异步IO是个好东西，在网络读写场景中可以大大提高程序的并发能力，比如爬虫、web服务等。这样的好东西自然也要在Python中可以使用。不过，在漫长的Python2时代，官方并没有推出一个自己的异步IO库，到了Python 3.4 才推出。我们先来看看异步IO在Python中的发展历史。

Python 异步IO的历史

Python 2的异步IO库

Python 2 时代官方并没有异步IO的支持，但是有几个第三方库通过事件或事件循环(Event Loop)实现了异步IO，它们是：twisted: 是事件驱动的网络库

gevent: greenlet + libevent(后来是libev或libuv)。通过协程(greenlet)和事件循环库(libev，libuv)实现的gevent使用很广泛。

tornado: 支持异步IO的web框架。自己实现了IOLOOP。

Python 3 官方的异步IO

Python 3.4 加入了asyncio 库，使得Python有了支持异步IO的官方库。这个库，底层是事件循环(EventLoop)，上层是协程和任务。asyncio自从3.4 版本加入到最新的 3.7版一直在改进中。Python 3.4 刚开始的asyncio的协程还是基于生成器的，通过 yield from 语法实现，可以通过装饰器 @asyncio.coroutine(已过时)装饰一个函数来定义一个协程。比如：

Python 3.5 引入了两个新的关键字 await 和 async 用来替换 @asyncio.coroutine 和 yield from ，从语言本身来支持异步IO。从而使得异步编程更加简洁，并和普通的生成器区别开来。注意：对基于生成器的协程的支持已弃用，并计划在 Python 3.10 中移除。所以，写异步IO程序时只需使用 async 和 await 即可。Python 3.7 又进行了优化，把API分组为高层级API和低层级API。我们先看看下面的代码，发现与上面的有什么不同？除了用 async 替换 @asyncio.coroutine 和用 await 替换 yield from 外，最大的变化就是关于eventloop的代码不见了，只有一个 async.run()。这就是 3.7 的改进，把eventloop相关的API归入到低层级API，新引进run()作为高层级API让写应用程序的开发者调用，而不用再关心eventloop。除非你要写异步库(比如MySQL异步库)才会和eventloop打交道。

理解asyncio

理解asyncio并不能，关键是要动起手来，接下来我们以下面代码为例动手实践一番，通过实践来理解它。

这段代码很简单，我们定义了两个协程函数(在def前面加async)，其中 hi() 我们把它叫做功能函数，通过一个 aysncio.sleep() 来模拟一个耗时的异步IO操作(比如下载网页)， main() 叫做入口函数。其实就是在main() 里面调用 hi() 函数，通过不断改变 main() 的行为来理解异步IO(协程函数的调用)的运行过程。

1. 协程函数如何运行？

首先，我们要明确一个道理，hi() 是一个协程函数，直接调用它返回的是一个协程对象，并没有真正运行它。把main函数改成如下，我们来仔细看看协程函数 hi() 的运行。

下面是运行结果：

代码第19行，我们像运行普通函数一样运行 hi() ，得到的a只是一个协程对象，见结果第二行：

a is: 这个协程对象 a 虽然生成了，但是还没有运行，它需要一个时机。也就是asyncio的事件循环正在运行main，还没有空去运行它。

代码第21行，通过 await 告诉 event_loop(事件循环) ，main协程停在这里，你去运行其它协程吧。这时候 event_loop 去执行a协程，也就是去执行 hi() 函数里面的代码。等 hi() 运行完，event_loop 再回到main协程继续从21行开始执行，把 hi() 的返回值赋值给b，这时候 b 的值是1。

event_loop 在整个异步IO过程中扮演一个管家的角色，在不同的协程之间切换运行代码，切换是通过事件来进行的，通过 await 离开当前协程，await 的协程完成后又回到之前的协程对应的地方继续执行。

