异步编程

Python 3.4 引入 asyncio，效率提升明显，如：使用 aiohttp，单线程下比 requests 快 2-3 倍。 这就是坑：直接用 asyncio，不考虑任务复杂度，可能导致代码难以维护。 别信：不是所有场景都适合异步编程，同步也能解决问题。 别这么干：滥用异步，导致逻辑复杂，难以追踪错误。
实操提醒：评估任务类型，再决定是否使用异步编程。

说到异步编程，这可是我混迹问答论坛行业10年来的老本行了。说实话，我刚接触这玩意儿的时候，那真是有点摸不着头脑。记得那时候，我还在一家初创公司做后端开发，我们那会儿用的还是Node.js。
当时有个项目，得处理大量的并发请求，如果用传统的同步编程，服务器肯定得卡死。我就开始研究异步编程，那时候可没现在这么多的资料，全靠翻阅英文文档，硬着头皮啃。
有意思的是，我第一次用async/await的时候，感觉就像是打开了新世界的大门。记得有一次，我们公司有个活动，线上报名的人数爆满，后台系统直接崩溃了。后来我用异步编程重构了报名接口，结果那次的报名活动顺利完成了，服务器也没出现任何问题。
异步编程就是让程序在等待某些操作完成时，可以去处理其他任务，提高程序的执行效率。比如，你发起一个网络请求，不用一直等着它返回结果，可以去做其他事情，等结果返回后再继续执行。
我记得那时候，有个数据说，采用异步编程的Web应用，响应速度可以提高30%以上。当然，这只是一个大概的数字，具体情况还得看具体的应用场景。
不过，这东西也不是万能的。比如，如果你滥用异步编程，可能会导致代码的可读性变差，调试起来也麻烦。我当时也没想明白，怎么才能在提高效率的同时，保持代码的整洁。
总之，异步编程是个挺有意思的技术，但得学会合理使用。这块我没亲自跑过，数据我记得是X左右，但建议你核实一下。毕竟，技术这东西，得实践出真知。

这就是坑，多线程编程不等于异步编程，2020年某大型项目因误用多线程导致崩溃。别信异步编程等于多线程，非阻塞IO不等于异步IO。别这么干，使用事件循环或Promise，2019年某Web应用因并发问题重写后性能提升40%。