异步

除非修改check（）
1.是一个异步函数
1.使用异步库/模块
1.主要与IO结合
你将不会从async获得任何性能。一个有效的async函数的例子。

async def check(item):
    await asyncio.sleep(1)
    return item > 5

如果您有一个异步检查函数，您可以这样做
需要10秒的系列版本

my_list = list(range(10))
res = [item for item in my_list if await check(item)]

与需要1秒的并行版本相比

import asyncio
my_list = list(range(10))
check_tasks = [check(_) for _ in my_list]
checked = await asyncio.gather(*check_tasks)
res = [item for keep, item in zip(checked, my_list) if keep]
print(res)

注意在创建check_tasks列表时，我们没有使用await，这是因为asyncio.gather接受协程。
另外，如果使用time.sleep（1）而不是asyncio.sleep（1），那么串行和并行运行时都是10 s。
如果您想限制在一个时间点执行的最大异步协程数，可以使用asyncio.信号量和modify check（）。
例如-如果我们想在给定的时间有两个并行的-

sem = asyncio.Semaphore(2)
async def check(item):
    async with sem:
        await asyncio.sleep(1)
        return item > 5

耗时5秒

多处理版本

检查定义为

import time
def check(item):
    await time.sleep(1)
    return item > 5

串行运行的初始代码将是

my_list = list(range(10))
checked = map(check, my_list)
res = [item for keep, item in zip(checked, my_list) if keep]
print(res)

并行版本将是

from multiprocessing import Pool
my_list = list(range(10))
with Pool(5) as p:
    checked = p.map(check, my_list)
res = [item for keep, item in zip(checked, my_list) if keep]
print(res)

池（5）将在此处启动5个进程。请记住，启动一个进程的开销很大。