Python3.7引入的未来标准库:协程与异步编程的新利器

Python3.7引入了一个重要的未来标准库——asyncio，它提供了协程和异步编程的支持。协程是一种轻量级的线程，可以实现多任务的效果，但不需要线程切换的开销，从而提高程序的运行效率。异步编程则是一种编程模式，通过异步操作来提高程序的并发性能。

使用asyncio进行异步编程非常简单，下面是一个使用asyncio模块实现的简单的例子：

import asyncio

async def hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(hello())

上面的代码使用async关键字定义了一个异步函数hello，函数内部使用await关键字表示异步操作。在这个例子中，hello函数会打印"Hello"，然后暂停一秒钟，最后再打印"World"。在主函数中，使用asyncio.get_event_loop()函数获取事件循环对象，然后使用loop.run_until_complete()方法运行hello函数。

在执行hello函数时，程序会先打印"Hello"，然后调用await asyncio.sleep(1)来暂停一秒钟，等待异步操作完成，最后再打印"World"。

除了定义异步函数外，还可以使用asyncio模块提供的其他方法来实现异步操作。例如，可以使用asyncio.ensure_future()方法将一个协程对象添加到事件循环中，然后使用asyncio.gather()方法来等待多个协程对象的完成。

下面的代码是一个使用asyncio进行并发处理的例子：

import asyncio

async def fetchData(url):
    # 异步获取数据
    print("Fetching data from", url)
    await asyncio.sleep(2)
    print("Fetched data from", url)

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [
    asyncio.ensure_future(fetchData('http://www.example.com')),
    asyncio.ensure_future(fetchData('http://www.example.org')),
    asyncio.ensure_future(fetchData('http://www.example.net'))
]

loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

上面的代码定义了一个名为fetchData的异步函数，它模拟了通过网络获取数据的过程。在主函数中，创建了三个获取数据的任务，并通过asyncio.gather()方法等待它们的完成。程序会首先打印"Fetching data from"，然后等待两秒钟，最后打印"Fetched data from"。

asyncio的引入使得Python在异步编程方面有了更好的支持，可以方便地处理并发任务，提高程序的性能。它大大简化了编写异步程序的过程，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。

总之，Python3.7引入的asyncio模块为协程和异步编程提供了新的利器，使得编写高效的异步程序变得更加简单。开发者可以通过使用async和await关键字，配合asyncio模块提供的方法，来实现高效的并发操作。