小编给大家分享一下python中异步IO怎么同时处理请求，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
1、IO操作
CPU比磁盘、网络等IO快很多。在一个线程中，CPU执行代码非常快。但是一旦遇到IO操作，比如读写文件，发送网络数据，就需要等待IO操作完成，才能进行下一步操作。这种情况叫做同步IO。
IO操作过程中，当前线程挂起，其他需要CPU执行的代码无法被当前线程执行。
因为一个IO操作阻塞了当前线程，导致其他代码无法执行，我们必须使用多线程或者多个进程并发执行代码，为多个用户服务。每个用户将被分配一个线程。如果线程因IO而挂起，其他用户的线程不会受到影响。
虽然多线程多进程模型解决了并发问题，但是系统不能无限制的增加线程。由于系统中线程切换的开销较高，一旦线程过多，CPU时间就会花在线程切换上，实际运行代码的时间会更少，导致性能严重下降。
因为我们要解决的问题是CPU的高速执行能力与IO设备的龟速严重不匹配，多线程和多进程只是解决这个问题的一种方式。
2、异步IO处理
另一种解决IO问题的方法是异步IO。当代码需要执行耗时的IO操作时，只发出IO指令，不等待IO结果，然后执行其他代码。一段时间后，IO返回结果时，会通知CPU进行处理。
可以想象，如果按普通顺序编写的代码实际上无法完成异步IO，那么异步IO模型需要一个消息循环，其中主线程重复“读取消息——处理消息”的过程。
从“发出IO请求”到接收“IO完成”期间，主线程只能在同步IO模式下挂起，但在异步IO模式下，主线程并不休息，而是继续在消息循环中处理其他消息。这样在异步IO模式下，一个线程可以同时处理多个IO请求，不存在切换线程的操作。对于大多数IO密集型应用，使用异步IO会大大提高系统的多任务处理能力。
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