python异步编程

随着互联网技术的进一步发展，Web应用的高并发成为了互联网应用开发当中的一个不可避免的难题。Python作为一种动态语言，早期主要使用多线程技术来解决高并发问题。但是由于线程过多会导致CPU上下文切换耗费资源，所以在Python 3.4版本中引入了基于协程的异步编程，也就是asyncio库，让Python 语言在异步编程方面实现了比较优秀的性能。

为什么需要异步编程？

在传统的编程模式下，我们需要开辟多个线程来同时处理多个任务。但是由于线程数过多会导致切换时的开销增大，所以在高并发时会出现瓶颈。而异步编程中的协程就是一种非常轻量级的线程，一个线程中可以同时运行多个协程，这大大减小了CPU开销，并且还可以更好的处理高并发问题。

异步编程的优点

1. 处理高并发：异步编程使得能够在单个线程内同时运行多个协程，从而减少了线程切换的时间，并且能够更好地处理高并发情况。

2. 流程简洁 : 异步编程采用的是 event loop(事件循环)的方式，可以避免代码中嵌套过多的回调函数，减少了代码的复杂性，提高了代码的可读性。

3. 处理IO密集型任务：异步编程能够很好的处理IO密集型任务，比如Web应用开发中处理数据库、网络请求等等。

异步编程实战

基于Python 的asyncio库可以进行异步编程实现。接下来针对实战中的异步编程关键点进行讲解。

1. 异步IO

在异步编程当中，我们需要使用asyncio的一些协程函数来实现异步IO操作。比如使用asyncio.open_connection()函数来实现异步连接。

2. 事件循环

在异步编程过程当中，我们需要使用asyncio库的事件循环，来实现多个协程的并发执行。在 Python 3.4 版本之前，Python 的事件循环是基于yield的协程实现的。而在Python 3.4版本之后，则是使用async/await的asyncio协程实现的。

3. 回调函数

在异步编程过程当中，我们需要使用回调函数来处理异步操作执行完毕后的返回结果。在Python的asyncio库中，可以使用回调函数来实现异步操作的结果处理。

异步编程的实际应用

Python 语言在异步编程方面的应用范围非常广泛，比如：

1. Web应用开发

2. 机器人控制

3. 游戏服务器

4. 数据库连接

5. 网络传输