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异步是计算机多线程的异步处理。与同步处理相对，异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成，而是允许后续操作，直至其它线程将处理完成，并回调通知此线程。
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协程中更底层的对象：future对象，一般不会直接使用，它是task类的基类，task一部分的功能是future提供的，其是更低级的接口，帮助我们去等待异步的结果。例如res=await task1，等结果是由furture对象来创建的，furture对象内部封装了一个_state的值，维护着状态，如果变成finish完成，就不再等待，而是往后执行、
task对象继承future，task对象内部await结果的处理是基于Future对象进行处理的。
示例1：如果没有任何结果的任务，程序会一直运行。
示例2：手动给future对象赋值。一般不会手动去设置这个。仅了解。
Task 和 Future
前面我们讨论了协程，以及如何在循环中运行它们才有用。现在我想简单谈谈Task和Future api。你将使用最多的是Task，因为你的大部分工作将涉及使用create_task()函数运行协程，就像在第22页的“快速开始”中设置的那样。Future类实际上是Task的超类，它提供了与循环交互操作的所有功能。
可以这样简单地理解:Future表示某个活动的未来完成状态，并由循环管理。Task是完全相同的，但是具体的“activity”是一个协程——可能是你用async def函数加上create_task()创建的协程。
Future类表示与循环交互的某个东西的状态。这个描述太模糊了，不太有用，所以你可以将Future实例视为一个切换器，一个完成状态的切换器。当创建Future实例时，切换设置为“尚未完成”状态，但稍后它将是“完成”状态。事实上，Future实例有一个名为done()的方法，它允许你检查状态，如示例 3-15所示。
示例 3-15. 用done()方法检查完成状态
Future实例还可以执行以下操作：
• 设置一个result值（用.set_result(value)设置值并且使用 .result()获取值）
• 使用.cancel()方法取消 (并且会用使用.cancelled()检查是否取消)
• 增加一个Future完成时回调的函数
即使Task更常见，也不可能完全避免使用Future：例如，在执行器上运行函数将返回Future实例，而不是Task。让我们快速看一下 示例 3-16 ，了解一下直接使用Future实例是什么感觉。
示例 3-16. 与Future实例的交互
（L3）创建一个简单的 main函数。我们运行这个函数，等上一会儿然后在Future f上设置一个结果。
（L5）设置一个结果。
（L8）手动创建一个Future实例。注意，这个实例(默认情况下)绑定到我们的循环，但它没有也不会被附加到任何协程(这就是Tasks的作用)。
（L9）在做任何事情之前，确认future还没有完成。
（L11）安排main()协程，传递future。请记住，main()协程所做的所有工作就是sleep，然后切换Future实例。(注意main()协程还不会开始运行：协程只在事件循环运行时才开始运行。)
(L13)在这里我们在Future实例上而不是Task实例上使用run_until_complete()。这和你以前见过的不一样。现在循环正在运行，main()协程将开始执行.
（L16）最终，当future的结果被设置时，它就完成了。完成后，可以访问结果。
当然，你不太可能以这里所示的方式直接使用Future；代码示例仅用于教育目的。你与asynccio的大部分联系都是通过Task实例进行的。
你可能想知道如果在Task实例上调用set_result()会发生什么。在Python 3.8之前可以这样做，但现在不允许这么做了。任务实例是协程对象的包装器，它们的结果值只能在内部设置为底层协程函数的结果，如 示例 3-17所示那样。
示例 3-17. 在task上调用set_result
（L13）唯一的区别是我们创建的是Task实例而不是Future实例。当然，Task API要求我们提供一个协程；这里我们使用sleep()只是因为简单方便。
（L7）正在传入一个Task实例。它满足函数的类型签名(因为Task是Future的子类)，但从Python 3.8开始，我们不再允许在Task上调用set_result()：尝试这样做将引发RuntimeError。这个想法是，一个Task代表一个正在运行的协程，所以结果应该总是来自于task自身。
（L10, L24）但是，我们仍然可以cancel()一个任务，它将在底层协程中引发CancelledError。
Create_task? Ensure_Future? 下定决心吧！
在第22页的“快速入门”中，我说过运行协程的方法是使用asyncio.create_task()。在引入该函数之前，有必要获取一个循环实例并使用loop.create_task()完成相同的任务。事实上，这也可以通过一个不同的模块级函数来实现:asyncio.ensure_future()。一些开发人员推荐create_task()，而其他人推荐ensure_future()。
在我为这本书做研究的过程中，我确信API方法asyncio.ensure_future()是引起对asyncio库广泛误解的罪魁祸首。API的大部分内容都非常清晰，但在学习过程中还存在一些严重的障碍，这就是其中之一。当你遇到ensure_future()时，你的大脑会非常努力地将其集成到关于asyncio应该如何使用的心理模型中——但很可能会失败!
