1.为什么C语言较Python等脚本语言编写计算密集型任务效率更高，而Python等脚本语言编写IO密集型任务较C语言效率更高？
答：可能的解释a：IO密集型任务比如WEB服务，这类服务的开发代码可能会经常性的更改、更新，所以需要开发效率较高的代码，即代码量少，码起来较快。
2.在进行TCP编程，调用socket进行通信时，客户端发送数据出去，一定会等到服务器传送数据回，才会接着执行后面的代码吗？
答：这是同步IO模型。异步IO模型便能有效解决这个问题，使得主线程在等待一个IO操作返回结果的过程中，能继续执行下面的代码。
3.在异步IO模型下，一个线程就可以同时处理多个IO请求，并且没有切换线程的操作。对于大多数IO密集型的应用程序，使用异步IO将大大提升系统的多任务处理能力。为什么一个线程处理多个IO请求时并没有切换线程的操作，那它又是如何进行多个IO请求的处理呢？
答:利用协程，使用yield关键字将协程标记为generator，在执行多协程（共享一个线程）时，便能利用yield的中断及返回值实现协程之间的切换操作，从而实现异步IO。
4.yield表达式如何理解其执行机制？
答：运行如下代码：
def consumer():
r = ''
while True:
print(r)
n = yield r
if not n:
return
print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
r = '200 OK'
def produce(c):
c.send(None)
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
r = c.send(n)
print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
c.close()
c = consumer()
produce(c)结果为：
#空行
[PRODUCER] Producing 1...
[CONSUMER] Consuming 1...
200 OK
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 2...
[CONSUMER] Consuming 2...
200 OK
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 3...
[CONSUMER] Consuming 3...
200 OK
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 4...
[CONSUMER] Consuming 4...
200 OK
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
[PRODUCER] Producing 5...
[CONSUMER] Consuming 5...
200 OK
[PRODUCER] Consumer return: 200 OK分析可发现：凡send(mesg)方法即执行相应generator函数并把mesg赋给当前yield表示式，然后直至遇到下一个yield关键字（如后面无yield，则需.close(),否则会抛出StopIteration异常），并返回下一个yield的参数（此例中为r）。
c.send(None)初始化即从函数开始执行，传入None是因为最开始没有yield表达式接收赋值，然后直到遇到yield（1号），并返回yield的参数r（为' '），亦跳出consumer函数，回到produce函数中继续执行下面的代码；
遇到c.send(n)又开始切换到consumer中执行，从上次中断处执行即yield处，将n赋值给本次yield(1号)表达式，然后继续执行consumer中下面的代码，直至遇到下一次yield（2号），返回yield(2号)的参数r，中断consumer，切换produce函数，接着send（n）继续执行；如此循环，直至produce结束。
总结：有yield表达式的执行方式即是利用c.send(mesg)切换到c函数中执行，
遇到yield表达式，将mesg赋值给yield表达式，继续执行c函数，
并在下一次yield中断c函数的执行，并将此时yield的参数r作为c.send(mesg)的返回值，回到c.send(mesg)所在的代码处执行下面的代码，
再下一次c.send(mesg)从中断的yield处执行c函数。