实际工作中，往往会使用碰到文件io或者网络io。
批处理大量文件或者做爬虫，如果使用同步的方式，大量时间都会消耗在io的等待上，尤其是网络IO，包括建立socket，下载，这个很大程度上取决于网络环境，比如我们去网上爬取一些图片做一些图像处理的训练啊等等。爬取后执行的动作耗时其实很短，90%的时间都耗在网络IO上了，我们就要考虑异步了。
比如我们爬取人人网，微博等平台的资料，因为大家的首页都是固定的url+id，
比如微博
https://weibo.com/u/1669879400?is_hot=1这个是迪丽热巴的微博首页
https://weibo.com/u/1669879410?is_hot=1这是某未知用户的微博首页
首页有粉丝和关注数，比如我要获取大量样本的粉丝和关注数，我可以遍历id去拿数据。当然微博这种平台肯定做了反爬取的，下面的代码也没带session，是访问不通的。这里只是做个例子，大家千万不要尝试，要查水表的。
最简单的异步就是使用gevent, 这里的monkey是用来改变标准socket库的。当一个库需要修改Python本身 的基础行为的时候，monkey就派上用场了。gevent能够 修改标准库里面大部分的阻塞式系统调用，包括socket、ssl、threading和 select等模块，而变为协程。但使用使用要注意多进程和gevent并用时，dns解析有一定限制，详见解决多进程+gevent的dns问题
import gevent import monkey
monkey.patch_socket
from gevent.coros import Semaphore
import urlib2
def generate_url(tmpl, ids):
for i in xrange(ids):
yield tmpl.format(id=i*10 + 1669879400)
def chunk_requests(urls, size=100):
semaphore = Semaphore(size)
requests = [gevent.spawn(download, url, semaphore) for url in urls]
for responese in gevent.iwait(requests):
yield response
def download(url, semaphore):
with semaphore:
data = urllib2.urlopen(url)
return data.read()
delay = 100
num_iter = 500
url_tmpl = 'https://weibo.com/u/{id}?is_hot=1'
urls = generate_urls(url_tmpl, num_iter)
response_futures = check_request(urls, 100)
# 写方法处理response_futures,会在异步调用完成后继续执行处理方法