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。
以上就是python异步IO同时处理请求的方法，希望能对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
