python异步编程
Python的在3.4中引入了协程的概念，可是这个还是以生成器对象为基础，3.5则确定了协程的语法。下面将简单介绍asyncio的使用。实现协程的不仅仅是asyncio，tornado和gevent都实现了类似的功能。
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event_loop 事件循环：程序开启一个无限的循环，程序员会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数。
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coroutine 协程：协程对象，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用。
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task 任务：一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数，任务则是对协程进一步封装，其中包含任务的各种状态。
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future： 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质的区别
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async/await 关键字：python3.5 用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。
协程的定义
# 使用关键字async
import time
import asyncio
now = lambda : time.time()
async def do_some_work(x):
print('Waiting: ', x)
start = now()
coroutine = do_some_work(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine)
print('TIME: ', now() - start)
通过async关键字定义一个协程（coroutine），协程也是一种对象。协程不能直接运行，需要把协程加入到事件循环（loop），由后者在适当的时候调用协程。asyncio.get_event_loop方法可以创建一个事件循环，然后使用run_until_complete将协程注册到事件循环，并启动事件循环。因为本例只有一个协程，于是可以看见如下输出：
Waiting: 2
TIME: 0.0004658699035644531
协程对象不能直接运行，在注册事件循环的时候，其实是run_until_complete方法将协程包装成为了一个任务（task）对象。所谓task对象是Future类的子类。保存了协程运行后的状态，用于未来获取协程的结果。
import asyncio
import time
now = lambda : time.time()
async def do_some_work(x):
print('Waiting: ', x)
start = now()
coroutine = do_some_work(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
# task = asyncio.ensure_future(coroutine)
task = loop.create_task(coroutine)
print(task)
loop.run_until_complete(task)
print(task)
print('TIME: ', now() - start)
创建task后，task在加入事件循环之前是pending状态，因为do_some_work中没有耗时的阻塞操作，task很快就执行完毕了。后面打印的finished状态。
asyncio.ensure_future(coroutine) 和 loop.create_task(coroutine)都可以创建一个task，run_until_complete的参数是一个future对象。当传入一个协程，其内部会自动封装成task，task是Future的子类。isinstance(task, asyncio.Future)将会输出True。
绑定回调
绑定回调，在task执行完毕的时候可以获取执行的结果，回调的最后一个参数是future对象，通过该对象可以获取协程返回值。如果回调需要多个参数，可以通过偏函数导入。
import time
import asyncio
now = lambda : time.time()
async def do_some_work(x):
print('Waiting: ', x)
return 'Done after {}s'.format(x)
def callback(future):
print('Callback: ', future.result())
start = now()
coroutine = do_some_work(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
task.add_done_callback(callback)
loop.run_until_complete(task)
print('TIME: ', now() - start)
def callback(t, future):
print('Callback:', t, future.result())
task.add_done_callback(functools.partial(callback, 2))