在Python 3.6 asyncio 文档中，这个现在已经臭名昭著的解释突出了 ensure_future() 的问题：
asyncio.ensure_future(coro_or_future, *, _loop =None)
安排执行一个协程对象：把它包装在future中。返回一个Task对象。如果参数是Future，则直接返回。
什么!? 当我第一次读到这篇文章时，我很困惑。下面希望是对ensure_future()的更清楚的描述:
这个函数很好地说明了针对终端用户开发人员的asyncio API(高级API)和针对框架设计人员的asyncio API(低级API)之间的区别。让我们在示例 3-18中自习看看它是如何工作的。
示例 3-18. 仔细看看ensure_future()在做什么
（L3）一个简单的什么都不做的协程函数。我们只需要一些能组成协程的东西。
（L6）我们通过直接调用该函数来创建协程对象。你的代码很少会这样做，但我想在这里明确地表示，我们正在向每个create_task()和ensure_future()传递一个协程对象。
（L7）获取一个循环。
（L9）首先，我们使用loop.create_task()在循环中调度协程，并返回一个新的Task实例。
（L10）验证类型。到目前为止，没有什么有趣的。
（L12）我们展示了asyncio.ensure_future()可以被用来执行与create_task()相同的动作：我们传入了一个协程，并返回了一个Task实例(并且协程已经被安排在循环中运行)!如果传入的是协程，那么loop.create_task()和asyncio.ensure_future()之间没有区别。
（L15）如果我们给ensure_future()传递一个Task实例会发生什么呢？注意我们要传递的Task实例是已经在第4步通过loop.create_task()创建好的。
（L16）返回的Task实例与传入的Task实例完全相同:它在被传递时没有被改变。
直接传递Future实例的意义何在？为什么用同一个函数做两件不同的事情？答案是，ensure_future()的目的是让框架作者向最终用户开发者提供可以处理两种参数的API。不相信我？这是ex-BDFL自己说的：
ensure_future()的要点是，如果你有一个可能是协程或Future(后者包括一个Task，因为它是Future的子类)的东西，并且你想能够调用一个只在Future上定义的方法(可能唯一有用的例子是cancel())。当它已经是Future(或Task)时，它什么也不做；当它是协程时，它将它包装在Task中。
如果您知道您有一个协程，并且希望它被调度，那么正确的API是create_task()。唯一应该调用ensure_future()的时候是当你提供一个API(像大多数asyncio自己的API)，它接受协程或Future，你需要对它做一些事情，需要你有一个Future。
—Guido van Rossum
总而言之，asyncio.sure_future()是一个为框架设计者准备的辅助函数。这一点最容易通过与一种更常见的函数进行类比来解释，所以我们来做这个解释。如果你有几年的编程经验，你可能已经见过类似于例3-19中的istify()函数的函数。示例 3-19中listify()的函数。
示例 3-19. 一个强制输入列表的工具函数
这个函数试图将参数转换为一个列表，不管输入的是什么。api和框架中经常使用这类函数将输入强制转换为已知类型，这将简化后续代码——在本例中，您知道参数(来自listify()的输出)将始终是一个列表。
如果我将listify()函数重命名为ensure_list()，那么您应该开始看到与asyncio.ensure_future()的类似之处:它总是试图将参数强制转换为Future(或子类)类型。这是一个实用函数，它使框架开发人员(而不是像你我这样的终端用户开发人员)的工作变得更容易。
实际上，asyncio标准库模块本身使用ensure_future()正是出于这个原因。当你下次查看API时，你会发现函数参数被描述为“可等待对象”，很可能内部使用ensure_future()强制转换参数。例如，asyncio.gather()函数就像下面的代码一样:
aws参数表示“可等待对象”，包括协程、task和future。在内部，gather()使用ensure_future()进行类型强制转换：task和future保持不变，而把协程强制转为task。
这里的关键是，作为终端用户应用程序开发人员，应该永远不需要使用asyncio.ensure_future()。它更像是框架设计师的工具。如果你需要在事件循环上调度协程，只需直接使用asyncio.create_task()来完成。
在接下来的几节中，我们将回到语言级别的特性，从异步上下文管理器开始。
setInterval(函数名,1000); t: Timer = new Timer(1000, 5); t.addEventListener(TimerEvent.TIMER,函数名); t.addEventListener(TimerEvent.TIMER_COMPLETE, 函数名); t.start();
C10k是一个在1999年被提出来的技术挑战,如何在一颗1GHz CPU,2G内存,1gbps网络环境下,让单台服务器同时为1万个客户端提供FTP服务
阻塞式I/O(使用最多)、非阻塞式I/O、I/O复用、信号驱动式I/O(几乎不使用)、异步I/O(POSIX的aio_系列函数)
select、poll、epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就是通过一种机制,一个进程可以监听多个描述符,一旦，某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作。但select、poll、epoll本质上都是同步I/O,因为他们都需要在读写时间就绪后负责进行读写,也就是说读写过程是阻塞的,而异步I/O无需自己负责进行读写,异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间
(1)select
select函数监视的文件描述符分3类,分别是writefds、readfds、exceptfds。调用select函数会阻塞,直到有描述符就绪(有数据可读、可写或者有except),或者超时函数返回。当select函数返回后可以通过遍历fdset来找到就绪的描述符。
select目前几乎在所有的平台上支持,其良好的跨平台支持也是它的一个优点。select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,在Linux上一般为1024,可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制,但是这样也会降低效率。
(2)poll
不同于select使用三个位图来表示三个fdset的方式,poll使用一个pollfd的指针实现。
pollfd结构包含了要监视的event和发生的event,不再使用select"参数-值"传递的方式。同时pollfd并没有最大数量限制(但是数量过大后性能也会下降)。和select函数一样,poll返回后,需要轮询pollfd来获取就绪的描述符。
从上面看,select和poll都需要在返回后通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。事实上同时连接的大量客户端在同一时刻可能只有很少的处于就绪的状态,因此随着监视的描述符数量的增长,其效率也会线性下降
(3)epoll
epoll是在2.6内核中提出的,是之前的select和poll的增强版本。相对于select和poll来说,epoll更加领灵活,没有描述符限制。epoll使用一个文件描述符管理多个描述符,将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中,这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。