在前面讲过的IO编程中，我们知道，CPU的速度比磁盘和网络设备的速度快得多。换句话说，CPU吃饭的速度飞快，硬盘和网络则是慢吞吞的老大爷，带着氧气瓶在跑步。CPU在做计算时速度极快，但一旦遇到IO操作（比如读文件、发送网络数据等），它就得耐心等待结果，整个线程停滞不前。这种情况，我们管它叫做“同步IO”。

 

一、同步IO：线程在等待中度过“空闲时光”

什么是同步IO？简单来说，就是当程序需要执行一个IO操作时，比如读取文件或等待网络响应，程序会停下来，等着IO操作完成后，才会继续执行后面的代码。

来看个代码示例：

do_some_code() f = open('/path/to/file', 'r') r = f.read()  # <== 阻塞，等文件读取完成do_some_code(r)  # 只有在读取完文件后，才能继续

 

在这个例子中，程序一旦读取文件就“停住了”，等文件数据回来才能继续执行接下来的代码。程序就像一个苦苦等待的茶壶，等水开了才能继续做饭。这个过程阻塞了当前线程，导致我们只能等待IO完成。

 

 

二、多线程与多进程：为了解决这个痛苦，我们拼尽全力

为了避免同步IO导致程序卡在某个地方，许多开发者选择多线程或多进程来解决这个问题。多线程可以同时为多个用户提供服务，即便一个线程在等待IO，其他线程依旧可以运行。

但是，线程数量是有限制的！如果线程过多，系统的开销会变得巨大，你要花很多时间在线程切换上，而不是做实际的计算。这就好比你要安排很多小组工作，但每次切换任务都得拖慢效率，最终还不如干脆一个人做。

于是我们想：“如果IO这么慢，为什么不做个‘懒人’解决方案呢？”

 

 

三、异步IO：程序，起飞！

于是，异步IO诞生了！异步IO的工作原理就是，当代码执行到一个耗时的IO操作时，它不等待，而是立刻去做其他事情，等IO操作完成时，再回来处理结果。

想象一下，代码像个闲不住的工作人员，执行到一个需要等待的任务（比如IO），它立刻去处理下一个任务，而不是在原地等待。直到IO任务完成，工作人员会被提醒：“嘿，任务完成了！来处理下！”

3.1 异步IO的工作流程

异步IO依赖于消息循环。你可以把消息循环想象成一个持续不断接收和处理“事件”的队列。

loop = get_event_loop()while True:    event = loop.get_event()  # 获取事件    process_event(event)  # 处理事件

 

这个循环会一直执行下去，类似于GUI程序中的主线程，不断地读取并处理用户的操作（比如鼠标点击、键盘输入）。一旦程序遇到IO操作，它就发出请求，继续处理其他任务，直到IO操作完成再来处理结果。

这就像我们在使用桌面应用程序时，程序不停地响应用户的操作，哪怕你在打字、点击按钮时，程序的主线程也能不间断地处理你的请求。

 

3.2 如何解决“同步IO卡死”的问题？

当程序遇到IO请求时，异步IO不会让线程停下来等待。相反，它会立即结束当前任务，进入下一轮任务的处理。等到IO完成时，程序会收到“IO完成”的消息，并能迅速进行后续处理。

这样一来，我们就能在同一个线程中同时处理多个IO任务，而不需要切换线程。异步IO就像一个魔术师，让程序在等待IO时依然能高效运行，完美解决了IO密集型应用的瓶颈。

 

四、什么时候用异步IO？

异步IO的最大优势就是在处理大量的IO请求时，能有效提升性能，避免浪费时间在无聊的等待上。因此，它特别适合用于那些需要频繁进行文件操作、网络请求等的场景。比如，web服务器、聊天应用、爬虫等都能从异步IO中大大受益。

 

 

* 总结：是时候让程序“多干点事”了

异步IO让程序能够高效、快速地处理多个任务，而不需要为每个任务开辟一个线程。它是一种聪明的方式，让CPU在等待IO操作时不闲着，继续忙活其他事情。

通过异步IO，你可以让你的Python程序像一个高效的超级秘书，一边等着文件的结果，一边帮你处理其他任务，而不会浪费时间。让我们在面对海量IO请求时，不再心慌意乱，尽情享受高效编程的乐趣！