我们都知道对于I/O相关的程序来说，异步编程可以大幅度的提高系统的吞吐量，因为在某个I/O操作的读写过程中，系统可以先去处理其它的操作（通常是其它的I/O操作），那么Python中是如何实现异步编程的呢？
简单的回答是Python通过协程(coroutine)来实现异步编程。那究竟啥是协程呢？这将是一个很长的故事。
故事要从yield开始说起(已经熟悉yield的读者可以跳过这一节)。
yield
yield是用来生成一个生成器的(Generator), 生成器又是什么呢？这又是一个长长的story，所以这次我建议您移步到这里：
完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器，而关于yield是怎么回事，建议看这里：[翻译]PYTHON中YIELD的解释
好了，现在假设你已经明白了yield和generator的概念了，请原谅我这种不负责任的说法但是这真的是一个很长的story啊！
总的来说，yield相当于return，它将相应的值返回给调用next()或者send()的调用者，从而交出了cpu使用权，而当调用者再调用next()或者send()时，又会返回到yield中断的地方，如果send有参数，又会将参数返回给yield赋值的变量，如果没有就跟next()一样赋值为None。但是这里会遇到一个问题，就是嵌套使用generator时外层的generator需要写大量代码，看如下示例：
注意以下代码均在Python3.6上运行调试
#!/usr/bin/env python
# encoding:utf-8
def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i
if i > 10:
raise StopIteration
def outer_generator():
print("do something before yield")
from_inner = 0
from_outer = 1
g = inner_generator()
g.send(None) # 执行inner_generator的代码，直到yield
while 1:
try:
from_inner = g.send(from_outer)
from_outer = yield from_inner # from_outer会接受send传递过来的值，并继续往下执行代码
except StopIteration:
break
def main():
g = outer_generator()
g.send(None) # 这里第一次调用send，必须使用None，调用之后，会从outer_generator的第一行代码开始执行，直到yield
i = 0
while 1:
try:
i = g.send(i + 1) #会将i+1 传递给outer_generator中的from_outer变量
print(i)
except StopIteration:
break
if __name__ == '__main__':
main()
从上边的例子可以看出，outer_generator 只是起到了一个传递参数的作用，这种情况下，为了简化，在Python3.3中引入了yield from
yield from
使用yield from有两个好处，
- 可以将main中send的参数一直返回给最里层的generator，
- 同时我们也不需要再使用while循环和send (), next()来进行迭代。
我们可以将上边的代码修改如下：
def inner_generator():
i = 0
while True:
i = yield i
if i > 10:
raise StopIteration
def outer_generator():
print("do something before coroutine start")
yield from inner_generator()
def main():
g = outer_generator()
g.send(None)
i = 0
while 1:
try:
i = g.send(i + 1)
print(i)
except StopIteration:
break
if __name__ == '__main__':
main()
执行结果如下：
do something before coroutine start
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
这里inner_generator()中执行的代码片段我们实际就可以认为是协程，所以总的来说逻辑图如下：
接下来我们就看下究竟协程是啥样子
协程coroutine
协程的概念应该是从进程和线程演变而来的，他们都是独立的执行一段代码，只是线程比进程要轻量级，协程比线程还要轻量级。多线程在同一个进程中执行，而协程通常是在一个线程当中执行。它们的关系图如下：
我们都知道Python由于GIL(Global Interpreter Lock)原因，其线程效率并不高，并且在*nix系统中，创建线程的开销并不比进程小，因此在并发操作时，多线程的效率还是受到了很大制约的。所以后来人们发现通过yield来中断代码片段的执行，同时交出了cpu的使用权，于是协程的概念产生了。在Python3.4正式引入了协程的概念，代码示例如下：
