1、同步和异步
通常来说，程序都是顺序执行，同一时刻只会发生一件事。如果一个函数方法依赖于另一个函数方法的结果，它只能等待那个函数方法结束才能继续执行，从用户的角度来说，整个程序才算运行完毕。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。多线程和多进程都是通过异步的方式处理事物。
2、Python 协程(async/await)
协程，英文叫做 Coroutine，又称微线程，纤程，协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来时，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态，即所有局部状态的一个特定组合，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。
协程的本质是个单进程，协程相对于多进程来说，无需线程上下文切换的开销，无需原子操作锁定及同步的开销，编程模型也很简单。
可以使用协程来实现异步操作，如在网络爬虫场景下，我们发出一个请求之后，需要等待一定的时间才能得到响应，但其实在这个等待过程中，程序可以干许多其他的事情，等到响应得到之后才切换回来继续处理，这样可以充分利用 CPU 和其他资源，这也是异步协程的优势。一个线程内的多个协程是串行执行的，不能利用多核，协程不适合计算密集型的场景。协程适合I/O 阻塞型。
注意：对协程的执行顺序有要求，但执行代码非原子操作，且被 await 语句隔开。可以使用锁解决。锁的使用可以参考下面多线程文档中的介绍。
相关文档：Python 异步编程 多线程
3、Python 协程(async/await)的使用
从 Python 3.4 开始，Python 中加入了协程的概念，但此版本的协程依然是以生成器对象为基础，在 Python 3.5 则增加了 async/await，使得协程的实现更加方便。
术语 | 描述 |
event_loop | 事件循环，相当于一个无限循环， 可以把一些函数注册到这个事件循环上， 当满足条件发生时， 就会调用对应的处理方法。 |
coroutine | 中文翻译叫协程， 在 Python 中常指代为协程对象类型， 可以将协程对象注册到时间循环中， 它会被事件循环调用。 可以使用 async 关键字来定义一个方法， 这个方法在调用时不会立即被执行， 而是返回一个协程对象。 |
task | 任务，它是对协程对象的进一步封装， 包含了任务的各个状态。 |
future | 代表将来执行或没有执行的任务的结果， 实际上和 task 没有本质区别。 另外还需要了解 async/await 关键字， 它是从 Python 3.5 才出现的，专用于定义协程。 其中，async 定义一个协程， await 用来挂起阻塞方法的执行。 |
1）定义协程
import asyncio async def execute(x): print('x = ', x) coroutine = execute(1)print('协程:', coroutine)print('After calling execute') loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(coroutine)print('After calling loop')2）使用loop.create_task()创建task任务
import asyncio async def execute(x): print('Number:', x) return x coroutine = execute(1)print('协程:', coroutine)print('After calling execute') loop = asyncio.get_event_loop()task = loop.create_task(coroutine)print('Task:', task)loop.run_until_complete(task)print('Task:', task)print('After calling loop')3）使用asyncio.ensure_future()创建task任务
import asyncio async def execute(x): print('Number:', x) return x coroutine = execute(1)print('协程:', coroutine)print('After calling execute') task = asyncio.ensure_future(coroutine)print('Task:', task)loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(task)print('Task:', task)print('After calling loop')4）绑定回调函数方法
可以为某个 task 绑定一个回调函数方法。
import asyncioimport requests async def request(): url = 'https://www.baidu.com' status = requests.get(url) return status def callback(task): print('Status:', task.result()) coroutine = request()task = asyncio.ensure_future(coroutine)task.add_done_callback(callback)print('Task:', task) loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(task)print('Task:', task)5）调用 result() 获取结果
如不用回调方法，直接在 task 运行完毕之后也可以直接调用 result() 方法获取结果。
import asyncioimport requests async def request(): url = 'https://www.baidu.com' status = requests.get(url) return status coroutine = request()task = asyncio.ensure_future(coroutine)print('Task:', task) loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(task)print('Task:', task)print('Task Result:', task.result())4、多任务协程
如需执行多次请求，则可以创建多个task的列表，执行asyncio 的 wait() 方法即可执行。
import asyncioimport requests async def request(): url = 'https://www.baidu.com' status = requests.get(url) return status tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in range(5)]print('Tasks:', tasks) loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) for task in tasks: print('Task Result:', task.result())