同步代码（Sync）

同步就像在一个流水线上工作，每个任务都等待前一个任务完成。

示例：

• 机器 A 切割钢板→完成后，
• 机器 B 钻孔→完成后，
• 机器 C 上色。

在 Python 中，同步代码看起来像这样：

import time

def cut():
    print("Cutting sheet...")
    time.sleep(2)
    print("Cut done.")

def drill():
    print("Drilling holes...")
    time.sleep(2)
    print("Drilling done.")

def paint():
    print("Painting...")
    time.sleep(2)
    print("Painting done.")

cut()
drill()
paint()

这会逐个步骤运行。总时间：6秒（每步2秒 × 3）。

异步代码（Async）

异步就像同时运行三台机器。当其中一台等待时（例如，油漆干燥），其他机器可以继续工作。

在 Python 中，异步代码允许你在不停止其他所有操作的情况下处理需要等待的任务（如网络调用、文件读取或时间延迟）。

这是异步版本：

import asyncio

async def cut():
    print("Cutting sheet...")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Cut done.")

async def drill():
    print("Drilling holes...")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Drilling done.")

async def paint():
    print("Painting...")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Painting done.")

async def main():
    await asyncio.gather(cut(), drill(), paint())

asyncio.run(main())

这个版本同时运行切割 、 钻孔和油漆 。总时间：大约 2 秒——快得多！

何时使用 Python 中的 Async

• 当任务 异步 等待某事（网络响应、文件加载、睡眠时间等）时使用。
• 不要为 CPU 密集型任务（如复杂的数学或图像处理）使用 异步 — 使用多进程或线程代替。

异步在实际应用中的例子：

• 同时向多台机器发送数据。
• 监控传感器的同时记录数据。
• 从服务器获取多个报告。
• 运行计时器而不停止整个程序。