引言:
python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在io密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了Python性能方面的短板.
asyncio是做什么的?
===>> python3.0时代，标准库里的异步网络模块：select(非常底层)
===>> python3.0时代，第三方异步网络库：Tornado
===>> python3.4时代，asyncio：支持tcp,子进程.直接内置了对异步IO的支持。
现在的asyncio，有了很多的模块已经在支持：aioHttp,aiodns,aioRedis等等.asyncio是python3.4版本引入到标准库，python2x没有加这个库.
在学习asyncio之前，我们先来理清楚同步/异步的概念：
★同步是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行。
★异步是和同步相对的，异步是指在处理调用这个事务的之后，不会等待这个事务的处理结果，直接处理第二个事务去了，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果。
官网对于asyncio的描述:
- Asynchronous I/O(异步 I/O)。当代码需要执行一个耗时的 I/O 操作的时候, 它只发出 I/O 的指令, 并不等待 I/O 的结果, 然后去执行其它的代码, 以提高效率。
- event loop(事件循环)。把基本的 I/O 操作转换为需要处理的事件, 通过事件循环做事件的监测和事件触发等处理工作。
- coroutines(协程)。线程是由操作系统控制切换的, 使用协程可以收回控制权, 并且将异步编程同步化, 注册到事件循环中的事件处理器就是协程对象, 它由事件循环来调用, 当程序阻塞等待读取或者写入数据的时候, 进行上下文的切换可以让效率最大化。
- tasks(任务)。asyncio 模块非常容易和方便的执行并发任务, 并且可以实现创建、取消等管理任务。
- future: 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质上的区别.
- async/await 关键字：python3.5用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。
示例:
下面通过举例来对比同步代码和异步代码编写方面的差异，其次看下两者性能上的差距，我们使用sleep(1)模拟耗时1秒的io操作。
·同步代码：
import time
def hello():
time.sleep(1)
def run():
for i in range(5):
hello()
print('Hello World:%s' % time.time())
if __name__ == '__main__':
run()执行结果:(间隔约为1s)
·异步代码：
import time
import asyncio
# 定义异步函数 通过async关键字定义一个协程（coroutine）
async def hello():
asyncio.sleep(1)
print('Hello World:%s' % time.time())
def run():
for i in range(5):
# 执行coroutine
loop.run_until_complete(hello())
# 获取EventLoop:
loop = asyncio.get_event_loop()
if __name__ =='__main__':
run()执行结果:
在上面带中我们通过async关键字定义一个协程（coroutine）,当然协程不能直接运行，需要将协程加入到事件循环loop中,asyncio.get_event_loop：创建一个事件循环，然后使用run_until_complete将协程注册到事件循环，并启动事件循环.
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