CPU的速度远远快于磁盘、网络等IO。在一个线程中，CPU执行代码的速度极快，然而，一旦遇到IO操作，如读写文件、发送网络数据时，就需要等待IO操作完成，才能继续进行下一步操作。这种情况称为同步IO。

在IO操作的过程中，当前线程被挂起，而其他需要CPU执行的代码就无法被当前线程执行了。

多线程和多进程的模型虽然解决了并发问题，但是系统不能无上限地增加线程。由于系统切换线程的开销也很大，所以，一旦线程数量过多，CPU的时间就花在线程切换上了，真正运行代码的时间就少了，结果导致性能严重下降。

解决IO问题的方法是异步IO。当代码需要执行一个耗时的IO操作时，它只发出IO指令，并不等待IO结果，然后就去执行其他代码了。一段时间后，当IO返回结果时，再通知CPU进行处理。

异步IO模型需要一个消息循环，在消息循环中，主线程不断地重复“读取消息-处理消息”这一过程：

loop = get_event_loop()
while True:
    event = loop.get_event()
    process_event(event)

协程

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。

协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

注意，在一个子程序中中断，去执行其他子程序，不是函数调用，有点类似CPU的中断。

1. 最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。
2. 第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

来看例子：

import asyncio

# 传入name参数:
async def hello(name):
    # 打印name和当前线程:
    print("Hello %s! (%s)" % (name, threading.current_thread))
    # 异步调用asyncio.sleep(1):
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello %s again! (%s)" % (name, threading.current_thread))
    return name

用asyncio.gather()同时调度多个async函数：

async def main():
    L = await asyncio.gather(hello("Bob"), hello("Alice"))
    print(L)

asyncio.run(main())

在此期间，主线程并未等待，而是去执行EventLoop中其他可以执行的async函数了，因此可以实现并发执行。

执行结果如下：

Hello Bob! (<function current_thread at 0x10387d260>)
Hello Alice! (<function current_thread at 0x10387d260>)
(等待约1秒)
Hello Bob again! (<function current_thread at 0x10387d260>)
Hello Alice again! (<function current_thread at 0x10387d260>)
['Bob', 'Alice']

引用：异步IO - Python教程 - 廖雪峰的官方网站 (liaoxuefeng.com)