异步编程是并行编程的一种方式。单个工作单元**于主应用程序线程运行，并通知调用线程其完成、失败情况或进度。下面这张图理解起来会更直观一些：

同步编程很普遍。如图，请求1被发出后等待响应1；一旦得到响应1就发出请求2，然后等待它的响应。在上面的代码中，向函数传递参数“a”后等待函数返回更改后的值，然后再次调用以更改数字，最后再次得到响应，这就是同步编程。

而对于异步编程来说，请求1被发出后，无需等响应1便可直接发出请求2。两个请求完成后得到两个响应。简单地说就是请求1和请求2是并行处理的，不等前一个请求的响应便提出新的请求。

简言之，只要打开任务管理器（macOS中的活动监视器）就能看到多个应用程序同步运行；或者一个Python Shell在两个不同的终端窗口中运行。专业术语叫做多进程（MultiProcessing），顾名思义，即不止一个进程在运行。

如何在Python中进行异步编程？

一个同步编程的示例代码如下：

deffun(length,a):
b = a
for i inrange(length):
a+=1
print("value of a before: "+str(b)+" now it's "+str(a))
return a

defmain():
r1 =fun(50000000,0)
r2 =fun(100,12)
r3 =fun(100,41)
if __name__=="__main__":
main()

以上代码的输出：

在Python中实现异步编程，只需要这几步就够了
这段代码传递了for循环的范围。执行代码耗时长达13.843秒，因为r1的范围是5000，所以耗时久。现在的问题是，必须先待r1任务完成，否则无法得到r2和r3。可能在得到r1之前就得到r2和r3吗？答案是肯定的，这正是异步编程的用武之地。

首先用pip指令安装异步包。

pip install asyncio

安装后，看一下新代码。使用异步包：

import asyncio
asyncdeffun(length,a):
b = a
for i inrange(length):
a+=1
if i %10000==0:
await asyncio.sleep(0.0001)
print("value of a before: "+str(b)+" now it's "+str(a))
return a
asyncdefmain():
#creating subroutines.
t1 = loop.create_task(fun(50000000,0))
t2 = loop.create_task(fun(100,12))
t3 = loop.create_task(fun(100,41))
await asyncio.wait([t1,t2,t3])
if __name__=="__main__":
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
loop.close()

首先观察该代码的输出，接下来讨论该代码：

在Python中实现异步编程，只需要这几步就够了

输出-1

在Python中实现异步编程，只需要这几步就够了

输出-2

输出-1中首先能得到t2和t3进程的结果，然后在输出-2的截图中得到了t1进程的结果，这是异步编程的功劳。t1进程耗时最长，所以它的结果最后产生，且t1、t2和t3进程均并行运行。异步编程的好处就在于不必等待任何进程的结果，便可获得下一个进程的结果。

让我们讨论一下此代码。

首先，在if __name__=="__main__"中定义了asyncio.get_event_loop()，并将这个循环作为处理循环事件的异步对象。然后创建一个main的例行程序，并设置条件：若main没完成则继续循环。每次异步，都要进行loop.close()的编程，否则结果就会错误或异常。

然后将函数定义为asyncdeffunc_name，这样解释器就知道函数用了异步的方法。在main()中定义了三个任务（也可称为子例程），并使用了await函数，以便它等待三个进程结束（即使它没有多大意义，也必须使用它）。

最后用了fun（）函数。i %10000的if条件让最大范围的进程徐徐运行，最后得到了答案。仔细研究fun（）函数并自己尝试的话，其中的逻辑会显得非常合理和直接。

在Python中实现异步编程，你学会了吗？