import asyncio
# Borrowed from http://curio.readthedocs.org/en/latest/tutorial.html.
@asyncio.coroutine
def countdown(number, n):
while n > 0:
print('T-minus', n, '({})'.format(number))
yield from asyncio.sleep(1)
n -= 1
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [
asyncio.ensure_future(countdown("A", 2)),
asyncio.ensure_future(countdown("B", 3))]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
示例显示了在Python3.4引入两个重要概念协程和事件循环，
通过修饰符@asyncio.coroutine定义了一个协程，而通过event loop来执行tasks中所有的协程任务。之后在Python3.5引入了新的async & await语法，从而有了原生协程的概念。
async & await
在Python3.5中，引入了aync&await 语法结构，通过"aync def"可以定义一个协程代码片段，作用类似于Python3.4中的@asyncio.coroutine修饰符，而await则相当于"yield from"。
先来看一段代码，这个是我刚开始使用async&await语法时，写的一段小程序。
#!/usr/bin/env python
# encoding:utf-8
import asyncio
import requests
import time
async def wait_download(url):
response = await requests.get(url)
print("get {} response complete.".format(url))
async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.google.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
这里会收到这样的报错：
Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<wait_download() done, defined at asynctest.py:9> exception=TypeError("object Response can't be used in 'await' expression",)>
Traceback (most recent call last):
File "asynctest.py", line 10, in wait_download
data = await requests.get(url)
TypeError: object Response can't be used in 'await' expression
这是由于requests.get()函数返回的Response对象不能用于await表达式，可是如果不能用于await，还怎么样来实现异步呢？
原来Python的await表达式是类似于"yield from"的东西，但是await会去做参数检查，它要求await表达式中的对象必须是awaitable的，那啥是awaitable呢？ awaitable对象必须满足如下条件中其中之一：
-
A native coroutine object returned from a native coroutine function .
原生协程对象
-
A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine() .
types.coroutine()修饰的基于生成器的协程对象，注意不是Python3.4中asyncio.coroutine
-
An object with an await method returning an iterator.
实现了await method，并在其中返回了iterator的对象
根据这些条件定义，我们可以修改代码如下：
#!/usr/bin/env python
# encoding:utf-8
import asyncio
import requests
import time
async def download(url): # 通过async def定义的函数是原生的协程对象
print("get %s" % url)
response = requests.get(url)
print(response.status_code)
async def wait_download(url):
await download(url) # 这里download(url)就是一个原生的协程对象
print("get {} data complete.".format(url))
async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
wait_download("http://www.163.com"),
wait_download("http://www.mi.com"),
wait_download("http://www.baidu.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
至此，程序可以运行，不过仍然有一个问题就是它并没有真正地异步执行 （这里要感谢网友荆棘花王朝，是Ta指出的这个问题）
看一下运行结果：
get http://www.163.com
200
get http://www.163.com data complete.
get http://www.baidu.com
200
get http://www.baidu.com data complete.
get http://www.mi.com
200
get http://www.mi.com data complete.
Complete in 0.49027466773986816 seconds
会发现程序始终是同步执行的，这就说明仅仅是把涉及I/O操作的代码封装到async当中是不能实现异步执行的。必须使用支持异步操作的非阻塞代码才能实现真正的异步。目前支持非阻塞异步I/O的库是aiohttp
#!/usr/bin/env python
# encoding:utf-8
import asyncio
import aiohttp
import time
async def download(url): # 通过async def定义的函数是原生的协程对象
print("get: %s" % url)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as resp:
print(resp.status)
# response = await resp.read()
# 此处的封装不再需要
# async def wait_download(url):
# await download(url) # 这里download(url)就是一个原生的协程对象
# print("get {} data complete.".format(url))
async def main():
start = time.time()
await asyncio.wait([
download("http://www.163.com"),
download("http://www.mi.com"),
download("http://www.baidu.com")])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
再看一下测试结果：
get: http://www.mi.com
get: http://www.163.com
get: http://www.baidu.com
200
200
200
Complete in 0.27292490005493164 seconds
可以看出这次是真正的异步了。
好了现在一个真正的实现了异步编程的小程序终于诞生了。
而目前更牛逼的异步是使用uvloop或者pyuv，这两个最新的Python库都是libuv实现的，可以提供更加高效的event loop。
uvloop和pyuv
关于uvloop可以参考uvloop
pyuv可以参考这里pyuv
pyuv实现了Python2.x和3.x，但是该项目在github上已经许久没有更新了，不知道是否还有人在维护。
uvloop只实现了3.x, 但是该项目在github上始终活跃。
它们的使用也非常简单，以uvloop为例，只需要添加以下代码就可以了
import asyncio
import uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
关于Python异步编程到这里就告一段落了，而引出这篇文章的引子实际是关于网上有关Sanic和uvloop的组合创造的惊人的性能，感兴趣的同学可以找下相关文章，也许后续我会再专门就此话题写一篇文章，欢迎交流！
