Python异步编程的核心是 async 和 await，它们不是线程或进程，而是协程（coroutine）的语法糖，用于在单线程中高效处理 I/O 密集型任务（比如网络请求、文件读写、数据库查询）。入门关键不是“多快”，而是理解“什么时候挂起、什么时候恢复”。

async def 定义协程函数，不是普通函数

用 async def 声明的函数，调用时不会立即执行，而是返回一个协程对象（coroutine object）：

async def fetch\_data():

return "done"

coro = fetch\_data() # 这行不运行函数体，只生成协程对象 print(coro) #

要真正运行它，必须交给事件循环（event loop），比如用 await（在协程内部）、asyncio.run()（在顶层）或 loop.run\_until\_complete()（低层）。

await 只能在 async 函数里用，且只能等待“可等待对象”

await 的作用是：暂停当前协程，把控制权交还给事件循环，等被等待的对象准备好（比如 HTTP 响应到达），再恢复执行。它不能用在普通函数里，也不能随意 await 任意东西。

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可等待对象包括：

• 其他协程（由 async def 定义）
• asyncio.Task（用 asyncio.create\_task() 创建的并发任务）
• asyncio.Future（底层机制，一般不用手写）

常见错误示例：

\# ❌ 错误：在普通函数里用 await
def bad\_func():

await asyncio.sleep(1)  # SyntaxError

❌ 错误：await 普通函数或数字

async def wrong(): await print("hello") # TypeError: object is not awaitable await 42 # 同样报错

用 asyncio.run() 快速启动事件循环

这是最简单的入门方式——不用手动管理事件循环：

下载

import asyncio

async def main(): print("start") await asyncio.sleep(1) # 模拟耗时 I/O 操作 print("done")

asyncio.run(main()) # 自动创建、运行、关闭事件循环

注意：asyncio.run() 只能调用一次，且必须是程序入口点（不能嵌套调用）。生产环境如 Web 框架（FastAPI、aiohttp）会自己管理事件循环，你只需写 async/await 逻辑。

并发不等于并行：asyncio.gather() 是常用组合技

多个协程可以“看起来同时”运行，实际是事件循环在它们之间快速切换。用 asyncio.gather() 并发执行并收集结果：

async def get\_user(user\_id):

await asyncio.sleep(0.5)  # 模拟 API 请求延迟
return f"user\_{user\_id}"

async def main():

三个请求并发发出，总耗时约 0.5 秒，不是 1.5 秒

results = await asyncio.gather(
    get\_user(1),
    get\_user(2),
    get\_user(3)
)
print(results)  # \['user\_1', 'user\_2', 'user\_3'\]

asyncio.run(main())

对比同步写法：for 循环依次 await，总耗时是各次延迟之和；而 gather 让它们“重叠执行”，显著提升 I/O 密集场景效率。