如果你已經決定要理解 Python 的異步部分，歡迎來到我們的“Asyncio How-to ”。

注：哪怕連異動范式的存在都不知道的情況下，你也可以成功地使用 Python。但是，如果你對底層運行模式感興趣的話，asyncio 絕對值得查看。

異步是怎么一回事?

在傳統的順序編程中， 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個不同服務器請求數據。 有時，誰知什么原因，發送給其中一個服務器的請求可能意外地執行了很長時間。想象一下從第二個服務器獲取數據用了10秒鐘。在你等待的時候，整個腳本實際上什么也沒干。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，然后開始執行第三個請求，然后回到第二個請求，執行之前離開的位置會怎么樣呢。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行。所以如果你想讓程序的一部分在后臺執行同時干一些其他事情，那是不可能的。

準備開始

這是 asyncio 主概念最基本的定義:

• 協程 — 消費數據的生成器，但是不生成數據。Python 2.5 介紹了一種新的語法讓發送數據到生成器成為可能。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 — 協程調度器。如果你觀察下面的代碼，你會發現它只是讓 event_loop 盡快調用它的_step ，同時 _step 只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行。

從上圖可知：

1.消息循環是在線程中執行

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，掛起當前協程，并保存現場環境(變量，狀態)，然后載入被調用協程

5.如果協程的執行到阻塞部分(阻塞I/O，Sleep)，當前協程會掛起，并將控制權返回到線程的消息循環中，然后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后，消息循環返回***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，其余部分完全相同。在***個腳本里，我會用標準的 time.sleep 方法，在第二個腳本里使用 asyncio.sleep 的異步方法。

這里使用 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：

import asyncio   
 
import time   
 
from datetime import datetime 
 
  
 
  
 
async def custom_sleep():   
 
    print('SLEEP {}\n'.format(datetime.now())) 
 
    await asyncio.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 13:44:40.648665 
 
  
 
Task B: Compute factorial(2)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648859 
 
  
 
Task A: Compute factorial(3)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649564 
 
  
 
Task B: Compute factorial(3)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649943 
 
  
 
Task A: factorial(3) is 6 
 
  
 
Task B: Compute factorial(4)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:42.651755 
 
  
 
Task B: factorial(4) is 24 
 
  
 
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) )，進程控制權會返回到主程序的消息循環里，并開始運行隊列的其他任務(任務A或者任務B)。

當使用標準的 sleep方法時，當前線程會掛起等待。什么也不會做。實際上，標準的 sleep 過程中，當前線程也會返回一個 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。

推薦使用異步模式編程的幾個理由

很多公司的產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 億的用戶訪問，靠的也是異步模式編程。所以說,通過代碼重構，或者改變模式方法，就能讓系統工作的更快，為什么不去試一下呢?