了解 Python 中異步 (Asynchronous) 編程的原理、如何使用 asyncio 模組，以及如何透過非阻塞 IO 提升應用程式的效能。
傳統的同步編程會讓程式在等待 IO 操作（如網路請求或檔案讀寫）時完全停止（阻塞）。 異步編程（Asynchronous Programming）的目標是允許程式在等待 IO 完成的同時，可以切換去做其他有意義的工作（非阻塞）。這對於需要處理大量併發連接的網路應用程式（如 FastAPI 伺服器）至關重要。 核心概念： IO Bound (I/O 密集型): 程式大部分時間都在等待外部操作。異步編程對此類任務最有幫助。 CPU Bound (CPU 密集型): 程式大部分時間都在執行計算。這類任務應使用多進程 (Multiprocessing)。
在 Python 中，我們主要使用 async 和 await 關鍵字來定義和呼叫協程（Coroutines）。 協程是異步編程的基本單元，它可以在執行過程中暫停並讓出控制權。 Python import asyncio async def say_hello(delay, what): await asyncio.sleep(delay) # 暫停並讓出控制權 print(what) async def main(): # 同時啟動多個協程 await asyncio.gather( say_hello(3, "Hello after 3s"), say_hello(1, "World after 1s") ) # 啟動 Event Loop asyncio.run(main()) **Event Loop（事件循環）**是 asyncio 的核心，它負責監控所有正在等待的協程，並在 IO 準備就緒時，將控制權交還給對應的協程。
要讓異步編程發揮作用，我們必須使用異步版本的函式庫。例如，進行 HTTP 請求時，我們不應使用同步的 requests 函式庫，而應該使用異步的 httpx 或 aiohttp。 以下是使用 httpx 異步發送請求的簡單範例： Python import httpx import asyncio async def fetch_url(url): async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.get(url) print(f"Fetched {url}: {len(response.text)} bytes") async def run_multiple_fetches(): urls = ["https://example.com", "https://google.com"] tasks = [fetch_url(url) for url in urls] # 同時等待所有請求完成 await asyncio.gather(*tasks) if __name__ == '__main__': asyncio.run(run_multiple_fetches()) 這種方式能極大地提高併發處理網路請求的效率。