标准Python程序很容易过载，从而出现慢如龟爬的情况。asyncio库正是为了解决这些问题而构建的，它简化了任务的划分和调度。asyncio可无缝地同时处理多个操作，使应用程序疾如闪电，且具有扩展性。 《Python asyncio并发编程》在大量示例的引导下，介绍异步、并行和并发编程。将难理解的并发内容分解为简明易懂的流程图，使读者可轻松了解任务的运行方式。在本书中，读者将学习如何使用asyncio来突破Python的限制，从而加快Web服务器和微服务的运行速度。读者甚至可将asyncio与传统的多处理技术结合起来，以大幅提升性能。 主要内容： 通过aiohttp构建支持并发Web请求的Web API。 同时运行海量SQL查询。 创建一个可并行处理数GB数据的map-reduce作业。 在asyncio中使用线程来混合阻塞代码和asyncio代码。

第1章 asyncio简介
1.1 什么是asyncio
1.2 什么是I/O密集型和CPU密集型
1.3 了解并发、并行和多任务处理
1.3.1 并发
1.3.2 并行
1.3.3 并行与并发的区别
1.3.4 什么是多任务
1.3.5 协同多任务处理的优势
1.4 了解进程、线程、多线程和多处理
1.4.1 进程
1.4.2 线程
1.5 理解全局解释器锁
1.5.1 GIL会释放吗
1.5.2 asyncio和GIL
1.6 单线程并发
1.7 事件循环的工作原理
1.8 本章小结
第2章 asyncio基础
2.1 关于协程
2.1.1 使用async关键字创建协程
2.1.2 使用await关键字暂停执行
2.2 使用sleep引入长时间运行的协程
2.3 通过任务实现并行
2.3.1 创建任务
2.3.2 同时运行多个任务
2.4 取消任务和设置超时
2.4.1 取消任务
2.4.2 设置超时并使用wait_for执行取消
2.5 任务、协程、future和awaitable
2.5.1 关于future
2.5.2 future、任务和协程之间的关系
2.6 使用装饰器测量协程执行时间
2.7 协程和任务的陷阱
2.7.1 运行CPU密集型代码
2.7.2 运行阻塞API
2.8 手动创建和访问事件循环
2.8.1 手动创建事件循环
2.8.2 访问事件循环
2.9 使用调试模式
2.9.1 使用asyncio.run
2.9.2 使用命令行参数
2.9.3 使用环境变量
2.10 本章小结
第3章 第一个asyncio应用程序
第4章 并发网络请求
第5章 非阻塞数据库驱动程序
第6章 处理CPU密集型工作
第7章 通过线程处理阻塞任务
第8章 流
第9章 Web应用程序
第10章 微服务
第11章 同步
第12章 异步队列
第13章 管理子进程
第14章 高级asyncio