天平台，如网页端、微信公众号、Telegram或Slack等，实现用户真实交互，注意优化响应时间和并发处理能力。通过逐步进阶，可构建功能完善的
2025-06-09 15:39:02
604
Python加密解密技术 Python常见加密算法实现解析 Python实现加密的方法包括：1.哈希加密使用MD5和SHA系列生成数据指纹，推荐SHA-256或以上版本；2.对称加密使用AES，适合加密大量数据，需注意模式选择和密钥保密；3.非对称加密使用RSA，用于身份认证和数字签名，结合对称加密提升效率；4.实际应用建议加salt使用慢哈希存储密码、注意编码处理、加强密钥管理并依赖成熟库，确保正确设计逻辑以保障系统安全。
2025-06-09 15:18:01
386
Python语音识别 Python语音转文本技术实现 Python实现语音识别需选对工具并理清流程，常用库包括SpeechRecognition、PyAudio和Whisper。使用SpeechRecognition的步骤为：安装库、录音并调用API识别；而Whisper模型则支持离线高精度识别，需安装依赖并加载模型处理音频文件。实际应用中应注意音频格式、环境噪音、多语言支持及性能问题。
2025-06-09 15:00:02
935
Python里typing模块作用 类型提示typing在Python中的实际应用解析 typing模块在Python中的作用是提供类型提示，它通过为变量、函数参数和返回值添加类型说明来提升代码可读性和维护性。具体用途包括：1.提高代码可读性，使开发者快速理解预期类型；2.增强IDE智能提示，提升编码效率；3.便于静态检查工具（如Mypy、Pyright）分析并发现潜在错误；4.补充文档功能，作为轻量级接口定义。常见用法有：使用基本类型（如int、str）、Union表示多种可能类型、Optional表示可选值、List和Dict指定容器元素类型、Callable传递函数类型。注意
2025-06-09 14:48:03
261
Python数学计算库 Python数值计算高效方法推荐 Python在数学计算和数值处理方面推荐使用以下库和方法：1.NumPy提供高效的多维数组和向量化运算，显著提升大规模数据处理效率；2.SciPy基于NumPy实现积分、优化、统计等科学计算功能；3.Pandas以DataFrame结构简化表格型数据操作；4.结合Numba、Cython或Dask进一步优化性能。例如，NumPy可用一行代码完成万数量级平方运算，SciPy可快速计算函数积分，Pandas能便捷读取CSV并求列平均值，整体生态成熟且灵活高效。
2025-06-09 14:30:02
719
pycharm怎么改成英文 快速切换英文界面方法详解 在PyCharm中快速切换到英文界面可以通过三种方法实现：1.在设置中选择“English”并重启PyCharm；2.创建快捷方式并添加--language=en参数；3.编辑配置文件中的language标签值为en。
2025-06-09 13:18:03
641
Python文本挖掘 Python信息提取与分类技术 信息提取和分类可通过正则表达式、NER工具及机器学习实现。①提取关键信息常用正则表达式处理格式固定内容，如手机号提取；②使用spaCy等库进行NER识别语义实体，如人名、地点；③文本分类流程包括数据预处理、特征提取（TF-IDF）、选择分类器（朴素贝叶斯、SVM）并训练预测；④中文需注意分词准确性、停用词过滤、符号统一及模型泛化能力。
2025-06-09 13:09:01
989
相关专题
更多>
热门推荐
开源免费商场系统广告
热门教程
更多>
相关推荐
热门推荐
最新课程
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网：公益在线php培训，帮助PHP学习者快速成长！
关注服务号 技术交流群
app下载
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送
PHP中文网APP
随时随地碎片化学习
PHP中文网抖音号
发现有趣的

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号

  • PHP学习

  • 技术支持

  • 返回顶部