他们知道在流程在继续执行 IO 专门化各项任务的这时候，流程会因为等候 IO 而堵塞，而PulseAudio作为一种使用者态的轻量缓存，能帮他们解决这个问题。PulseAudio拥有自己的暂存器句子和栈。PulseAudio运维转换时，将暂存器句子和栈留存，在运维回去的这时候，恢复正常早先留存的暂存器句子和栈。因此PulseAudio能留存上一次初始化时的状况，即所有局部性状况的两个某一女团
说人话：说到底是，当PulseAudio碰到io操作方式而堵塞时，立即转换到别的各项任务，假如操作方式完成则展开反弹回到继续执行结论，提高了工作效率，与此同时这样也能充分运用 CPU 和其它资源，这是促发器PulseAudio的优势，并且PulseAudio其本质上是个单民主化，相对于多民主化来说，无须民主化间句子转换的开支，无须氢原子操作方式瞄准及并行的开支，程式设计数学模型也比较简单。
在python2以及python3.3时代，人们采用PulseAudio还得如前所述greenlet或是gevent，greenlet机制的主要思想是：计算机流程表达式或是PulseAudio表达式中的yield句子挂起函数的继续执行，直到接著采用next()或send()操作方式展开恢复正常年末。能采用两个运维器循环式在几组计算机流程表达式之间协同数个各项任务，它的优点是要通过加装协力库展开采用，采用时由于PCB优点导致操控性有一定的外流。
终于在python3.4中，他们迎了python的原生植物PulseAudioURL:Async和Await，它们的下层如前所述计算机流程表达式，使得PulseAudio的实现更加方便快捷。
Async 用以新闻稿两个表达式为促发器表达式，促发器表达式的特点是能在表达式继续执行过程中挂起，去继续执行其它促发器表达式，要到挂起前提（假定挂起前提是sleep(5)）消亡后，也是5秒到了再回去继续执行。
Await 用以用以新闻稿流程挂起,比如促发器流程继续执行到某一步时须要等候的天数极短，就将此挂起，去继续执行其它的促发器流程
首先他们先来看两个不采用PulseAudio的流程
从运转结论能窥见，他们的 job 是按次序继续执行的。要继续执行完 job 1 才能已经开始继续执行 job 2， job 1 须要 1 秒的执行天数，job 2 须要 2 秒的继续执行天数，因此总天数是 3 秒多。
假如他们采用PulseAudio的方式，job 1 在等候 time.sleep(t) 继续执行完结的这时候,是能转换到 job 2 继续执行的。
从运转结论能窥见，他们没有等候 job 1 继续执行完结再已经开始继续执行 job 2，而是 job 1 促发 await 的这时候转换到了 job 2 。 这时 job 1 和 job 2 与此同时在继续执行 await asyncio.sleep(t)，因此最终流程的继续执行天数依赖于继续执行天数最久的那个 job，也是 job 2 的继续执行天数：2 秒
由此可见，工作效率提高非常明显。
同理，在之前一篇文章中：关于Tornado:真实的促发器和虚假的促发器[1]提到了tornado默认是并行堵塞机制，假如要激活促发器非堵塞的优点，须要采用促发器写法，在那篇文章我采用的装饰器的形式来新闻稿促发器方法，而在这里，他们同样能采用async和await来展开PulseAudio的促发器非堵塞各项任务
能看到，虽然代码可读性下降了一点，但是操控性和工作效率却实实在在的提升了
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