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(一)asyncio的基本使用框架，python高效处理数据，asyncio.gather(),asyncio. create_task(),asyncio.run(main())

asyncio 是 Python 3.4 引入的标准库，是一个基于事件循环的异步 I/O 并发库。它提供了一种协作式的多任务处理方式，使得我们能够在一个线程中并发处理多个 I/O 操作。它通过将 I/O 操作转化为异步的非阻塞调用，从而实现了高效的并发处理。其原理如下：

定义协程（coroutine）：使用关键字 async def 定义一个协程函数，它是一种特殊的函数，可以暂停执行并在稍后恢复执行。
创建一个事件循环（event loop）：事件循环是一个无限循环，它不断地等待事件的发生并处理这些事件。在事件循环中，我们可以注册协程、定时器和回调函数等事件。
启动事件循环：调用事件循环的 run_until_complete() 方法，将协程注册到事件循环中并启动事件循环。
在协程中使用 await：使用关键字 await 可以暂停当前协程的执行，等待另一个协程或异步操作完成后再恢复执行。

下面是一个使用 asyncio 实现异步框架程序的示例，创建一个任务列表，列表中有 100 个任务，每个任务是返回一个数字，数字从 0 开始。

import asyncio
 
async def get_number(n):
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    return n
 
async def main():
    tasks = []
    for i in range(100):
        tasks.append(asyncio.create_task(get_number(i)))
    numbers = await asyncio.gather(*tasks)
    print(numbers)
 
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

上述代码中，我们定义了一个 get_number() 协程函数，它模拟一个耗时操作并返回一个数字。然后我们在 main() 协程中创建了一个包含 100 个任务的任务列表，每个任务都是调用 get_number() 函数。最后，我们使用 asyncio.gather() 方法等待所有任务完成，并打印出所有数字。在最后，我们使用 asyncio.run() 函数来启动事件循环。这个示例程序使用 asyncio 实现了一个简单的异步框架，可以在一个线程中同时处理多个 I/O 操作，提高程序的并发能力。　　