所謂「異步 IO」，就是你發起一個 IO 操作，卻不用等它結束，你可以繼續做其他事情，當它結束時，你會得到通知。
Asyncio 是並發（concurrency）的一種方式。對 Python 來說，並發還可以通過線程（threading）和多進程（multiprocessing）來實現。
Asyncio 並不能帶來真正的並行（parallelism）。當然，因為 GIL（全局解釋器鎖）的存在，Python 的多線程也不能帶來真正的並行。
可交給 asyncio 執行的任務，稱為協程（coroutine）。一個協程可以放棄執行，把機會讓給其它協程（即 yield from 或 await）。
1. 定義協程協程的定義，需要使用 async def 語句。
async def do_some_work(x): pass
do_some_work 便是一個協程。
準確來說，do_some_work 是一個協程函數，可以通過 asyncio.iscoroutinefunction 來驗證：
print(asyncio.iscoroutinefunction(do_some_work)) # True
這個協程什麼都沒做，我們讓它睡眠幾秒，以模擬實際的工作量 ：
async def do_some_work(x):
print("Waiting " + str(x))
await asyncio.sleep(x)
在解釋 await 之前，有必要說明一下協程可以做哪些事。協程可以：
等待一個 future 結束
等待另一個協程（產生一個結果，或引發一個異常）
產生一個結果給正在等它的協程
引發一個異常給正在等它的協程
asyncio.sleep 也是一個協程，所以 await asyncio.sleep(x) 就是等待另一個協程。可參見 asyncio.sleep 的文檔：
sleep(delay, result=None, *, loop=None)
Coroutine that completes after a given time (in seconds).
調用協程函數，協程並不會開始運行，只是返回一個協程對象，可以通過 asyncio.iscoroutine 來驗證：
print(asyncio.iscoroutine(do_some_work(3))) # True
此處還會引發一條警告：
async1.py:16: RuntimeWarning: coroutine 'do_some_work' was never awaited
print(asyncio.iscoroutine(do_some_work(3)))
要讓這個協程對象運行的話，有兩種方式：
簡單來說，只有 loop 運行了，協程才可能運行。
下面先拿到當前線程預設的 loop ，然後把協程對象交給 loop.run_until_complete，協程對象隨後會在 loop 裡得到運行。
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_some_work(3))
run_until_complete 是一個阻塞（blocking）調用，直到協程運行結束，它才返回。這一點從函數名不難看出。
run_until_complete 的參數是一個 future，但是我們這裡傳給它的卻是協程對象，之所以能這樣，是因為它在內部做了檢查，通過 ensure_future 函數把協程對象包裝（wrap）成了 future。所以，我們可以寫得更明顯一些：
loop.run_until_complete(asyncio.ensure_future(do_some_work(3)))
完整代碼：
import asyncio
async def do_some_work(x):
print("Waiting " + str(x))
await asyncio.sleep(x)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(do_some_work(3))
運行結果：
Waiting 3
<三秒鐘後程序結束>
假如協程是一個 IO 的讀操作，等它讀完數據後，我們希望得到通知，以便下一步數據的處理。這一需求可以通過往 future 添加回調來實現。
def done_callback(futu):
print('Done')
futu = asyncio.ensure_future(do_some_work(3))
futu.add_done_callback(done_callback)
loop.run_until_complete(futu)
實際項目中，往往有多個協程，同時在一個 loop 裡運行。為了把多個協程交給 loop，需要藉助 asyncio.gather 函數。
loop.run_until_complete(asyncio.gather(do_some_work(1), do_some_work(3)))
或者先把協程存在列表裡：
coros = [do_some_work(1), do_some_work(3)]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*coros))
運行結果：
Waiting 3
Waiting 1
<等待三秒鐘>
Done
這兩個協程是並發運行的，所以等待的時間不是 1 + 3 = 4 秒，而是以耗時較長的那個協程為準。
參考函數 gather 的文檔：
gather(*coros_or_futures, loop=None, return_exceptions=False)
Return a future aggregating results from the given coroutines or futures.
發現也可以傳 futures 給它：
futus = [asyncio.ensure_future(do_some_work(1)),
asyncio.ensure_future(do_some_work(3))]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*futus))
gather 起聚合的作用，把多個 futures 包裝成單個 future，因為 loop.run_until_complete 只接受單個 future。
5. run_until_complete和run_forever我們一直通過 run_until_complete 來運行 loop ，等到 future 完成，run_until_complete 也就返回了。
async def do_some_work(x):
print('Waiting ' + str(x))
await asyncio.sleep(x)
print('Done')
loop = asyncio.get_event_loop()
coro = do_some_work(3)
loop.run_until_complete(coro)
輸出：
Waiting 3
<等待三秒鐘>
Done
<程序退出>
現在改用 run_forever：
async def do_some_work(x):
print('Waiting ' + str(x))
await asyncio.sleep(x)
print('Done')
loop = asyncio.get_event_loop()
coro = do_some_work(3)
asyncio.ensure_future(coro)
loop.run_forever()
輸出：
Waiting 3
<等待三秒鐘>
Done
<程序沒有退出>
三秒鐘過後，future 結束，但是程序並不會退出。run_forever 會一直運行，直到 stop 被調用，但是你不能像下面這樣調 stop：
loop.run_forever()
loop.stop()
run_forever 不返回，stop 永遠也不會被調用。所以，只能在協程中調 stop：
async def do_some_work(loop, x):
print('Waiting ' + str(x))
await asyncio.sleep(x)
print('Done')
loop.stop()
這樣並非沒有問題，假如有多個協程在 loop 裡運行：
asyncio.ensure_future(do_some_work(loop, 1))
asyncio.ensure_future(do_some_work(loop, 3))
loop.run_forever()
第二個協程沒結束，loop 就停止了——被先結束的那個協程給停掉的。
要解決這個問題，可以用 gather 把多個協程合併成一個 future，並添加回調，然後在回調裡再去停止 loop。
async def do_some_work(loop, x):
print('Waiting ' + str(x))
await asyncio.sleep(x)
print('Done')
def done_callback(loop, futu):
loop.stop()
loop = asyncio.get_event_loop()
futus = asyncio.gather(do_some_work(loop, 1), do_some_work(loop, 3))
futus.add_done_callback(functools.partial(done_callback, loop))
loop.run_forever()
其實這基本上就是 run_until_complete 的實現了，run_until_complete 在內部也是調用 run_forever。
6. Close Loop?以上示例都沒有調用 loop.close，好像也沒有什麼問題。所以到底要不要調 loop.close 呢？
簡單來說，loop 只要不關閉，就還可以再運行。：
loop.run_until_complete(do_some_work(loop, 1))
loop.run_until_complete(do_some_work(loop, 3))
loop.close()
但是如果關閉了，就不能再運行了：
loop.run_until_complete(do_some_work(loop, 1))
loop.close()
loop.run_until_complete(do_some_work(loop, 3)) # 此處異常
建議調用 loop.close，以徹底清理 loop 對象防止誤用。
7. gather 和 waitasyncio.gather 和 asyncio.wait 功能相似。
coros = [do_some_work(loop, 1), do_some_work(loop, 3)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(coros))
具體差別可請參見 StackOverflow 的討論：Asyncio.gather vs asyncio.wait。
8. TimerC++ Boost.Asio 提供了 IO 對象 timer，但是 Python 並沒有原生支持 timer，不過可以用 asyncio.sleep 模擬。
async def timer(x, cb):
futu = asyncio.ensure_future(asyncio.sleep(x))
futu.add_done_callback(cb)
await futu
t = timer(3, lambda futu: print('Done'))
loop.run_until_complete(t)