Python 非同步處理徹底解析｜從初學者到中階者的實戰指南│Pythonプログラミングの世界

1 1. 前言
2 2. 非同步處理的基本知識
3 3. 在 Python 中進行非同步處理的基本方法
- 3.1 在 Python 中實現非同步處理的方法
- 3.2 協程（Coroutine）、任務（Task）、事件迴圈（Event Loop）的運作機制
4 4. 非同步處理的實際應用範例
5 5. 使用非同步處理時的注意事項
6 6. 進階非同步處理的主題
7 7. 總結
8 8. 常見問答（FAQ）

1. 前言

Python 以其簡潔的語法與強大的函式庫，深受眾多開發者喜愛。其中的「非同步處理」技術，是實現高效任務處理的重要方法之一。本文將從基礎到進階，清楚說明 Python 中的非同步處理機制。透過學習非同步處理，您將能大幅提升 Web 擷取與 API 請求的處理速度。

2. 非同步處理的基本知識

什麼是非同步處理？

非同步處理是一種程式設計技巧，允許程式在等待一個任務完成的同時，繼續處理其他任務。舉例來說，在擷取多個網頁時，傳統的同步處理會依序發送每一個請求，而非同步處理則可以同時進行多個請求，大幅提高效率。

同步處理與非同步處理的差異

特徵	同步處理	非同步處理
任務執行順序	依序執行一個任務	可同時執行多個任務
等待時間處理	會發生等待時間	可在等待時處理其他任務
適用範例	小型任務處理	需要大量 I/O 操作的情境

非同步處理的優點

提升效率：能同時處理多個任務，善用等待時間。
擴展性佳：非常適合處理大量 I/O 操作的應用場景。
節省資源：與建立多個執行緒或程序相比，非同步處理更能節省系統資源。

3. 在 Python 中進行非同步處理的基本方法

在 Python 中實現非同步處理的方法

在 Python 中，要進行非同步處理，可以使用 async 與 await 這兩個關鍵字。透過這兩個語法，可以簡潔地撰寫非同步任務。

import asyncio

async def say_hello():
    print("こんにちは、非同期処理！")
    await asyncio.sleep(1)
    print("1秒経過しました！")

asyncio.run(say_hello())

async：用來定義一個非同步函式。
await：暫停當前的非同步任務，讓其他任務能被執行。

協程（Coroutine）、任務（Task）、事件迴圈（Event Loop）的運作機制

協程：非同步任務的基本單位，使用 async 定義的函式就是協程。
任務：將協程包裝後交由事件迴圈管理的單位。
事件迴圈：Python 執行與排程非同步任務的核心機制。

4. 非同步處理的實際應用範例

在 Python 中，非同步處理可以應用於各種實務場景。以下將透過幾個實際的使用案例進行詳細說明：

網頁擷取（Web Scraping）
API 請求的並行處理
資料庫操作的非同步處理

網頁擷取（使用 `aiohttp`）

在進行網頁擷取時，通常需要對多個頁面發送請求並收集資料。使用非同步處理後，可以同時發送多個請求，大幅提升速度。

以下為使用 aiohttp 撰寫的非同步網頁擷取範例：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_page(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        print(f"Fetching: {url}")
        return await response.text()

async def main():
    urls = [
        "https://example.com/page1",
        "https://example.com/page2",
        "https://example.com/page3"
    ]

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_page(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        print("All pages fetched!")

asyncio.run(main())

重點：
使用 aiohttp.ClientSession 有效管理多個請求。
透過 asyncio.gather 同步執行多個非同步任務。

API 請求的並行處理

在處理多個 API 請求時，非同步處理同樣可以發揮極大的效益。以下為並行發送多個 API 請求並取得結果的範例：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_data(session, endpoint):
    async with session.get(endpoint) as response:
        print(f"Requesting data from: {endpoint}")
        return await response.json()

async def main():
    api_endpoints = [
        "https://api.example.com/data1",
        "https://api.example.com/data2",
        "https://api.example.com/data3"
    ]

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_data(session, endpoint) for endpoint in api_endpoints]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        for i, result in enumerate(results):
            print(f"Data from endpoint {i + 1}: {result}")

asyncio.run(main())

