之前在看gevent的时候不小心又看到了这个模块，gevent其实并不是python官方的标准库，有一些缺陷，所以这个时候Asyncio出现了。
这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块。在python3.6中已经稳定支持了。
首先要做的事情：
Asyncio是干嘛的？
异步，并发，协程
CPU 的执行是顺序的，线程是操作系统提供的一种机制，允许我们在操作系统的层面上实现“并行”。而协程则可以认为是应用程序提供的一种机制（用户或库来完成），允许我们在应用程序的层面上实现“并行”。
由于本质上程序是顺序执行的，要实现这种“并行”的假像，我们需要一种机制，来“暂停”当前的执行流，并在之后“恢复”之前的执行流。这在操作系统及多线程/多进程中称为“上下文切换” (context switch)。其中“上下文”记录了某个线程执行的状态，包括线程里用到的各个变量，线程的调用栈等。而“切换”指的就是保存某个线程当前的运行状态，之后再从之前的状态中恢复。只不过线程相关的工作是由操作系统完成，而协程则是由应用程序自己来完成。
关于asyncio，有很多的模块支持，如图（一部分）：
详情可参考：
下面来介绍一下Asyncio里面可等待的对象（可等待的对象的意思就是可以在await方法中进行使用）一共分为以下三种：
coroutine （协程）：
协程对象，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用。
task （任务）：
用来设置日程，以便并发执行协程，是对协程进一步封装，其中包含了任务的各种状态。
future（最终结果）:
是一种特殊的 低层级 可等待对象，表示一个异步操作的最终结果。
Coroutine
关于协程，一般通过async/await方法进行声明定义，来看一个最基本的例子，在hello输出1秒后输出world。
import asyncio async def main(): print('hello') await asyncio.sleep(1) print('world')
以上就是定义一个简单的协程方法，定义好来就可以运行，关于运行，我们有三种方法可以调用（代表三种不同的运行机制），他们分别是：run，await，create_task
Run函数
asyncio.run(coro, *, debug=False)
run函数运行传入的协程，负责管理 asyncio 事件循环并完结异步生成器。
当有其他 asyncio 事件循环在同一线程中运行时，run函数不能被调用。
如果 debug 为 True，事件循环将以调试模式运行。
run函数总是会创建一个新的事件循环并在结束时关闭。它应当被用作 asyncio 程序的主入口点，理想情况下应当只被调用一次。也就是说，run函数里面的第一个参数应该是main函数。
Create_task函数
asyncio.create_task(coro)
将 coro 协程打包成一个 Task排入日程准备执行。返回 一个Task 对象。
该任务会在 get_running_loop() 返回的循环中执行，如果当前线程没有在运行的循环则会引发 RuntimeError。
await
await用于挂起阻塞的异步调用接口。
await可以针对耗时的操作进行挂起，就像生成器里的yield一样，函数让出控制权。协程遇到await，事件循环将会挂起该协程，执行别的协程，直到其他的协程也挂起或者执行完毕，再进行下一个协程的执行。
async def do_some_work(x): print("waiting:",x) # await 后面就是调用耗时的操作 await asyncio.sleep(x) return "Done after {}s".format(x)
Future
Future 是一种特殊的可等待对象，表示一个异步操作的最终结果。
当一个 Future 对象 被等待，这意味着协程将保持等待直到该 Future 对象在其他地方操作完毕。
在 asyncio 中需要 Future 对象以便允许通过 async/await 使用基于回调的代码。
通常情况是不需要创建Future的代码的。
future会在api中用到，用户可在api中查看。
async def main(): await function_that_returns_a_future_object() # this is also valid: await asyncio.gather( function_that_returns_a_future_object(), some_python_coroutine() )
Task
协程对象不能直接运行，在注册事件循环的时候，其实是run_until_complete方法将协程包装成为了一个任务（task）对象. task对象是Future类的子类，保存了协程运行后的状态，用于未来获取协程的结果。
task和future类似，可以运行协程。
Task 对象被用来在事件循环中运行协程。如果一个协程在等待一个 Future 对象，Task 对象会挂起该协程的执行并等待该 Future 对象完成。当该 Future 对象 完成，被打包的协程将恢复执行。
运行机制：一个事件循环每次运行一个 Task 对象。一个 Task 对象会等待一个 Future 对象完成，该事件循环会运行其他 Task、回调或执行 IO 操作。
创建Task：
import asyncio import time now = lambda: time.time() async def do_some_work(x): print("waiting:", x) start = now() coroutine = do_some_work(2) loop = asyncio.get_event_loop() task = loop.create_task(coroutine) print(task) loop.run_until_complete(task) print(task) print("Time:",now()-start)
关于阻塞
使用async可以定义协程对象，使用await可以针对耗时的操作进行挂起，就像生成器里的yield一样，函数让出控制权。协程遇到await，事件循环将会挂起该协程，执行别的协程，直到其他的协程也挂起或者执行完毕，再进行下一个协程的执行
耗时的操作一般是一些IO操作，例如网络请求，文件读取等。我们使用asyncio.sleep函数来模拟IO操作。协程的目的也是让这些IO操作异步化。
import asyncio import time now = lambda :time.time() async def do_some_work(x): print("waiting:",x) # await 后面就是调用耗时的操作 await asyncio.sleep(x) return "Done after {}s".format(x) start = now() coroutine = do_some_work(2) loop = asyncio.get_event_loop() task = asyncio.ensure_future(coroutine) loop.run_until_complete(task) print("Task ret:", task.result()) print("Time:", now() - start)
代码里的sleep，模拟了阻塞或者耗时操作，这个时候就会让出控制权。 即当遇到阻塞调用的函数的时候，使用await方法将协程的控制权让出,以便loop调用其他的协程。
关于并发
简而言之就是有多个任务需要同时进行，这个时候就相当于我在同一时刻需要完成多个任务。可以看看下面这个例子：
import asyncio import time now = lambda :time.time() # 定义协程方法 async def do_work(x): print("Waiting:",x) await asyncio.sleep(x) return "Done after {}s".format(x) start = now() # 实例协程 coroutine1 = do_work(1) coroutine2 = do_work(2) coroutine3 = do_work(4) # 协程的最终结果 tasks = [ asyncio.ensure_future(coroutine1), asyncio.ensure_future(coroutine2), asyncio.ensure_future(coroutine3) ] # 最先调用get_event_loop，开启协程的入口 loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) for task in tasks: print("Task ret:",task.result()) # 耗时 print("Use Time:",now()-start)
运行代码，我们可以看到运行的结果大概在4点几秒，小于七秒，如果是同步执行，我的最终耗时至少为1+2+4=7s，如果使用异步并发，总耗时接近在4s，4s的阻塞时间，足够前面两个协程执行完毕。这就是协程的并发使用。
关于协程还有很多的知识点，在这里只是管中窥豹，如果想要了解更多的内容，可以访问：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-task.html#asyncio.gather
