阻塞型I/O和GIL

CPython 解釋器本身就不是線程安全的，因此有全局解釋器鎖（GIL），一次只允許使用一個線程執行 Python 字節碼。因此，一個 Python 進程通常不能同時使用多個 CPU 核心。

然而，標準庫中所有執行阻塞型 I/O 操作的函數，在等待操作系統返回結果時都會釋放GIL。這意味著在 Python 語言這個層次上可以使用多線程，而 I/O 密集型 Python 程序能從中受益：一個 Python 線程等待網絡響應時，阻塞型 I/O 函數會釋放 GIL，再運行一個線程。

asyncio

這個包使用事件循環驅動的協程實現并發。 asyncio 大量使用 yield from 表達式，因此與Python 舊版不兼容。

asyncio 包使用的“協程”是較嚴格的定義。適合asyncio API 的協程在定義體中必須使用 yield from，而不能使用 yield。此外，適合 asyncio 的協程要由調用方驅動，并由調用方通過 yield from 調用；

示例1

import threadingimport asyncio@asyncio.coroutinedef hello():  print('Start Hello', threading.currentThread())  yield from asyncio.sleep(5)  print('End Hello', threading.currentThread())@asyncio.coroutinedef world():  print('Start World', threading.currentThread())  yield from asyncio.sleep(3)  print('End World', threading.currentThread())# 獲取EventLoop:loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [hello(), world()]# 執行coroutineloop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))loop.close()

@asyncio.coroutine把生成器函數標記為協程類型。
asyncio.sleep(3) 創建一個3秒后完成的協程。
loop.run_until_complete（future），運行直到future完成；如果參數是 coroutine object,則需要使用 ensure_future()函數包裝。
loop.close() 關閉事件循環

示例2

import asyncio@asyncio.coroutinedef worker(text):  """  協程運行的函數  :param text:  :return:  """  i = 0  while True:    print(text, i)    try:      yield from asyncio.sleep(.1)    except asyncio.CancelledError:      break    i += 1@asyncio.coroutinedef client(text, io_used):  worker_fu = asyncio.ensure_future(worker(text))  # 假裝等待I/O一段時間  yield from asyncio.sleep(io_used)  # 結束運行協程  worker_fu.cancel()  return 'done'loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [client('xiaozhe', 3), client('zzzz', 5)]result = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))loop.close()print('Answer:', result)

解釋：

1. asyncio.ensure_future（coro_or_future, *, loop=None）：計劃安排一個 coroutine object的執行，返回一個 asyncio.Task object。
2. worker_fu.cancel()： 取消一個協程的執行，拋出CancelledError異常。
3. asyncio.wait()：協程的參數是一個由期物或協程構成的可迭代對象； wait 會分別把各個協程包裝進一個 Task 對象。

asyncio.Task 對象與threading.Thread對象的比較