Python中的异步async

异步(async)是相对于同步(sync)而言的，异步就是彼此独立，在等待某事件的过程中继续做自己的事，不需要等待这一事件完成后再工作。

什么是异步编程

首先来看一下异步模型。在异步模型中，允许同一时间发生（处理）多个事件。程序调用一个耗时较长的功能（方法）时，它并不会阻塞程序的执行流程，程序会继续往下执行。当功能执行完毕时，程序能够获得执行完毕的消息或能够访问到执行的结果（如果有返回值或需要返回值时）。

下面通过一个示例来看一下同步和异步的区别。示例中程序通过网络获取两个文件，并对两个文件进行合并处理：

在异步系统当中的解决方案是开启一个额外的线程进行处理。第一个线程获取第一个文件，第二个线程获取第二个文件，第二个线程并不需要等待第一个线程执行完毕再执行。当两个线程都获得到对应的结果之后，再重新同步处理合并结果的操作。

再来看另外一个场景。单线程方法读取OS（操作系统）当中的文件并需要进行数学运算。而在异步系统中，程序发起读取OS中文件的请求，由于读取操作比较耗时，在等待读取文件时，程序会将控制器返回给CPU进行数学运算。

在异步编程中，通常会针对比较耗时的功能提供一个函数，函数的参数中包含一个额外的参数，用于回调。而这个函数往往称作回调函数。当比较耗时的功能执行完毕时，通过回调函数将结果返回。

异步与多线程的区别

通过上面的介绍，我们可以看出多线程都是关于功能的并发执行。而异步编程是关于函数之间的非阻塞执行，我们可以将异步应用于单线程或多线程当中。

因此，多线程只是异步编程的一种实现形式。

多线程是程序设计的逻辑层概念，它是进程中并发运行的一段代码，可以实现线程间的切换执行。

多线程就是实现异步的一个方式。异步是让调用方法的主线程不需要同步等待另一线程的完成，从而可以让主线程干其它的事情。

所以本质上，异步和多线程并不是一个同等关系，异步是最终目的，多线程只是实现异步的一种手段。

如何选择

简而言之，对于具有大量I/O操作和不同计算的大规模应用程序，使用异步多线程有利于充分利用计算资源，并且能够照顾到非阻塞函数。这也是所有操作系统所采用的线程模型。

编写异步操作的复杂程度较高，程序主要使用回调方式进行处理，与正常的思维方式有些出入，而且难以调试。而多线程的使用（滥用）会给系统带来上下文切换的额外负担，并且线程间的共享变量可能造成死锁。

因此在实现这两种模式时，往往需要处理资源竞争、死锁、共享资源和回调事件等问题。

Python中的async和await

Python Async/Await入门指南 - 知乎