重點：
提升多個 API 請求的處理效率。
處理回傳的 JSON 格式資料。

資料庫操作的非同步處理（以 `aiomysql` 為例）

實作非同步的資料庫操作可以讓資料讀寫更為快速。以下為使用 aiomysql 進行非同步查詢的範例：

import aiomysql
import asyncio

async def fetch_from_db():
    conn = await aiomysql.connect(
        host="localhost",
        port=3306,
        user="root",
        password="password",
        db="test_db"
    )
    async with conn.cursor() as cursor:
        await cursor.execute("SELECT * FROM users")
        result = await cursor.fetchall()
        print("Data from database:", result)
    conn.close()

asyncio.run(fetch_from_db())

重點：
執行非同步查詢以高效取得資料。
適用於需同時處理多筆資料庫操作的場景。

5. 使用非同步處理時的注意事項

非同步處理是一種非常強大的工具，但若使用不當，也可能導致一些意想不到的問題。以下將說明在使用非同步處理時需特別注意的要點，以及如何避免這些問題。

避免死結（Deadlock）

死結是一種情況，當多個任務彼此等待資源而無法繼續執行時就會發生。在使用非同步處理時，必須妥善管理任務的順序與資源的取得時機。

範例：發生死結的情境

import asyncio

lock = asyncio.Lock()

async def task1():
    async with lock:
        print("Task1 acquired the lock")
        await asyncio.sleep(1)
        print("Task1 released the lock")

async def task2():
    async with lock:
        print("Task2 acquired the lock")
        await asyncio.sleep(1)
        print("Task2 released the lock")

async def main():
    await asyncio.gather(task1(), task2())

asyncio.run(main())

避免死結的方法

事先規劃各任務所需的資源，並以相同順序取得。
使用 asyncio.TimeoutError 設定資源取得的超時機制。

防止競爭條件（Race Condition）

在非同步處理中，若多個任務同時存取相同的資源，可能會發生資料不一致的「競爭條件」問題。

範例：競爭條件的情境

import asyncio

counter = 0

async def increment():
    global counter
    for _ in range(1000):
        counter += 1

async def main():
    await asyncio.gather(increment(), increment())
    print(f"Final counter value: {counter}")

asyncio.run(main())

上述範例中，counter 的值可能無法如預期正確累加。

防止競爭條件的方法

使用鎖（Lock）：透過 asyncio.Lock 控制同時存取資源的任務。

import asyncio

counter = 0
lock = asyncio.Lock()

async def increment():
    global counter
    async with lock:
        for _ in range(1000):
            counter += 1

async def main():
    await asyncio.gather(increment(), increment())
    print(f"Final counter value: {counter}")

asyncio.run(main())

錯誤處理（Error Handling）的重要性

在非同步處理中，可能會遇到網路錯誤或超時等情況。若未妥善處理這些錯誤，可能會導致整體程式行為異常。

範例：實作錯誤處理

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_url(session, url):
    try:
        async with session.get(url, timeout=5) as response:
            return await response.text()
    except asyncio.TimeoutError:
        print(f"Timeout error while accessing {url}")
    except aiohttp.ClientError as e:
        print(f"HTTP error: {e}")

async def main():
    urls = ["https://example.com", "https://invalid-url"]
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

錯誤處理的重點

針對可預期的錯誤進行對應處理。
透過例外處理紀錄錯誤日誌，以利後續除錯。

不適合使用非同步處理的情況

非同步處理並非適用於所有情境。特別是在以下幾種情況中，可能不適合使用：

CPU 密集型任務：

例如圖像處理或機器學習訓練等高 CPU 負載的作業，較適合使用 concurrent.futures 或 multiprocessing 模組。

小型任務：

若任務本身耗時極短，初始化非同步處理所帶來的負擔反而超過其效益。

資源管理與最佳化

由於非同步處理會同時執行大量任務，因此有可能瞬間消耗大量記憶體與 CPU。以下是資源管理時的建議：

限制同時執行的任務數：
asyncio.Semaphore 可用來控制同時進行的任務數量。

import asyncio

semaphore = asyncio.Semaphore(5)

async def limited_task(task_id):
    async with semaphore:
        print(f"Running task {task_id}")
        await asyncio.sleep(1)

async def main():
    tasks = [limited_task(i) for i in range(20)]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

