并行和并发不是相同的概念。在某些情况下，并发更加强大。
这篇文章将帮助你利用Asyncio实现最佳的并发效果。Python是一种容易上手的语言，但要精通它需要理解很多概念。在python2中，经常使用多进程模块进行并行处理的方法。
Python还提供了使用Asyncio模块从3.4版本开始与并发一起工作的能力。
对于来自JavaScript背景的人来说，这个概念可能并不陌生，但对于从Python 2.7转过来的人来说，Asyncio可能很难理解，尤其是并发和并行的区别。然而，由于它日益流行，掌握Asyncio确实变得非常重要。
在这篇文章中，我希望以最简单的方式解释Asyncio，消除一些困惑。那么，什么是Asyncio？根据Python文档的解释，"Asyncio是一个使用async/await语法编写并发代码的库"。但要真正理解Asyncio，我们首先需要了解阻塞调用。
那么，什么是阻塞调用？简单来说，阻塞调用是指需要花费时间完成但不需要CPU处理能力的过程。例如，time.sleep(10)就是一个很好的例子。这个调用告诉计算机休眠10秒钟，不做其他任何事情。
另一个阻塞调用的例子是当你等待来自服务器的响应时，你的CPU处于空闲状态。举个更实际的例子，假设你需要完成一些任务——洗衣服、做饭和烘烤蛋糕。为了方便起见，假设每个任务需要60分钟。如果你按顺序完成这些任务，你需要三个小时才能完成所有任务。通常情况下，当我们需要完成这些任务时，我们会在它们之间切换。例如，你可以在洗衣机运行时做饭。当锅在炉子上或蛋糕在烤箱里时，你也是处理其他事务的。
因此，在这里，你消除了任务中的等待部分，也就是阻塞调用。
这样，你只需要总共花费一个小时来完成这三个任务。Asyncio只是一个框架，它允许你的计算机做到这一点。你可以要求单个进程在遇到阻塞调用时切换并开始处理另一个任务。Asyncio的实际应用让我们从一个简单的例子开始，以了解Asyncio的工作原理。假设我们想要执行以下代码，它在睡眠一段时间后返回一些内容。这个例子与我们之前看到的那些有阻塞调用的任务非常相似。这里的阻塞调用是time.sleep。如果我们按顺序执行，
import time
def return_something():
time.sleep(1)
return "hello!"
def main():
result = []
for i in range(3):
result.append(return_something())
return result
if __name__ == "__main__":
import time
s = time.perf_counter()
result = main()
elapsed = time.perf_counter() - s
print(result)
print(f"Executed in {elapsed:0.2f} seconds.")
--------------------------------------------------------------------
在顺序设置中，这段代码需要大约三秒钟才能运行。我们如何使用Asyncio重写这段代码呢？
import asyncioimport time
async def return_something():
await asyncio.sleep(1)
return "hello!"
async def run_multiple_times():
tasks = []
for i in range(3):
tasks.append(return_something())
result = await asyncio.gather(*tasks)
return result
if __name__ == "__main__":
s = time.perf_counter()
result = await run_multiple_times()
elapsed = time.perf_counter() - s
print(result)
print(f"Executed in {elapsed:0.2f} seconds.")
那么，这里发生了什么？这些await和async关键字是什么意思？
简单来说，async和await关键字是Python告诉单进程线程在遇到阻塞调用时切换任务的方式。
在这段代码中，我们首先使用async关键字定义了异步函数（通常称为协程）。在这个样板代码中，我们做了两件事：
- 定义了一个简单的异步函数return_something，其中包含一个阻塞调用。我们通过在阻塞调用sleep(1)前添加await来告诉Python在遇到阻塞调用时切换到另一个任务。
- 使用gather(*tasks)在run_multiple_times函数中多次运行该异步函数。这个函数也是异步的。
需要注意的一点是，我们使用的是asyncio.sleep(1)而不是time.sleep(1)。这是因为time.sleep是一个普通的Python函数，而我们只能等待协程（使用async关键字定义的异步函数）。此外，需要注意的是，调用任何异步函数都需要使用await关键字，就像在result = await run_multiple_times()和await asyncio.gather(*tasks)中看到的那样。
正是因为这个原因，上面的代码中的`tasks.append(return_something())`并不会立即运行`return_something()`，而只是将任务添加到任务列表中。
这可能看起来有点复杂，但实际上，在使用asyncio时，您可以直接使用上面的代码，并考虑以下三个步骤：
- 编写一个带有一些阻塞调用的异步函数，该函数执行某些操作。例如，获取URL的HTML响应或者在上面的例子中的`return_something`函数。
- 编写一个异步函数，该函数可以多次运行上述函数，将其添加到任务列表中，并使用`asyncio.gather`来执行这些任务。
- 使用`await`运行第二个函数。
这样，您就可以使用上述代码来使用asyncio，实现并发执行任务的功能。
