Python 异步io,

　　1、IO操作

　　比CPU、网络等IO快很多。在一个线程中，CPU执行代码的速度非常快。但是，一旦遇到I/O操作，比如读写文件，发送网络数据，I/O操作需要完成后才能进行下一步。这种情况称为同步IO。

　　在IO操作过程中，当前线程被挂起，其他需要CPU执行的代码不能被当前线程执行。

　　因为一个IO操作阻塞了当前线程，其他代码无法执行，所以我们必须使用多线程或者多个进程并发执行代码，为多个用户服务。每个用户将被分配一个线程。如果线程由于IO而挂起，其他用户的线程不会受到影响。

　　多线程多进程模型虽然解决了并发问题，但是系统不能增加线程。由于系统中线程切换的成本很高，一旦线程过多，CPU时间就会花在线程切换上，实际代码运行时间就会少，导致性能下降严重。

　　因为我们要解决的问题是CPU的高速执行能力和IO设备的龟速严重不匹配，多线程多进程只是解决这个问题的一种方式。

　　2、异步IO处理

　　解决IO问题的另一种方法是异步IO。当代码需要执行耗时的IO操作时，只发出IO指令，然后执行其他代码，不等待IO结果。一段时间后，IO返回结果时，会通知CPU进行处理。

　　可以想象，如果正常顺序编写的代码实际上无法完成异步IO，那么异步IO模型就需要一个消息循环，在这个循环中主线程重复“读取消息3354，处理消息”的过程。

　　从发出IO请求到接收IO完成，主线程只能在同步IO模式下挂起，而在异步IO模式下，主线程并不休息，而是继续处理消息循环中的其他消息。在这种异步IO模式下，一个线程可以同时处理多个IO请求，不存在切换线程的操作。对于大多数IO密集型应用，使用异步IO会大大提高系统的多任务处理能力。

　　python异步IO就是这样同时处理请求的。希望能帮到你。更多Python学习指南：python基础教程

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