如果你已經決定要了解 python 的異步部分，歡迎來到我們的“asyncio how-to ”。
注：哪怕連異動範式的存在都不知道的情況下，你也可以成功地使用 python。但是，如果你對底層運作模式感興趣的話，asyncio 絕對值得檢視。
異步是怎麼一回事?
在傳統的順序程式設計中， 所有發送給解釋器的指令會一條條被執行。此類代碼的輸出容易顯現和預測。 但是…
譬如說你有一個腳本向3個不同伺服器請求資料。
有時，誰知什麼原因，發送給其中一個伺服器的請求可能意外地執行了很長時間。想象一下從第二個伺服器擷取資料用了10秒鐘。在你等待的時候，整個腳本實際上什麼也沒幹。如果你可以寫一個腳本可以不去等待第二個請求而是僅僅跳過它，然後開始執行第三個請求，然後回到第二個請求，執行之前離開的位置會怎麼樣呢。就是這樣。你通過切換任務最小化了空轉時間。盡管如此，當你需要一個幾乎沒有i/o的簡單腳本時，你不想用異步代碼。
還有一件重要的事情要提，所有代碼在一個線程中運作。是以如果你想讓程式的一部分在背景執行同時幹一些其他事情，那是不可能的。
準備開始
這是 asyncio 主概念最基本的定義:
協程 — 消費資料的生成器，但是不生成資料。python 2.5
介紹了一種新的文法讓發送資料到生成器成為可能。我推薦查閱david beazley “a curious course on
coroutines and concurrency” 關于協程的詳細介紹。
任務 — 協程排程器。如果你觀察下面的代碼，你會發現它隻是讓 event_loop 盡快調用它的_step ，同時 _step 隻是調用協程的下一步。
class task(futures.future):
def __init__(self, coro, loop=none):
super().__init__(loop=loop)
...
self._loop.call_soon(self._step)
def _step(self):
...
try:
result = next(self._coro)
except stopiteration as exc:
self.set_result(exc.value)
except baseexception as exc:
self.set_exception(exc)
raise
else:
self._loop.call_soon(self._step)
事件循環 — 把它想成 asyncio 的中心執行器。
現在我們看一下所有這些如何融為一體。正如我之前提到的，異步代碼在一個線程中運作。
從上圖可知：
1.消息循環是線上程中執行
2.從隊列中取得任務
3.每個任務在協程中執行下一步動作
4.如果在一個協程中調用另一個協程(await <coroutine_name>)，會觸發上下文切換，挂起目前協程，并儲存現場環境(變量，狀态)，然後載入被調用協程
5.如果協程的執行到阻塞部分(阻塞i/o，sleep)，目前協程會挂起，并将控制權傳回到線程的消息循環中，然後消息循環繼續從隊列中執行下一個任務...以此類推
6.隊列中的所有任務執行完畢後，消息循環傳回第一個任務
異步和同步的代碼對比
現在我們實際驗證異步模式的切實有效，我會比較兩段 python 腳本，這兩個腳本除了sleep 方法外，其餘部分完全相同。在第一個腳本裡，我會用标準的 time.sleep 方法，在第二個腳本裡使用 asyncio.sleep 的異步方法。
這裡使用 sleep 是因為它是一個用來展示異步方法如何操作 i/o 的最簡單辦法。
使用同步 sleep 方法的代碼：
import asyncio
import time
from datetime import datetime
async def custom_sleep():
print('sleep', datetime.now())
time.sleep(1)
async def factorial(name, number):
f = 1
for i in range(2, number+1):
print('task {}: compute factorial({})'.format(name, i))
await custom_sleep()
f *= i
print('task {}: factorial({}) is {}\n'.format(name, number, f))
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
asyncio.ensure_future(factorial("a", 3)),
asyncio.ensure_future(factorial("b", 4)),
]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
end = time.time()
print("total time: {}".format(end - start))
腳本輸出：
task a: compute factorial(2)
sleep 2017-04-06 13:39:56.207479
task a: compute factorial(3)
sleep 2017-04-06 13:39:57.210128
task a: factorial(3) is 6
task b: compute factorial(2)
sleep 2017-04-06 13:39:58.210778
task b: compute factorial(3)
sleep 2017-04-06 13:39:59.212510
task b: compute factorial(4)
sleep 2017-04-06 13:40:00.217308
task b: factorial(4) is 24
total time: 5.016386032104492
使用異步 sleep 的代碼：
print('sleep {}\n'.format(datetime.now()))
await asyncio.sleep(1)
sleep 2017-04-06 13:44:40.648665
sleep 2017-04-06 13:44:40.648859
sleep 2017-04-06 13:44:41.649564
sleep 2017-04-06 13:44:41.649943
sleep 2017-04-06 13:44:42.651755
total time: 3.008226156234741
從輸出可以看到，異步模式的代碼執行速度快了大概兩秒。當使用異步模式的時候(每次調用 await asyncio.sleep(1) )，程序控制權會傳回到主程式的消息循環裡，并開始運作隊列的其他任務(任務a或者任務b)。
當使用标準的 sleep方法時，目前線程會挂起等待。什麼也不會做。實際上，标準的 sleep 過程中，目前線程也會傳回一個 python 的解釋器，可以操作現有的其他線程，但這是另一個話題了。
推薦使用異步模式程式設計的幾個理由
很多公司的産品都廣泛的使用了異步模式，如 facebook 旗下著名的 react native 和 rocksdb 。像 twitter
每天可以承載 50 億的使用者通路，靠的也是異步模式程式設計。是以說,通過代碼重構，或者改變模式方法，就能讓系統工作的更快，為什麼不去試一下呢?
作者：佚名
來源：51cto