面试题：Python异步编程的性能优化

import asyncio


async def io_bound_task(semaphore, task_number):
    async with semaphore:
        print(f"Task {task_number} is starting I/O operation.")
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟I/O操作，如网络请求或文件读取
        print(f"Task {task_number} has finished I/O operation.")


async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(5)  # 创建一个信号量，最多允许5个任务同时运行
    tasks = [io_bound_task(semaphore, i) for i in range(10)]  # 创建10个任务
    await asyncio.gather(*tasks)  # 等待所有任务完成


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

代码解释

定义 io_bound_task 函数：
- semaphore：传入的信号量对象，用于控制并发。
- task_number：任务编号，用于标识不同任务。
- async with semaphore：使用 async with 语句获取信号量。如果当前已有5个任务持有信号量（因为信号量初始值为5），则新任务会在此处等待，直到有任务释放信号量。一旦获取到信号量，任务可以继续执行。
- await asyncio.sleep(1)：模拟I/O操作，如网络请求或文件读取，使当前任务暂停1秒。
- print 语句：在任务开始和结束I/O操作时打印信息，方便观察任务执行情况。
定义 main 函数：
- semaphore = asyncio.Semaphore(5)：创建一个 Semaphore 对象，其初始值为5，表示最多允许5个任务同时运行。
- tasks = [io_bound_task(semaphore, i) for i in range(10)]：使用列表推导式创建10个 io_bound_task 任务。
- await asyncio.gather(*tasks)：等待所有任务完成。asyncio.gather 会并发运行传入的所有任务，而信号量则控制同时运行的任务数量。
if __name__ == "__main__" 部分：
- asyncio.run(main())：在Python 3.7+ 中，这是运行异步程序的标准方式，启动 main 函数的执行。通过这种方式，使用 Semaphore 来有效控制包含大量I/O操作的异步程序的并发数量，避免资源耗尽并提升整体性能。

面试题：Python异步编程的性能优化

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