让我们回顾一下简单TCP服务端的代码：
from network import *
server=tcpserver(8080)
while True:
clnt=server.accept()
if clnt==None: continue
data,addr=clnt.recv()
print("Received: "+data.decode())
clnt.send(data)
clnt.close()
在上述代码中，accept、recv和send等操作都是阻塞式的，这意味着服务器一次只能连接一个客户端，与这个客户端完成一系列通信后，才能连接下一个客户端。假设与单个客户端的通信时间跨度很长，而多数时间是在等待信息到来，那么这个通信的效率显然是非常低下的。
即使设置成非阻塞形式，仍会在上述操作失败之后引发异常，以反复尝试直到成功的形式完成上述操作。在这种情况下，性能开销全部损耗与异常处理，也不是我们想要的。
能否让服务端在等待某个服务器通信的间隔去处理别的客户端？
让我们考虑这样的情景：现有A、B两个任务需要执行，我们首先完成A，然后再完成B。这是顺序执行的。在这种情况下，执行A任务的时候，B任务是无法进行的。
现在你决定，轮流完成A、B两项任务，即先做1秒A任务，再做1秒B任务，接着又做1秒A任务，然后再做1秒B任务……如此循环，直到某一项任务先完成，然后再集中精力完成剩余一项任务。这种轮流执行A、B两项任务的方法，使得A、B两项任务看起来在同时推进（称为并发）。这正是多线程的形象解释。
显然，在A、B两个任务将切换也是需要时间的。对于A、B两个任务，如果在做B任务的时候A任务恰好在等待其他工作完成（例如等待输入），那么相当于时间得到了充分利用，切换的时间代价可以忽略。当然，也有这样的可能：A任务中正在努力运算，然而轮转的时间到了，这时需要切换到B任务，那么时间并没有被节约，反而额外需要时间完成从A切换到B的工作。如果实际的任务数很多，那么大把的时间会浪费在任务切换上。这也是多线程优点和缺点的展现。
在计算机运行过程中，把一个处理器划分为若干个短的时间片，每个时间片依次轮流地执行处理各个应用程序。由于一个时间片很短，相对于一个应用程序来说，就好像是处理器在为自己单独服务一样，从而达到多个应用程序在同时进行的效果。这就是多线程。
容易注意到，accept、recv和send三种操作中，时间主要用在了等待过程中。因此，使用多线程可以节约时间，并且使得多个连接能够并发。具体来说，我们可以设置主线程，在其中不断进行accept操作接受客户端，一旦accept成功，创建新线程来处理本客户端的recv和send操作。
然而，如果连接的并发数很大（例如成千上万），为每个连接都创建一个线程将会是很大的开销，这相当于把时间浪费在创建和销毁线程上。此外，这种定时切换的方法就很有可能在某线程忙碌的时候打断它，从而把时间浪费在切换上。
线程还存在一些问题：假设有一张表格，每条数据都有5个字段，线程A正在修改某条数据。当线程A刚修改完前2个字段后，就被调度暂停并切换到线程B，而此时线程B刚好又要查询这条数据。此时这条数据只被修改了一半，有可能造成逻辑不自洽，从而带来问题。这被称为线程安全问题，需要通过互斥锁、信号量等手段，让线程B等待线程A完成来解决。
通过上述分析，我们发现创建过多的线程显然是不合适的。现在，假设你有一个池塘，里面有许多鱼。你饲养了3只猫，而这3只猫负责将整个池塘的鱼全部吃完。你负责捞鱼并把鱼分配给猫。
我们把鱼看成任务，把猫看作CPU，假设每个猫“同时”只吃2条鱼，就相当于每个CPU分配2个线程，而你就相当于分配任务的监管者。在这种模式下，线程的数量较少，因而线程创建、销毁以及切换的开销也较少。每个线程在轮转过程中可能会执行不同的任务。
线程池特别适用于这种通信的场景：任务数量庞大且不断出现，每个任务大部分时间用于是在等待数据到达。
线程池的效率高于每个连接创建一个线程的方法，但还可以改进：让每个任务在忙碌的过程中不要被打断，只在空闲的时候进行调度。在这种情况下，我们不再进行定时轮转的任务，而是改为闲时切换。在这种情况下，每个任务称为协程。
协程不像线程那样定时调度，其可以切换/调度的时机需要程序员手动指定，例如“等待某个任务完成后再继续进行本任务”，因此通过合理指定调度时机避免线程中会遇到的线程安全问题，不再需要互斥锁、信号量等手段来控制运行顺序。
在Python中，可以使用async关键字来指定一个函数异步执行，用await关键字使得异步函数在执行到某一步时停下来并等待另一函数完成（还可以取得其返回值）。此外，通过asyncio库的事件队列机制，我们可以很方便的创建基于协程的异步执行的TCP服务器，如以下代码所示：
import asyncio
async def handle_echo(reader, writer): # 每当socket接受了一个连接，就执行本函数
data = await reader.read(1024) # 等待socket数据接收完成，在此期间可以让别的协程干活
message = data.decode()
addr = writer.get_extra_info('peername')
print("Received %r from %r" % (message, addr))
print("Send: %r" % message)
writer.write(data)
await writer.drain() # 等待socket数据发送完成，在此期间可以让别的协程干活
print("Close the client socket")
writer.close()
loop = asyncio.get_event_loop() # 创建事件循环
coro = asyncio.start_server(handle_echo, '127.0.0.1', 8888, loop=loop) # 监听一次127.0.0.1:8888，接受到连接的时候就异步运行handle_echo函数
server = loop.run_until_complete(coro) # 循环运行上述监听过程
# 运行直到按下 Ctrl+C退出
print('Serving on {}'.format(server.sockets[0].getsockname()))
try:
loop.run_forever()
except KeyboardInterrupt:
pass
# 关闭服务器
server.close() # 开始关闭服务器，即不再接收新的连接
loop.run_until_complete(server.wait_closed()) # 等待所有已有连接完成
loop.close() # 中止事件循环
#本段代码修改自https://www.lookxue.com/blog/o618899e.html