首先理解一下“异步”的概念：在一个同步环境中（如传统的单线程），当一个函数调用IO密集型的操作时（例如读取文件或网络请求等），整个进程会等待该操作完成才继续进行下一步。而在异步环境下，则允许这些耗时操作在其自身运行的同时主线程可以去执行其他任务，在IO操作完成后通知并恢复之前挂起的任务，从而有效避免了不必要的等待时间，极大地提高了系统吞吐量及响应速度。
Python 3.5版本引入`asyncio`模块后正式支持原生协程，其中的关键字 async 和 await 分别用于定义异步函数及其内部待定结果的对象：
1. **async**: 这是一个修饰符，用来标记一个函数为异步函数，也称作coroutine(协同例程)。这类函数不会立即执行而是返回一个可迭代对象——Coroutine实例。
python
async def my_async_function():
# 异步代码块...
2. **await**: 在上述声明的异步函数内，如果需要等待某个异步操作的结果再决定后续流程走向的话，就可以使用await关键字来暂停当前协程的执行直到表达式的值变为可用状态。
python
import asyncio
async def fetch_data(url):
response = await aiohttp.get(url)
return (await response.text())
async def main_task():
data = await fetch_data('https://example.com')
print(data)
loop = asyncio.get_event_loop()
result_coro = main_task()
loop.run_until_complete(result_coro)
在这里，fetch_data方法内的get是个异步HTTP请求，它会在获取到数据前处于pending状态；而main_task里对它的调用则会被(await)语句暂时中断，让出控制权给事件循环(event loop)，直至收到服务器回应后再重新激活这个协程以取得实际文本内容输出。
**工作原理**
- 当我们在异步函数内部遇到await表达式并且其右侧运算对象未就绪时，此函数的实际上下文（即堆栈帧）将会被保存下来，然后交由event loop管理调度；
- Event Loop作为核心组件负责监控所有已注册且准备好的Future、Task或者其它类型的回调，一旦它们的状态变化至已完成（resolved/rejected/finished），Event Loop就会取出相应的协程将其唤醒并使其从上次yield的位置开始续行计算过程；
- 如此反复往复，实现了多个看似同时发生但实际上交替快速切换推进的逻辑流，这种技术被称为"协作多任务"(Cooperative multitasking), 是现代高性能服务端应用架构的基础所在。
总结来说，借助于Python的async/await特性构建的应用能够充分利用CPU资源，降低延迟并提升整体系统的扩展性和稳定性。尤其是在高负载下的大规模并发场景下表现尤为突出，使得开发者能轻松应对涉及大量I/O操作的服务设计挑战。
标签： 异步执行函数
