python-async
Python异步编程模式库，加速I/O并发开发
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：python-async。 它的用途是：Python异步编程模式库，加速I/O并发开发 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/python-async-x/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'帮我用python-async仓库中的限流模式写一个爬虫函数，限制每秒最多10个请求。' 它会自动导入 asyncio 和 aiohttp，调用仓库中的 AsyncRateLimiter 类，生成一个带并发控制的异步爬虫，并返回完整的代码示例，同时提示如何调整速率和错误处理。
介绍
这个技能仓库收集了基于 asyncio 和 aiohttp 的 Python 异步编程经典模式，专门解决 I/O 密集型任务的并发性能问题。在日常开发中，处理网络请求、文件读写、数据库查询等 I/O 操作时，传统同步代码会因等待资源而阻塞，导致整体效率低下。本仓库提供的模式可直接复用，帮助你用更少的代码写出高并发的异步逻辑，避免常见陷阱如回调地狱、事件循环阻塞等。
使用方法很简单：将仓库中的代码片段或模块导入到你的项目中，根据注释调整参数即可。核心模式包括异步任务调度、连接池管理、超时重试、并发限制等，每个模式都配有可运行的示例。你不需要从头设计异步架构，只需按需选取对应模式，就能快速集成到现有项目中。
适合所有使用 Python 做后端开发、数据采集、微服务、或任何涉及网络 I/O 的开发者。无论你是刚接触 asyncio 的新手，还是想优化现有异步代码的资深工程师，都能从中找到参考。特别适合需要处理大量并发 HTTP 请求、WebSocket 连接或流式数据的场景。
建议先运行仓库中的测试用例，理解每个模式的设计意图；再结合自己的业务场景，避免直接复制而忽略异常处理与资源回收。注意：本仓库主要面向 I/O 密集型并发，不适用于 CPU 密集型的并行计算任务，那类场景应使用 multiprocessing 或分布式框架。
核心特点
与通用异步教程不同，本仓库直接提供可复用的代码模式（如限流器、连接池包装器），并附有 aiohttp 实战案例，而不是理论讲解。
注意事项
不适合 CPU 密集型计算任务，且需要 Python 3.7+ 环境以支持完整的 asyncio 特性。
常见问题
这个仓库和直接使用 asyncio 官方文档有什么区别？
官方文档偏重语法，本仓库聚焦常见业务场景的封装模式，比如请求重试、并发限流、会话管理，拿来即用。
可以在生产环境直接使用这些模式吗？
可以，但建议先审查代码中的错误处理和资源回收逻辑，并根据实际业务调整并发参数。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/python-async-x/raw/index.md 读取 python-async 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/python-async-x/raw/index.md（查看排版版本）