1. 写在前面
在当今的Web应用程序领域，许多应用程序都密切依赖于各种I/O操作。这些操作的范围涵盖了从互联网下载网页内容、与多个微服务进行网络通信，以及同时执行多个查询操作，例如与MySQL或PostgreSQL等数据库的交互。对于Web请求或与微服务的通信来说，通常需要等待数百毫秒，甚至可能需要几秒钟的时间。而数据库查询可能会花费相当长的时间，特别是在数据库负载高或查询复杂的情况下。对于Web服务器来说，它可能需要同时处理数百甚至数千个请求，这增加了系统的负担。
然而，这些I/O操作通常会导致应用程序出现性能瓶颈。在传统的同步编程模型下，一个I/O操作完成之前，应用程序会被阻塞，无法执行其他任务。这就意味着在等待I/O操作完成的时间内，CPU资源和执行时间都被浪费掉了，这是非常低效的。
这正是asyncio异步编程库的用武之地。asyncio允许你编写异步非阻塞的代码，这意味着一个任务可以在等待I/O操作的同时，让出CPU资源给其他任务，使系统能够高效地处理多个任务。它通过协程来实现这一点，将长时间运行的任务拆分成小块，以便在需要时挂起和恢复。
使用asyncio，你的应用程序能够更好地利用计算资源，提高性能，并且不再受制于I/O操作的限制。这意味着你可以同时处理多个Web请求、与多个微服务通信或运行多个数据库查询，而不会出现性能问题。
在现代Web开发中，asyncio成为了一个强大的工具，帮助开发人员轻松应对高并发和I/O密集型任务。它改变了应用程序的性能和响应能力，为用户提供了更流畅的体验。
因此，无论是构建Web应用程序、网络爬虫、聊天服务器还是其他需要高并发处理的应用，asyncio都是一个不可或缺的工具，它让你的应用程序能够高效地处理现代Web应用中的各种I/O操作
许多现代应用程序，尤其是那些涉及大量I/O操作的Web应用，在执行过程中频繁遇到性能问题。这些I/O操作包括从互联网下载大量网页内容、通过网络与多个微服务进行通信，或者同时执行多个耗时的数据库查询，如MySQL或PostgreSQL。在这些情况下，Web请求或与微服务的通信可能需要数百毫秒，甚至几秒钟，特别是在网络延迟较高的情况下。数据库查询也可能占用大量时间，特别是在数据库负载较重或查询复杂的情况下。这可能导致Web服务器需要同时处理数百甚至数千个请求。
解决这个问题的一种方法是引入并发性，允许同时处理多个任务。在并发I/O的情况下，您可以同时发出多个Web请求，或允许多个客户端同时连接到服务器，而不必等待一个请求完成后再处理下一个。这种方式可以显著提高应用程序的性能和响应速度。以一个示例来说明：如果你正在编写一个需要下载100个网页或执行100个数据库查询的应用程序，如果每个查询需要1秒来执行，那么如果你依次执行这些请求，整个应用程序将至少需要100秒才能完成。但如果你使用并发处理，理论上可以在短短几秒内完成所有这些操作。
总之，并发编程是一种强大的工具，可帮助应对大规模I/O密集型任务的性能挑战，提高应用程序的效率和用户体验。
2. 浅谈asyncio
Python生态系统的最新成员asyncio是一个强大的异步I/O库，它允许开发者使用异步编程模型来运行代码，以处理多个I/O操作，同时仍然能够保持应用程序对外界的响应。异步编程的核心思想是能够在长时间运行的任务后台执行的同时，不阻塞其他代码的执行，从而提高系统的并发性和响应速度。这种方式允许应用程序同时执行多个任务，而不必等待某个任务完成后再处理下一个，极大地提高了性能和效率。
asyncio在Python生态系统中的演进也非常值得注意。从最初引入装饰器和生成器协程，到Python 3.5中引入关键字async和await，Python逐步实现了对协程和异步编程的顶级支持。这种语法让异步代码看起来像是同步运行的，大大提高了可读性和理解性。
asyncio的单线程事件循环并发模型是它的核心，允许开发者以异步方式执行协程。虽然它的名字表明主要用于I/O操作，但它也具备多线程和多进程的互操作性，使其能够处理多种类型的操作。这种互操作性使得asyncio能够轻松处理密集型任务，使用线程和进程的async和await语法，使工作流更容易理解，这使asyncio不仅适用于I/O密集型操作，还适用于密集型代码。这一系列特性使得asyncio成为Python生态系统中的一个强大工具，有望在未来的编程中发挥更大的作用
3. Python asyncio并发编程
《Python asyncio并发编程》旨在向读者介绍如何利用Python的并行技术来提高应用程序性能、吞吐量和响应速度。本书首先深入探讨了并行编程的核心概念，详细解释了asyncio的单线程并发模型，以及协程和async/await语法的工作原理。随后，我们将重点关注实际应用，包括同时发出多个Web请求或数据库查询、线程和进程管理、Web应用程序的构建，以及处理同步问题等。
通过本书，您将学习如何充分利用Python的asyncio库，使您的应用程序能够更高效地处理多个任务，从而提高性能和响应能力。无论您是初学者还是有经验的开发者，本书都将为您提供深入了解异步编程的机会，帮助您更好地应对现代应用程序中的并发性挑战。无论您是想了解asyncio的基础知识，还是希望掌握高级并发编程技巧，本书都能为您提供宝贵的指导和见解。让我们一起探索Python异步编程的精彩世界，提升编程技能，为应用程序的成功铺平道路
作者Matthew Fowler拥有近20年的软件工程经验，曾在多个职位中担任软件架构师和工程总监等要职。他的职业生涯始于为科学应用程序编写软件，之后转向全栈Web开发和分布式系统，最终领导了多个开发和管理团队，为拥有数百万用户的电子商务网站编写应用程序和构建系统。
在现代软件开发中，标准的Python程序可能会面临性能瓶颈，导致应用程序运行缓慢。asyncio库的出现旨在解决这些问题，它简化了任务的拆分和调度，使应用程序能够高效并发处理多个操作，极大提高了应用程序的响应速度。《Python asyncio并发编程》通过大量实际示例详细介绍了异步、并行和并发编程的核心概念。通过将复杂的并发内容可视化为清晰的流程图，使读者更容易理解任务的执行流程。
在本书中，读者将学会如何运用asyncio库来充分发挥Python的潜力，加速Web服务器和微服务的运行速度。此外，读者还将了解如何将asyncio与传统的多处理技术相结合，以进一步提高应用程序的性能。这本书旨在帮助开发者充分利用Python asyncio库的强大功能，解锁并发编程的潜力，提高应用程序的性能和响应速度。无论您是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益匪浅
本书主要讲述的内容如下：
- 通过aiohttp构建支持并发Web请求的Web API
- 同时运行海量SQL查询
- 创建一个可并行处理数GB数据的map-reduce作业
- 在asyncio中使用线程来混合阻塞代码和asyncio代码
书目详情如下：
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