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在python的网络模型中，为了实现高并发有很多方案：多线程、多进程。无论多线程和多进程，IO的调度更多取决于系统，而协程的方式，调度来自用户
使用协程可以实现高效的并发任务。而这个操作就叫异步IO（asyncio）
简单来说：当我们发起一个 IO 操作，而不用等待指令集结束，就可以继续做其他事情，当它结束时，会得到相应的通知
Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，使用Cython作为Python解释器（最常见的解释器）的多线程也不能带来真正的并行。
交给 asyncio执行的任务，称为协程（coroutine）。一个协程可以放弃执行，把机会让给其它协程（即 yield from 或 await）。
首先来认识一下Coroutine，我已经对每段代码都加上了注释
import asyncio
# asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。
async def coroutine():
print('in coroutine')
# asyncio的编程模型就是一个消息循环
# 从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用
event_loop = asyncio.get_event_loop()
try:
print('starting coroutine')
coro = coroutine()
print('entering event loop')
# 把需要执行的协程,这里也就是coroutine扔到EventLoop中执行
event_loop.run_until_complete(coro)
finally:
print('closing event loop')
event_loop.close()import asyncio
async def coroutine():
print('in coroutine')
# 增加了一个返回值
return 'result'
event_loop = asyncio.get_event_loop()
try:
# 有了之前的基础，我们这里就不再单独获取coroutine的对象了
# run_until_complete会返回coroutine的返回值
return_value = event_loop.run_until_complete(coroutine())
print(f'it returned: {return_value}')
finally:
event_loop.close()import asyncio
# 函数1
async def one():
print('in one')
asyncio.sleep(1)
print('one end')
return 'one'
# 函数2
async def two(arg):
print('in two')
asyncio.sleep(1)
print('two end')
return 'two with arg {}'.format(arg)
# 将作为coroutine
async def outer():
print('in outer')
print('waiting for one')
# 等待函数1的返回值
result1 = await one()
print('waiting for two')
# 等待函数2的返回值
result2 = await two(result1)
# 将2个结果一并返回
return result1, result2
event_loop = asyncio.get_event_loop()
try:
return_value = event_loop.run_until_complete(outer())
print(f'result value: {return_value}')
finally:
event_loop.close()python通过 asyncio 来实现异步请求
在python3.5开始，使用关键字 async 来定义 coroutine 实体函数
使用关键字 await 来等待 coroutine 的返回值
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