Python 3.5版本引入了新的关键字"async"和"await"，用于支持异步编程。这个新功能是通过PEP 0492（Python Enhancement Proposal）引入的，它允许开发者编写更高效、更响应的异步代码。
什么是异步编程在传统的同步编程中，代码按照顺序执行，每一行代码需要等待上一行代码执行完毕才能继续执行。这种方式在处理耗时的操作时会导致程序阻塞，无法同时处理其他任务。而异步编程则允许在等待耗时操作完成的同时，继续执行其他任务。这种方式可以大大提高程序的性能和响应速度，特别是在处理I/O密集型任务时表现出色。async和await关键字在Python 3.5之前，异步编程需要使用回调函数、协程或者生成器等方式实现。但这些方式不够直观，代码可读性较差。Python 3.5引入了"async"和"await"关键字来简化异步编程。通过在函数定义前加上"async"关键字，可以将该函数声明为一个协程函数。在协程函数内部，可以使用"await"关键字来等待一个异步操作的完成。案例代码下面是一个使用async和await的简单案例代码，用于模拟异步下载图片的过程：pythonimport asyncioimport aiohttpasync def download_image(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: image_data = await response.read() with open('image.jpg', 'wb') as f: f.write(image_data)loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(download_image('https://example.com/image.jpg'))在上面的代码中，我们定义了一个名为download_image的异步函数。在函数内部，我们使用aiohttp库来发送异步的HTTP请求，并等待响应的完成。一旦响应完成，我们将图片数据写入到本地的image.jpg文件中。最后，我们使用asyncio库来运行协程函数。通过调用run_until_complete方法，我们可以等待协程函数的执行完成。通过引入async和await关键字，Python 3.5使得异步编程更加简洁、直观。它提供了一种高效处理I/O密集型任务的方式，可以显著提升程序的性能和响应速度。如果你需要编写高效的异步代码，不妨尝试使用Python 3.5及以上版本，并利用这两个关键字来简化你的代码。