2. 协程函数如何并发？

异步IO的好处就是并发，但如何实现呢？我们先来看一个不是并发的例子：

这次，我们把main修改成一个for循环执行4次 hi() ，看看它运行的结果：

整个过程从21:48:30 到 21:48:40 结束，用了10秒。而hi()的执行时间分别是1秒，2秒，3秒，4秒总共10秒。也就是4个hi() 虽然是异步的但是顺序执行的，没有并发。

接下来，就到了并发的实现了，通过 asyncio.creat_task() 即可：

通过 create_task() 我们在for循环里面生成了4个task(也是协程对象)，但是这4个协程任务并没有被执行，它们需要等待一个时机：当前协程(main)遇到 await。

第二个for循环开始逐一 await 协程，此时 event_loop 就可以空出手来去执行那4个协程，过程大致如下：先执行hi(1, 1) ，打印“enter hi(), 1 @21:58:35”，遇到await asyncio.sleep(1)，当前协程挂起；

接着执行 hi(2, 2)，执行打印命令，遇到await asyncio.sleep(2) ，当前协程挂起；

接着执行 hi(3, 3)，执行打印命令，遇到await asyncio.sleep(3) ，当前协程挂起；

接着执行 hi(4, 4)，执行打印命令，遇到await asyncio.sleep(4) ，当前协程挂起；

以上4步只是协程的切换和打印语句，执行非常快，我们可以任务它们是同时执行起来的。

1秒后，hi(1,1)的sleep结束它会发出事件告诉 event_loop 我await结束了，过来执行我，event_loop 此时空闲就来执行它，继续执行sleep后面的打印语句；

2秒后，hi(2,2)的sleep结束它会发出事件告诉 event_loop 我await结束了，过来执行我，event_loop 此时空闲就来执行它，继续执行sleep后面的打印语句；

3秒后，hi(3,3)的sleep结束它会发出事件告诉 event_loop 我await结束了，过来执行我，event_loop 此时空闲就来执行它，继续执行sleep后面的打印语句；

4秒后，hi(4,4)的sleep结束它会发出事件告诉 event_loop 我await结束了，过来执行我，event_loop 此时空闲就来执行它，继续执行sleep后面的打印语句；

4秒后，生成的4个协程任务就都执行完毕。总耗时4秒，也就是我们的4个任务并发完成了。

所以，上面的代码运行的结果如下：

根据上面讲述的执行流程，可以看到结果对应起来了。4个任务都是在35秒时开始执行，以后每个1秒完成一个。main函数从35执行到39介绍，共耗时4秒。

3. 错误的运行

上面的并发很完美，但有时候你可能会犯错。比如下面的main(), 你可能只是并发 hi() 函数，但不需要它的返回结果，于是有了下面的 main()：

先猜猜会有什么样的结果！！

你猜对了吗？下面是运行结果：main()的for循环只是生成了4个task协程，然后就退出了。event_loop 收到main退出的事件就空出来去执行了那4个协程，进去了但都碰到了sleep。然后event_loop就空闲了。这时候run() 就收到了main() 执行完毕的事件，run() 就执行完了，最后执行print，整个程序就退出了。从main退出到整个程序退出就是一瞬间的事情，那4个协程还在傻傻的睡着，不，是在睡梦中死去了。

在main()中加一个sleep会出现什么结果：

在main()退出前，我们要先sleep 2秒，再来猜猜它的运行结果是什么？

如果你对上面没有sleep的过程搞清楚了，不难猜到正确的结果：

注意：main() 的退出和 hi(2, 2) 的退出顺序。简单讲，main() 先sleep 2秒，hi(2, 2) 后sleep两秒，所以main先退出。

理解了sleep(2) 的执行过程，那么你就可以知道 sleep(4) 和 sleep(5) 的结果了。如果没有自信的话，就自己改一下时间，运行看看结果。

4. 如何判断是否要把函数定义为协程函数？

定义一个协程函数很简单，在def前面加async即可。那么如何判断一个函数该不该定义为协程函数呢？

记住这一个原则：如果该函数是要进行IO操作(读写网络、读写文件、读写数据库等)，就把它定义为协程函数，否则就是普通函数。