为什么在 Python 中使用 async.gather？

Question

假设我们有

await async_function_one_with_large_IO_request()
await async_function_two_with_large_IO_request()

对比

asyncio.gather(
  async_function_one_with_large_IO_request(), 
  async_function_two_with_large_IO_request())

在第一个版本中，一旦我们点击了功能一的 'large io request' 部分，它就会移动到运行 function_two，这就是 await 的重点，对吗？

版本 2 的 gather 不也是这样吗？

两者在性能上有什么区别？

Answer 1

In the first version, once we hit the 'large io request' part of function one, it's gonna move onto running function_two, that's the whole point of await, right?

这是不正确的。在您的第一个版本中，async_function_two_with_large_IO_request（我称之为 function_two）在 async_function_one_with_large_IO_request（我称之为 function_one）之前不会运行完成.

如果 function_one 在另一个函数上碰巧 await，它将把控制权交给另一个运行ning 异步任务，但 function_two 尚未安排。

当您使用 asyncio.gather 时，任务是同时安排的，因此如果 function_one await 正在处理某事，function_two 有机会运行（以及其他异步任务）。

请注意，asyncio.gather 创建了一个异步任务，这通常意味着您必须 await 在其上：

await asyncio.gather(...)

Python 文档在 Coroutines and Tasks 中对此进行了详细介绍。

为什么在 Python 中使用 async.gather？

Why use async.gather in Python?

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