在 Java、Python、JavaScript 和 Go 中拥抱异步

​本文讨论了四种语言的异步，强调了它在创建高效、响应迅速的应用程序中的作用。

作为一名拥有多年主要使用 Java 工作经验的软件开发人员，当我最近为一个新项目切换到 Python 时，我发现自己很感兴趣。这种转变促使我探索各种语言的异步编程世界，包括 Java、Python、JavaScript 和 Golang。本文是我对这些语言的探索和个人经验的结果，旨在提供对异步编程技术和示例的深入了解。
 
Java 中的异步编程

当我第一次开始使用 Java 编程时，我很快就熟悉了线程的概念。随着时间的推移，我发现 Executor 框架和 CompletableFuture 类提供了更强大、更灵活的方式来处理异步操作。
例如，我使用 Executor 框架 构建了一个网络爬虫，可以同时从多个网站获取数据。通过使用固定线程池，我能够在有效管理资源的同时限制同时连接的数量：

1. ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
2. for (String url : urls) {
3.     executor.submit(() -> {
4.         // Fetch data from the URL and process it
5.     });
6. }
7. executor.shutdown();
8. executor.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.MILLISECONDS);

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Python 中的异步编程

切换到 Python 后，我最初受到异步编程的不同方法的挑战。然而，在学习了 asyncio 库和 async/await 语法之后，我发现它是一个强大而优雅的解决方案。
我曾经实现了一个基于 Python 的微服务，需要进行多个API 
调用。通过利用 asyncio 和 async/await，我能够同时执行这些调用并显着减少整体响应时间：

1. import aiohttp
2. import asyncio
4. async def fetch(url):
5.     async with aiohttp.ClientSession() as session:
6.         async with session.get(url) as response:
7.             return await response.text()
9. async def main():
10.     urls = [...]  # List of URLs
11.     tasks = [fetch(url) for url in urls]
12.     responses = await asyncio.gather(*tasks)
14. asyncio.run(main())

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JavaScript 中的异步编程

在使用 JavaScript 时，我很欣赏它对异步编程的内在支持。因此，我在各种 Web 应用程序中广泛使用了回调、承诺和异步/等待。
例如，我曾经构建了一个需要来自多个 RESTful API 的数据的Node.js
应用程序。通过使用 promises 和 async/await，我能够简化代码并更优雅地处理错误：

1. const axios = require("axios");
3. async function fetchData(urls) {
4.     const promises = urls.map(url => axios.get(url));
5.     const results = await Promise.all(promises);
6.     // Process the results
7. }
9. const urls = [...]  // List of URLs
10. fetchData(urls);

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Golang 中的异步编程

在探索Golang
期间，我对它对并发和异步编程的原生支持着迷，这要归功于 goroutines 和通道。
例如，在一个需要实时处理来自多个来源的数据的项目中，我利用 goroutines 和通道来有效地管理资源并同步数据流：
[code]package mainimport (    "fmt"    "net/http"    "io/ioutil")func processSource(url string, ch chan