Python中的异步编程：Asyncio

, 4)),

]

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

loop.close()

end = time.time()

print("Total time: {}".format(end - start))

脚本输出：

Task A: Compute factorial(2)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648665 
 
  
 
Task B: Compute factorial(2)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:40.648859 
 
  
 
Task A: Compute factorial(3)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649564 
 
  
 
Task B: Compute factorial(3)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:41.649943 
 
  
 
Task A: factorial(3) is 6 
 
  
 
Task B: Compute factorial(4)   
 
SLEEP 2017-04-06 13:44:42.651755 
 
  
 
Task B: factorial(4) is 24 
 
  
 
Total time: 3.008226156234741

推荐应用异步模式编程的几个来由

大年夜输出可以看到，异步模式的代码履行速度快了大年夜概两秒。当应用异步模式的时刻(每次调用 await asyncio.sleep(1) )，过程控制权会返回到主法度榜样的消息轮回里，并开端运行队列的其他义务(义务A或者义务B)。

当应用标准的 sleep办法时，当前哨程会挂起等待。什么也不会做。实际上，标准的 sleep 过程中，当前哨程也会返回一个 python 的说冥器，可以操作现有的其他线程，但这是另一个话题了。

很多公司的产品都广泛的应用了异步模式，如 Facebook 旗下有名的 React Native 和 RocksDB 。像 Twitter 天天可以承载 50 亿的用户拜访，靠的也是异步模式编程。所以说,经由过程代码重构，或者改变模式办法，就能让体系工作的更快，为什么不去试一下呢?

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本文标题：Python中的异步编程：Asyncio

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