一、異步編程范式演進

1. 同步阻塞的困境：GIL限制與線程切換開銷

2. 事件循環本質：單線程并發模型

3. 協程優勢：比線程更輕量的執行單元

4. IO密集型場景：網絡請求/文件操作的最佳實踐

二、核心語法精要

import asyncioasync def fetch_data(url: str) -> dict:async with aiohttp.ClientSession() as session:async with session.get(url) as response:return await response.json()async def main():tasks = [fetch_data(url) for url in url_list]results = await asyncio.gather(*tasks)

三、關鍵組件詳解

1. 事件循環：asyncio.get_event_loop()

2. Future對象：異步操作的結果容器

3. Task調度：create_task vs ensure_future

4. 同步原語：Lock/Semaphore/Queue的異步版本

四、性能優化策略

1. 合理控制并發量（semaphore限制）

2. 連接池復用技巧

3. 異常處理規范

4. 與多進程結合的混合模式

五、常見陷阱解決方案

1. 阻塞代碼識別（async/await缺失）

2. 事件循環嵌套問題

3. 協程泄漏檢測

4. 上下文管理器異步化