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

注：哪怕連異動正規化的存在都不知道的情況下，你也可以成功地使用 Python。但是，如果你對底層執行模式感興趣的話，asyncio 絕對值得檢視。

非同步是怎麼一回事?

在傳統的順序程式設計中， 所有傳送給直譯器的指令會一條條被執行。此類程式碼的輸出容易顯現和預測。 但是…

譬如說你有一個指令碼向3個不同伺服器請求資料。 有時，誰知什麼原因，傳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獲取資料用了10秒鐘。在你等待的時候，整個指令碼實際上什麼也沒幹。如果你可以寫一個指令碼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。儘管如此，當你需要一個幾乎沒有I/O的簡單指令碼時，你不想用非同步程式碼。

還有一件重要的事情要提，所有程式碼在一個執行緒中執行。所以如果你想讓程式的一部分在後臺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 介紹了一種新的語法讓傳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” 關於協程的詳細介紹。
• 任務 — 協程排程器。如果你觀察下面的程式碼，你會發現它只是讓 event_loop 儘快呼叫它的_step ，同時 _step 只是呼叫協程的下一步。

• 事件迴圈 — 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，非同步程式碼在一個執行緒中執行。

從上圖可知：

１．訊息迴圈是線上程中執行

２．從佇列中取得任務

３．每個任務在協程中執行下一步動作

４．如果在一個協程中呼叫另一個協程（await <coroutine_name>），會觸發上下文切換，掛起當前協程，並儲存現場環境（變數，狀態），然後載入被呼叫協程

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，並將控制權返回到執行緒的訊息迴圈中，然後訊息迴圈繼續從佇列中執行下一個任務．．．以此類推

6.佇列中的所有任務執行完畢後，訊息迴圈返回第一個任務

非同步和同步的程式碼對比

現在我們實際驗證非同步模式的切實有效，我會比較兩段 python 指令碼，這兩個指令碼除了sleep 方法外，其餘部分完全相同。在第一個腳本里，我會用標準的 time.sleep 方法，在第二個腳本里使用 asyncio.sleep 的非同步方法。

這裡使用 Sleep 是因為它是一個用來展示非同步方法如何操作 I/O 的最簡單辦法。

使用同步 sleep 方法的程式碼：

指令碼輸出：

使用非同步 Sleep  的程式碼：

指令碼輸出：

從輸出可以看到，非同步模式的程式碼執行速度快了大概兩秒。當使用非同步模式的時候（每次呼叫  await asyncio.sleep(1) ），程序控制權會返回到主程式的訊息迴圈裡，並開始執行佇列的其他任務（任務Ａ或者任務Ｂ）。

當使用標準的 sleep方法時，當前執行緒會掛起等待。什麼也不會做。實際上，標準的 sleep 過程中，當前執行緒也會返回一個 python 的直譯器，可以操作現有的其他執行緒，但這是另一個話題了。

推薦使用非同步模式程式設計的幾個理由

很多公司的產品都廣泛的使用了非同步模式，如 Facebook 旗下著名的 React Native 和 RocksDB 。像 Twitter 每天可以承載 50 億的使用者訪問，靠的也是非同步模式程式設計。所以說,通過程式碼重構，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？