簡介

在現代高性能應用開發中，特別是在處理大型語言模型(LLM)時，高效處理I/O密集型操作至關重要。Python的async和await關鍵字通過異步編程提供了優雅的解決方案。本綜合指南將探討如何利用這些特性構建響應迅速、高效的LLM驅動應用。

目錄

1. 理解同步與異步執行
2. Async/Await的構建模塊
3. 事件循環：Asyncio的核心
4. LLM應用中的實用異步模式
5. 異步代碼中的錯誤處理
6. 測試和調試異步應用
7. 實際應用場景與性能考量

理解同步與異步執行

同步執行：傳統方式

在傳統的同步編程中，操作按順序執行，每個操作都會阻塞執行直到完成。這種方法簡單直接，但在處理I/O密集型操作時可能導致顯著的效率問題。

import timedef fetch_data():# 模擬I/O操作time.sleep(2)return "數據獲取完成"# 這會阻塞整個程序2秒
result = fetch_data()
print(result)

異步執行：非阻塞替代方案

異步編程允許程序并發處理多個操作而不會阻塞執行流程。當一個操作（如API響應）在等待時，其他操作可以繼續進行。

import asyncioasync def fetch_data_async():# 模擬I/O操作await asyncio.sleep(2)return "異步數據獲取完成"async def main():# 這不會阻塞事件循環result = await fetch_data_async()print(result)# 運行異步函數
asyncio.run(main())

Async/Await的構建模塊

1. 協程

協程是可以暫停和恢復的特殊函數。使用async def定義，可以包含await表達式。

async def process_data(data):print(f"處理中: {data}")await asyncio.sleep(1)  # 模擬工作return f"已處理: {data}"

2. await關鍵字

await關鍵字只能在協程內部使用。它指示協程應暫停執行，直到等待的操作完成。

3. 任務

任務用于在事件循環上并發調度協程。

async def main():task1 = asyncio.create_task(process_data("數據1"))task2 = asyncio.create_task(process_data("數據2"))# 兩個任務并發運行result1 = await task1result2 = await task2print(f"{result1}, {result2}")

事件循環：Asyncio的核心

事件循環是每個asyncio應用的核心。它在一個線程中運行，執行所有協程和回調。

import asyncioasync def count