本例将展示如何使用 asyncio.Queue 实现一个 异步的生产者-消费者系统，
在不使用多线程或多进程的情况下，轻松实现任务并发与队列通信。

问题描述：

模拟一个“任务中心”系统：

• 生产者（Producer）负责生成任务；
• 消费者（Consumer）负责处理任务；
• 使用 asyncio.Queue 实现两者之间的异步协作。

核心知识点：

代码示例：

import asyncio
import random

# 生产者
async def producer(queue, name):
    for i in range(5):
        await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))  # 模拟生产耗时
        item = f"任务-{i}-{name}"
        await queue.put(item)
        print(f"[生产者 {name}] 生产了 {item}")
    print(f"[生产者 {name}] 完成所有任务。")

# 消费者
async def consumer(queue, name):
    while True:
        item = await queue.get()  # 等待任务
        print(f"→ [消费者 {name}] 开始处理 {item}")
        await asyncio.sleep(random.uniform(1, 2))  # 模拟处理耗时
        print(f"✓ [消费者 {name}] 完成处理 {item}")
        queue.task_done()  # 标记任务完成

# 主协程
async def main():
    queue = asyncio.Queue(maxsize=10)

    # 启动多个消费者
    consumers = [asyncio.create_task(consumer(queue, f"C{i}")) for i in range(2)]

    # 启动多个生产者
    producers = [asyncio.create_task(producer(queue, f"P{i}")) for i in range(2)]

    # 等待所有生产者完成
    await asyncio.gather(*producers)

    # 等待所有任务被消费者处理完
    await queue.join()

    # 撤销消费者（由于它们是无限循环）
    for c in consumers:
        c.cancel()

    print("
所有任务已完成 ✅")

# 运行异步主程序
asyncio.run(main())

运行结果示例（输出顺序可能不同）：

[生产者 P0] 生产了 任务-0-P0
[生产者 P1] 生产了 任务-0-P1
→ [消费者 C0] 开始处理 任务-0-P0
→ [消费者 C1] 开始处理 任务-0-P1
✓ [消费者 C1] 完成处理 任务-0-P1
[生产者 P1] 生产了 任务-1-P1
→ [消费者 C1] 开始处理 任务-1-P1
✓ [消费者 C0] 完成处理 任务-0-P0
...
所有任务已完成 ✅

程序执行逻辑图：

┌────────────┐       ┌────────────┐
│ 生产者 P0  │──────▶│            │
├────────────┤       │            │
│ 生产者 P1  │──────▶│ asyncio.Queue │──────▶ 消费者 C0
└────────────┘       │            │──────▶ 消费者 C1
                     └────────────┘

数据流：

1. 生产者不断往队列中 put() 任务；
2. 消费者从队列 get() 任务并异步处理；
3. 队列自动调度，实现高效异步通信。

关键机制讲解：

• asyncio.Queue 内部通过事件循环协调生产和消费，不会阻塞线程。
• queue.join() 会阻塞主协程，直到所有任务调用了 task_done()。
• create_task() 能同时启动多个协程任务，实现真正的并发。

同步版本 vs 异步版本

扩展示例：控制消费者数量

你可以轻松扩展消费者数量来提高吞吐量，例如：

consumers = [asyncio.create_task(consumer(queue, f"C{i}")) for i in range(5)]

协程会自动分配任务，不会出现资源竞争问题。

总结：

• ✅ asyncio.Queue 是异步任务通信的核心；
• ✅ create_task() 用于并发运行多个协程；
• ✅ await queue.join() 等待所有任务处理完毕；
• ✅ 适合网络爬虫、异步日志、任务调度系统等应用。