Python生态中最快的PostgreSQL异步驱动：asyncpg的详细使用

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文章目录

• 一、asyncpg概述
  • 1.1 为什么需要`asyncpg`？
  • 1.2 asyncpg的优势
• 二、`asyncpg`的使用
  • 2.1 asyncpg的安装
  • 2.2 建立连接
  • 2.3 执行查询
  • 2.4 `asyncpg`核心（事务与性能）
  • 2.5 JSON与JSONB支持
  • 2.6 自定义类型与编解码器
• 三、实战案例
  • 3.1 异步爬虫数据存储案例

一、asyncpg概述

1.1 为什么需要asyncpg？

想象一个高并发的Web服务器，每个请求都需要查询数据库：

• 同步模型 (psycopg2)：每个请求线程在等待数据库返回结果时，都会被阻塞。如果数据库响应慢100毫秒，1000个并发线程就会在这100毫秒内“无所事事”，白白消耗系统资源。
• 异步模型 (asyncpg)：当事件循环中的某个协程等待数据库时，它会立刻让出CPU，让其他协程运行。数据库返回结果后，事件循环会唤醒对应的协程继续处理。CPU得到了充分利用，系统能以极少的资源处理海量并发请求。

asyncpg的设计目标就是极致性能，它直接与PostgreSQL的二进制协议通信，避免了传统驱动的多层开销，是目前Python中最快的PostgreSQL驱动。

正如httpx之于requests，asyncpg之于psycopg2（最流行的同步PostgreSQL驱动），也是一次从同步阻塞到异步非阻塞的飞跃。

1.2 asyncpg的优势

asyncpg是构建高性能异步Python应用的利器。它通过以下特性，将PostgreSQL的