1、IO操作
CPU比磁盘、网络和其他IO要快得多。在一个线程中，CPU执行代码非常快。但一旦IO操作，如读写文件和发送网络数据，您需要等待IO操作完成，然后才能进行下一步操作。这种情况被称为同步IO。
在IO操作过程中，当前线程挂起，当前线程无法执行其他需要CPU执行的代码。
由于IO操作阻塞了当前线程，其他代码无法执行，我们必须使用多线程或多个过程并发执行代码，以服务于多个用户。每个用户将被分配一个线程。如果线程因IO而挂起，则不会影响其他用户的线程。
虽然多线程多流程模型解决了并发问题，但系统无法制作增加线程。由于系统中线程切换的成本较高，一旦线程过多，CPU时间将花在线程切换上，实际操作代码的时间将较少，导致性能严重下降。
因为我们需要解决的问题是，CPU的高速执行能力与IO设备的龟速严重不匹配，多线程和多过程只是解决这个问题的一种方法。
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，当IO返回结果时，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“发送IO请求”到接收“IO完成”，主线程只能挂在同步IO模式下，但在异步IO模式下，主线程不会休息，而是继续在新闻周期中处理其他新闻。这样，在异步IO模式下，一个线程可以同时处理多个IO请求，没有切换线程。对于大多数IO密集型应用程序，使用异步IO它将大大提高系统的多任务处理能力。
以上是python异步IO同时处理请求的方法，希望对大家有好处所帮助。更多Python学习指导：python基础教程