《用 asyncio 構建異步任務隊列：Python 并發編程的實戰與思考》

一、引言：并發編程的新時代

在現代軟件開發中，性能已不再是錦上添花，而是產品成功的基石。尤其在 I/O 密集型場景中，如網絡爬蟲、實時數據處理、微服務通信等，傳統的同步編程模式往往力不從心。

Python 雖然因其簡潔優雅的語法和強大的生態系統廣受歡迎，但其并發能力常常被誤解。事實上，隨著 asyncio 的引入，Python 在異步編程領域煥發出新的生命力。

本文將帶你從零構建一個基于 asyncio 的異步任務隊列，并結合實際案例展示其在高并發場景中的應用價值。無論你是剛入門的開發者，還是追求性能優化的架構師，都能在這篇文章中找到靈感與實用技巧。

---

二、asyncio 簡介：Python 異步編程的核心

asyncio 是 Python 3.4 引入的標準庫，用于編寫異步 I/O 代碼。它基于事件循環機制，允許我們以非阻塞方式執行任務，從而提升程序的并發能力。

核心概念：

• 事件循環（Event Loop）：調度和執行協程的核心機制。
• 協程（Coroutine）：使用 async def 定義的函數，可通過 await 暫停執行。
• 任務（Task）：事件循環中的執行單元，包裝協程以便調度。
• Future：表示尚未完成的異步操作結果。

---

三、構建異步任務隊列：從原理到實現

我們將逐步構建一個可復用的異步任務隊列，具備任務調度、并發執行、異常處理和結果回調等功能。

1. 設計目標

• 支持異步任務的提交與調度
• 控制并發數量（限流）
• 支持任務結果回調
• 具備異常捕獲機制

---

四、基礎實現：異步任務隊列的骨架

我們先構建一個最小可用的異步任務隊列。

import asyncio
from typing import Callable, Anyclass AsyncTaskQueue:def __init__(self, max_concurrency: int = 5):self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrency)self.queue = asyncio.Queue()self.running = Falseasync def worker(self):while self.running:func, args, kwargs, callback = await self.queue.get()async with self.semaphore:try:result = await func(*args, **kwargs)if callback:await callback(result)except Exception as e:print(f"任務執行異常：{e}")finally:self.queue.task_done()<