异步编程是一种不会阻塞的编程范式。相反，请求和函数调用会在未来某个时间以某种方式在后台发出和执行。这使调用者有时间执行其他活动，并在结果可用或调用者感兴趣时稍后处理发出的调用的结果。
异步意味着不同时，与同步或同时相反。在编程时，异步意味着请求动作，尽管在请求时并未执行。它稍后执行。这将发出进行函数调用的请求，而不会等待调用完成。我们可以选择稍后检查函数调用的状态或结果。
- 异步函数调用：请求函数在某个时间以某种方式被调用，允许调用者恢复并执行其他活动。
函数调用将以某种方式在某个时间在后台发生，程序可以执行其他任务或响应其他事件。这是关键。我们无法控制请求的处理方式或时间，只是我们希望在程序执行其他操作时处理它。发出异步函数调用通常会产生一些请求句柄，调用者可以使用该句柄来检查调用状态或获取结果。这通常被称为"未来"。异步函数调用的句柄，允许检查调用状态和检索结果。
发出异步任务并进行异步函数调用称为异步编程。异步编程主要用于非阻塞 I/O，例如从与其他进程或其他系统的套接字连接读取和写入。非阻塞 I/O 是一种在请求读取和写入的情况下执行 I/O 的方式，尽管它是异步执行的。调用者不需要等待操作完成再返回。读取和写入操作以某种方式执行（例如，由底层操作系统或基于其构建的系统），并且操作和/或数据的状态稍后由调用者检索，一旦可用，或当调用者准备好时。
因此，我们可以看到非阻塞 I/O 与异步编程的关系。实际上，我们通过异步编程来使用非阻塞I/O，或者通过异步编程实现非阻塞I/O。非阻塞 I/O 与异步编程的结合是如此普遍，以至于它通常被简称为异步 I/O。
接下来，让我们考虑一下 Python 中的异步编程支持。
从广义上讲，Python 中的异步编程是指发出请求而不是阻塞等待它们完成。我们可以通过多种方式在 Python 中实现异步编程，尽管有一些与 Python 并发性相关。
第一个例子是 asyncio 模块。该模块使用 async/await 语法和带套接字和子进程的非阻塞 I/O 直接提供异步编程环境。
它是使用在事件循环中运行的协程实现的，事件循环本身在单个线程中运行。更广泛地说，Python 提供了可以异步执行任务的线程和进程。
例如，一个线程可以启动第二个线程来执行函数调用并恢复其他活动。操作系统将在某个时间安排并执行第二个线程，而第一个线程可能会或可能不会手动检查任务的状态。
更具体地说，Python 在 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExeuctor 类中提供了基于执行器的线程池和进程池。这些类使用相同的接口并通过返回 Future 对象的 submit() 方法支持异步任务。
multiprocessing 模块还提供了使用 Pool 和 ThreadPool 类中的进程和线程的工作池，ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExeuctor 类的前身。
这些类的功能是根据工作人员异步执行任务来描述的。它们显式地提供了用于执行任务的每种方法的同步（阻塞）和异步（非阻塞）版本。
例如，可以通过 apply() 方法同步或通过 apply_async() 方法异步发出一次性函数调用。