注：哪怕连异动范式的存在都不知道的情况下，你也可以成功地使用Python。但是，如果你对底层运行模式感兴趣的话，asyncio绝对值得查看。
异步是怎么一回事?
在传统的顺序编程中，所有发送给解释器的指令会一条条被执行。此类代码的输出容易显现和预测。但是…
譬如说你有一个脚本向3个不同服务器请求数据。有时，谁知什么原因，发送给其中一个服务器的请求可能意外地执行了很长时间。想象一下从第二个服务器获取数据用了10秒钟。在你等待的时候，整个脚本实际上什么也没干。如果你可以写一个脚本可以不去等待第二个请求而是仅仅跳过它，然后开始执行第三个请求，然后回到第二个请求，执行之前离开的位置会怎么样呢。就是这样。你通过切换任务最小化了空转时间。尽管如此，当你需要一个几乎没有I/O的简单脚本时，你不想用异步代码。
还有一件重要的事情要提，所有代码在一个线程中运行。所以如果你想让程序的一部分在后台执行同时干一些其他事情，那是不可能的。
准备开始
这是asyncio主概念最基本的定义:
协程—消费数据的生成器，但是不生成数据。介绍了一种新的语法让发送数据到生成器成为可能。我推荐查阅DavidBeazley“ACuriousCourseonCoroutinesandConcurrency”关于协程的详细介绍。
任务—协程调度器。如果你观察下面的代码，你会发现它只是让event_loop尽快调用它的_step，同时_step只是调用协程的下一步。
classTask():
事件循环—把它想成asyncio的中心执行器。
现在我们看一下所有这些如何融为一体。正如我之前提到的，异步代码在一个线程中运行。
从上图可知：
１．消息循环是在线程中执行
２．从队列中取得任务
３．每个任务在协程中执行下一步动作
４．如果在一个协程中调用另一个协程（awaitcoroutine_name），会触发上下文切换，挂起当前协程，并保存现场环境（变量，状态），然后载入被调用协程
５．如果协程的执行到阻塞部分（阻塞I/O，Sleep），当前协程会挂起，并将控制权返回到线程的消息循环中，然后消息循环继续从队列中执行下一个任务．．．以此类推
6.队列中的所有任务执行完毕后，消息循环返回第一个任务
异步和同步的代码对比
现在我们实际验证异步模式的切实有效，我会比较两段python脚本，这两个脚本除了sleep方法外，其余部分完全相同。在第一个脚本里，我会用标准的方法，在第二个脚本里使用的异步方法。
这里使用Sleep是因为它是一个用来展示异步方法如何操作I/O的最简单办法。
使用同步sleep方法的代码：
importasyncio
脚本输出：
TaskA:Computefactorial(2)
使用异步Sleep的代码：
importasyncio
脚本输出：
TaskA:Computefactorial(2)
从输出可以看到，异步模式的代码执行速度快了大概两秒。当使用异步模式的时候（每次调用(1)），进程控制权会返回到主程序的消息循环里，并开始运行队列的其他任务（任务Ａ或者任务Ｂ）。
当使用标准的sleep方法时，当前线程会挂起等待。什么也不会做。实际上，标准的sleep过程中，当前线程也会返回一个python的解释器，可以操作现有的其他线程，但这是另一个话题了。
推荐使用异步模式编程的几个理由
很多公司的产品都广泛的使用了异步模式，如Facebook旗下著名的ReactNative和RocksDB。像Twitter每天可以承载50亿的用户访问，靠的也是异步模式编程。所以说,通过代码重构，或者改变模式方法，就能让系统工作的更快，为什么不去试一下呢？
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