監控系統資源：
定期監測執行中的任務數與系統資源使用情況，以防超載。

6. 進階非同步處理的主題

當您掌握了非同步處理的基本概念後，進一步學習其應用與其他技術的比較，能幫助您更有效地活用非同步處理。本節將介紹 Python 以外的非同步技術，以及實際應用範例。

與其他語言的非同步技術比較

不只 Python，許多程式語言也都支援非同步處理。以下將 Python 與幾種熱門技術進行比較，了解各自的特色：

Node.js

Node.js 是一種以非同步處理為強項的 JavaScript 執行環境，特別適合進行高效的 I/O 操作。

特徵	Python	Node.js
主要應用場景	資料分析、AI、Web 開發	Web 伺服器、即時應用
非同步處理方式	`asyncio` 模組、`async`/`await`	Callback、`Promise`、`async`/`await`
I/O 處理效能	效能不錯，但略低於 Node.js	針對非同步 I/O 最佳化
學習曲線	中等偏高	相對較低

Go

Go（又稱 Golang）使用「Goroutine」這種輕量級執行緒來實現非同步處理。

特徵	Python	Go
主要應用場景	通用程式開發	伺服器、雲端開發
非同步處理方式	`asyncio` 模組、`async`/`await`	Goroutine、Channel
平行處理效能	效能佳，但不適用於高 CPU 密集作業	在平行處理方面表現優異
學習曲線	中等	較低

Python 的優勢與應用範圍

通用性強：Python 不僅可用於 Web 開發，也廣泛應用於資料分析、機器學習等領域。
函式庫豐富：透過 asyncio、aiohttp 等模組，可簡潔地實現複雜的非同步邏輯。

非同步處理的應用情境

活用非同步處理，可以在以下情境中建構高效率的程式：

伺服器端開發

非同步處理可應用於高負載的伺服器應用中。例如 FastAPI 是一款以非同步 I/O 為核心設計的 Python Web 框架，具有以下優點：

高速 API 回應：支援高並行，能有效處理大量請求。
簡潔的非同步程式碼：透過 async/await 編寫簡單明瞭的程式。

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"message": "Hello, FastAPI!"}

微服務架構

在微服務架構中，應用會由多個小型服務協作構成。非同步處理在此有以下效益：

提升服務間通訊效率：使用非同步 HTTP 請求或訊息佇列來降低延遲。
增強系統擴展性：可獨立管理每個服務的資源。

即時系統

在聊天應用或線上遊戲等即時系統中，非同步處理可實現流暢的資料更新。例如可使用 websockets 套件進行非同步 WebSocket 通訊。

import asyncio
import websockets

async def echo(websocket, path):
    async for message in websocket:
        await websocket.send(f"Echo: {message}")

start_server = websockets.serve(echo, "localhost", 8765)

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start_server)
asyncio.get_event_loop().run_forever()

