cpu速度遠遠快於 網路 磁碟 io
在乙個執行緒裡，io會阻塞其它**的執行。為了不阻塞，就要用多執行緒或多程序，雖然併發可以解決這個問題，但是系統不能無上限的增加執行緒，系統切換執行緒的開銷也很大
另一種解決問題的方法非同步io，cpu負責**的執行，io操作由io裝置執行，**負責開啟乙個io操作，並監聽io的進度。
非同步模型需要乙個訊息迴圈，主線程不斷地重複『讀取訊息-處理訊息』這一過程。
訊息模型早就應用在桌面應用程式中了，乙個gui程式的主線程就負責不停的讀取訊息並處理訊息。所有的鍵盤、滑鼠等訊息都被傳送到gui程式的訊息佇列中。
gui執行緒處理訊息必須非常迅速，如果出問題，處理時間過長，會讓人感到卡頓，程式看上去停止響應。
同步io，主線程遇到io操作，就會掛起，非同步io，主線程遇到io操作，會發乙個io請求，在輪詢訊息時，如果io操作完成，會在訊息佇列中有其完成的訊息，這是才會處理io完成階段的**。
非同步io模型 能大大提公升io密集型應用程式的多工處理能力。
非同步io到底怎麼實現的呢？像遊戲引擎，就是每一幀處理很多東西，其中就有網路操作。
又名：微執行緒 纖程，在lua廣泛使用。
乙個函式執行，可以中斷，然後執行其他函式（並不是函式呼叫），還可以返回繼續執行（不是其他函式返回）
比多執行緒的優勢：1.切換沒有執行緒那麼大的開銷，2.不需要鎖機制，不存在同時寫變數的問題
多程序 + 協程，可以充分利用多核，
python的協程是由generator實現的。
不僅可以用for迭代，還可以用next()獲取yield返回的下乙個值。
生產者-消費者模型
generator.send(none)可以啟動生成器且generator用send傳送協程的繼續開始，並返回下乙個yield值
close()可以關閉乙個協程。
python3.4版本內建了對非同步io的支援。
asyncio的程式設計模型就是乙個訊息迴圈。eventloop，把需要執行的協程放到這個loop中執行，就實現了非同步io。多個協程可以併發執行。
python3.5 引入了新語法async 和 await，可以讓coroutine**更簡潔易讀。
只需要把3.4的 @asyncio.coroutine 替換為 async，並從註解位置換成修飾def，把yield from替換為await
asyncio 實現了tcp\udp\ssl等協議
aiohttp則是基於asyncio實現的http框架
)run_until_complete方法：run the event loop until a future is done.
run_forever方法：run the event loop until stop() is called.
)都不用引入asyncio,是不是清爽了很多
我更喜歡使用另一種註解的方式。
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