Python3的原⽣协程（AsyncAwait）和Tornado异步⾮阻塞
我们知道在程序在执⾏ IO 密集型任务的时候，程序会因为等待 IO ⽽阻塞，⽽协程作为⼀种⽤户态的轻量级线程，可以帮我们解决这个问题。协程拥有⾃⼰的寄存器上下⽂和栈。协程调度切换时，将寄存器上下⽂和栈保存，在调度回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下⽂和栈。因此协程能保留上⼀次调⽤时的状态，即所有局部状态的⼀个特定组合
说⼈话：说⽩了就是，当协程遇到io操作⽽阻塞时，⽴即切换到别的任务，如果操作完成则进⾏回调返回执⾏结果，提⾼了效率，同时这样也可以充分利⽤ CPU 和其他资源，这就是异步协程的优势，并且协程本质上是个单进程，相对于多进程来说，⽆需进程间上下⽂切换的开销，⽆需原⼦操作锁定及同步的开销，编程模型也⾮常简单。
在python2以及python3.3时代，⼈们使⽤协程还得基于greenlet或者gevent，greenlet机制的主要思想是：⽣成器函数或者协程函数中的yield语句挂起函数的执⾏，直到稍后使⽤next()或send()操作进⾏恢复为⽌。可以使⽤⼀个调度器循环在⼀组⽣成器函数之间协作多个任务，它的缺点是必须通过安装三⽅库进⾏使⽤，使⽤时由于封装特性导致性能有⼀定的流失。
终于在python3.4中，我们迎来了python的原⽣协程关键字:Async和Await，它们的底层基于⽣成器函数，使得协程的实现更加⽅便。
Async ⽤来声明⼀个函数为异步函数，异步函数的特点是能在函数执⾏过程中挂起，去执⾏其他异步函数，等到挂起条件（假设挂起条件是sleep(5)）消失后，也就是5秒到了再回来执⾏。
Await ⽤来⽤来声明程序挂起,⽐如异步程序执⾏到某⼀步时需要等待的时间很长，就将此挂起，去执⾏其他的异步程序
⾸先我们先来看⼀个不使⽤协程的程序
import time
def job(t):
time.sleep(t)
print('⽤了%s' % t)
def main():
[job(t) for t in range(1,3)]
start = time.time()
main()
print(time.time()-start)
从运⾏结果可以看出，我们的 job 是按顺序执⾏的。必须执⾏完 job 1 才能开始执⾏ job 2， job 1 需要 1 秒的执⾏时间，job 2 需要 2秒的执⾏时间，所以总时间是 3 秒多。
如果我们使⽤协程的⽅式，job 1 在等待 time.sleep(t) 执⾏结束的时候，是可以切换到 job 2 执⾏的。
import time
import asyncio
async def job(t):  # 使⽤ async 关键字将⼀个函数定义为协程
await asyncio.sleep(t)  # 等待 t 秒, 期间切换执⾏其他任务
print('⽤了%s秒' % t)
async def main(loop):  # 使⽤ async 关键字将⼀个函数定义为协程
await和async使用方法tasks = [ate_task(job(t)) for t in range(1,3)]  # 创建任务, 不⽴即执⾏
await asyncio.wait(tasks)  # 执⾏并等待所有任务完成
start = time.time()
loop = _event_loop()  # 建⽴ loop
loop.run_until_complete(main(loop))  # 执⾏ loop
loop.close()  # 关闭 loop
print(time.time()-start)
从运⾏结果可以看出，我们没有等待 job 1 执⾏结束再开始执⾏ job 2，⽽是 job 1 触发 await 的时候切换到了 job 2 。 这时 job 1 和job 2 同时在执⾏ await asyncio.sleep(t)，所以最终程序的执⾏时间取决于执⾏时间最长的那个 job，也就是 job 2 的执⾏时间：2 秒
由此可见，效率提⾼⾮常明显。
同理，在之前⼀篇⽂章中：提到了tornado默认是同步阻塞机制，如果要激活异步⾮阻塞的特性，需要使⽤异步写法，在那篇⽂章我使⽤的装饰器的形式来声明异步⽅法，⽽在这⾥，我们同样可以使⽤async和await来进⾏协程的异步⾮阻塞任务
import tornado.web
from tornado import gen
class IndexHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write('index')
async def doing():
await gen.sleep(10)  # here are doing some things
return 'Non-Blocking'
class NonBlockingHandler(tornado.web.RequestHandler):
async def get(self):
result = await doing()
self.write(result)
application = tornado.web.Application([
(r"/", IndexHandler),
(r"/nonblocking", NonBlockingHandler),
])
if __name__ == "__main__":
application.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
可以看到，虽然代码可读性下降了⼀点，但是性能和效率却实实在在的提升了

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