學習非同步處理的進階步驟

若您希望進一步掌握非同步處理，以下主題值得深入學習：

進階的非同步設計模式：

實作任務取消、超時控制。
學習 asyncio 的低階 API（如 Future、自訂事件迴圈）。

函式庫的活用：

如 aiohttp、aiomysql、asyncpg 等，適用於非同步 I/O。
非同步 Web 框架（如 FastAPI、Sanic）的實務應用。

結合分散式處理：

搭配分散式架構，可打造具高度擴展性的系統。

7. 總結

本文從基礎到應用，全面說明了 Python 的非同步處理技術。本章節將回顧重點內容，並提供進一步學習的方向。

非同步處理概要

非同步處理可同時有效處理多項任務，特別適用於頻繁 I/O 操作的場景。其主要優勢如下：

任務處理效率高：能善用等待時間處理其他任務。
具擴展性：能高效處理大量並發請求。

本文涵蓋的重點

非同步處理的基本知識

介紹同步與非同步的差異。
學習 async 和 await 的基本用法。

實際應用範例

以非同步方式執行 Web 擷取與 API 請求。
提升資料庫操作的效率。

注意事項與潛在問題

避免死結與競爭條件的設計方式。
妥善處理錯誤與管理資源。

進階應用方式

與其他非同步技術（Node.js、Go）比較。
應用於伺服器開發與即時應用中。

學習非同步處理的下一步

為進一步精通非同步處理，建議深入以下主題：

函式庫活用

使用 aiohttp、aiomysql、asyncpg 進行實作。
使用非同步 Web 框架如 FastAPI 或 Sanic 開發 Web 應用。

進階設計模式

學習任務取消、例外處理與非同步佇列的使用。
活用 asyncio 的自訂事件迴圈進行低階控制。

實作專案應用

從小型非同步專案著手實驗。
解決實際問題，例如 API 加速或即時通訊等。

8. 常見問答（FAQ）

最後，我們整理了關於 Python 非同步處理的常見問題與解答：

Q1：非同步處理與多執行緒有何不同？

解答：
非同步處理在單一執行緒中透過切換任務來提高效率；而多執行緒則是透過多個執行緒同時處理任務。非同步適用於大量 I/O 任務，多執行緒則適合處理 CPU 密集型的任務。

Q2：有哪些適合學習非同步處理的資源？

解答：
推薦以下資源：

Python 官方文件中的 asyncio 部分。
專門講解非同步處理的書籍（例如《Python Concurrency with Asyncio》）。
線上教學平台（如 Real Python 或 YouTube 教學影片）。

Q3：哪些情境適合使用非同步處理？

解答：
以下情況非常適合使用非同步：

需要處理大量 Web 請求（如 Web 擷取）。
即時通訊應用（如聊天室）。
頻繁等待外部 API 或資料庫的任務。

Q4：非同步處理是否適合用於 CPU 密集型任務？

解答：
不適合。CPU 密集型任務應考慮使用 concurrent.futures 或 multiprocessing 模組來達到更好的效能。

Python 非同步處理徹底解析｜從初學者到中階者的實戰指南

1. 前言

2. 非同步處理的基本知識

什麼是非同步處理？

同步處理與非同步處理的差異

非同步處理的優點

3. 在 Python 中進行非同步處理的基本方法

在 Python 中實現非同步處理的方法

協程（Coroutine）、任務（Task）、事件迴圈（Event Loop）的運作機制

4. 非同步處理的實際應用範例

網頁擷取（使用 `aiohttp`）

API 請求的並行處理

資料庫操作的非同步處理（以 `aiomysql` 為例）

5. 使用非同步處理時的注意事項

避免死結（Deadlock）

防止競爭條件（Race Condition）

錯誤處理（Error Handling）的重要性

不適合使用非同步處理的情況

資源管理與最佳化

6. 進階非同步處理的主題

與其他語言的非同步技術比較

Node.js

Go

Python 的優勢與應用範圍

非同步處理的應用情境

伺服器端開發

微服務架構

即時系統

學習非同步處理的進階步驟

7. 總結

非同步處理概要

本文涵蓋的重點

學習非同步處理的下一步

8. 常見問答（FAQ）

Q1：非同步處理與多執行緒有何不同？

Q2：有哪些適合學習非同步處理的資源？

Q3：哪些情境適合使用非同步處理？

Q4：非同步處理是否適合用於 CPU 密集型任務？

Python 更新方法完整指南：從版本確認到指令說明

使用 Python 實現函式多載的三種方法：從基礎到應用的完整解說

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1. 前言

2. 非同步處理的基本知識

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3. 在 Python 中進行非同步處理的基本方法

在 Python 中實現非同步處理的方法

協程（Coroutine）、任務（Task）、事件迴圈（Event Loop）的運作機制

4. 非同步處理的實際應用範例

網頁擷取（使用 aiohttp）

API 請求的並行處理

資料庫操作的非同步處理（以 aiomysql 為例）

5. 使用非同步處理時的注意事項

避免死結（Deadlock）

防止競爭條件（Race Condition）

錯誤處理（Error Handling）的重要性

不適合使用非同步處理的情況

資源管理與最佳化

6. 進階非同步處理的主題

與其他語言的非同步技術比較

Node.js

Go

Python 的優勢與應用範圍

非同步處理的應用情境

伺服器端開發

微服務架構

即時系統

學習非同步處理的進階步驟

7. 總結

非同步處理概要

本文涵蓋的重點

學習非同步處理的下一步

8. 常見問答（FAQ）

Q1：非同步處理與多執行緒有何不同？

Q2：有哪些適合學習非同步處理的資源？

Q3：哪些情境適合使用非同步處理？

Q4：非同步處理是否適合用於 CPU 密集型任務？

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