为什么python脚本的异步版本不比同步版本快？

Question

我刚刚开始在python中试用asyncio库。 我的目的是加速我的代码，但是对于我的第一个脚本来说，没有什么比不使用asyncio更好的了

from yahoo_fin import stock_info as si
from yahoo_fin.stock_info import *
import time
import asyncio

async def price(stock):

    prijs = str(si.get_live_price(stock))
    await asyncio.sleep(0.001)
    print(prijs)


def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    t0 = time.time()
    task =  asyncio.gather(
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('adbe'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('adbe')

    )
    loop.run_until_complete(task)

    t1 = time.time()
    print("took %.2f ms" % (1000*(t1-t0)))

if __name__ == '__main__':
    main()

如果我在不进行异步编码的情况下对其进行比较：

from yahoo_fin import stock_info as si
from yahoo_fin.stock_info import *
import time
import asyncio

def price(stock):
    prijs = str(si.get_live_price(stock))
    print(prijs)


def main():

        t0 = time.time()

        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('adbe'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('aapl'),
        price('fcx'),
        price('acn'),
        price('adbe')



        t1 = time.time()
        print("took %.2f ms" % (1000*(t1-t0)))


if __name__ == '__main__':
    main()

我认为异步版本可以同时运行所有price（）调用，从而减少执行程序的时间？我做错什么了吗

谢谢

Answer 1

你没有做错什么。然而，您对python中异步的理解是有缺陷的

由于GIL，Python不能同时做两件事。这是不可能的。您可以假装使用python线程和异步执行多项任务，但这不是真正的多任务处理。如果您想要真正的多任务处理，您需要使用python中的multiprocessing模块，但这超出了这个问题的范围

因此，基本上在异步中，当您等待一个函数时，您会告诉python这个调用正在做一些需要时间才能返回的事情，然而，等待意味着python没有计算它实际上正在等待的任何事情，例如，执行IO绑定的任务，而不是CPU任务。这里的程序100%受CPU限制，因为您不需要等待磁盘查找内容，也不需要使用异步函数通过网络发送/接收数据

你的程序是这样说的。我将调用si.get_live_price(stock)一个非异步函数并等待（而不是等待）结果。在此之后，我将异步睡眠0.001，以便其他人可以工作，但在0.001之后，没有其他人可以工作，因为我想再次控制，以便我可以通过打印到控制台来完成。一旦打印出来，python现在将专注于下一个任务，该任务将重复上述步骤

这是一个需要一些时间才能完全理解的主题，但我的建议是查找python中并发性和并行性之间的区别