关于同步和异步的理解：

当我执行一段程序时，不仅需要CPU处理，还需要硬盘、网络等IO操作。而事实是，CPU的速度远大于IO操作速度。

假设：此时有个程序的过程是，CPU处理--IO操作--CPU处理，进过三次操作才能完成。但是在进行IO操作时，程序就卡住了（因为太慢了）。

如果你写程序的逻辑是：先完成整个的------CPU处理--IO操作--CPU处理，才能进行下一个线程，那么，你的程序就是同步的。

如果你写程序的逻辑是：第一个线程先完成CPU处理，传递给IO操作，此时虽然卡住了，但是可以进行第二个线程再次从CPU处理开始。等第一个IO操作完成后，再交给CPU处理。第二个IO操作完成后，再交给CPU处理。这样你的程序就是异步的。

代码实现和对比

我们用几种不同的方式来运行---打印20个时间戳。

第一轮：同步的方式（我们刚学编程时，普遍的思维方式）：即打印一个时间戳后停顿1秒。

 

import time
def hello():
    time.sleep(1)

def run():
    for i in range(10):
        hello()
        print('Hello World:%s' % time.time()) 

if __name__ == '__main__':
    run()

可以看到输出如下：确实是间隔一秒后输出结果。前后十个线程间隔为：9秒

第二轮：异步的方式，用到 multiprocessing 库：这也是个异步的库。

import time
from multiprocessing.pool import Pool

def hello():
    time.sleep(1)

def run(i):
    hello()
    print('Hello World:%s' % time.time())

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool()  
    pool.map(run,[i for i in range(10)])

最终可以看到输出结果，前后十个进程间隔为：0.107秒

第三轮：异步的方式。使用asyncio库。

import time
import asyncio

# 这是定义异步函数，先记住写法即可
async def hello():
    asyncio.sleep(1)
    print('Hello World:%s' % time.time())

def run():
    for i in range(10):
        loop.run_until_complete(hello())  # 这是让这个事件一直处理下去，直到结束后再提交给下一步、进行该线程的剩余操作。

loop = asyncio.get_event_loop()  # 这是创建一个事件循环，可以理解为类中的，实例化的概念
if __name__ == '__main__':
    run()

最后的结果如下，前后十个线程的间隔为：0.001 秒

 

总结：

从以上测试可以看到同步和异步在性能上的差别还是很大的，如果程序更复杂，他们之间的差异会更大。

至于异步常用的库 multiprocessing 和asyncio 间，后者效率更高些，具体的差异细节，大家可以做更深入的测试进行调试。