async def 定义的是协程函数而非协程对象，需通过await（在协程内）或asyncio.run()触发执行；await仅支持Awaitable对象；IO密集型任务适用异步，CPU密集型反降效。
async def 定义的函数不是协程对象，而是协程函数
直接调用 async def 函数不会执行逻辑，也不会返回结果，只返回一个 coroutine 对象——它得被事件循环驱动才能跑起来。很多人卡在这一步，以为写了 async def 就自动异步了。
- 错误现象：
my_coro()返回<coroutine object my_coro at></coroutine>，但控制台没输出、没报错、也没结果 - 正确做法：必须用
await（在另一个协程里）或asyncio.run()（顶层入口）来触发执行 - 不能在普通函数里写
await，会报SyntaxError: 'await' outside function；也不能在同步上下文里直接await my_coro() -
asyncio.run()是最简启动方式，但它每次调用都会新建并关闭事件循环，不适合反复调用或嵌入已有循环的场景
await 只能挂起可等待对象（Awaitable），不是所有东西都能 await
await 后面必须是 Awaitable：协程对象、Task、Future，或者实现了 __await__ 方法的对象。拿普通函数、列表、字符串甚至 None 去 await，立刻抛 TypeError: object XXX can't be used in 'await' expression。
- 常见误用：
await time.sleep(1)→ 错！time.sleep是阻塞同步函数，要换await asyncio.sleep(1) - HTTP 请求别用
requests.get()，它会卡死整个 event loop；得用aiohttp或httpx.AsyncClient - 数据库操作同理：
sqlite3.connect()不行，得选aiosqlite或asyncpg这类原生异步驱动 - 想把同步函数“变”成可 await 的？可以用
loop.run_in_executor()扔进线程池，但这是妥协方案，有开销，不是真异步
asyncio.gather() 和 asyncio.create_task() 的分工很关键
并发执行多个协程时，选错方式会导致串行、丢失异常、或任务被意外丢弃。
-
asyncio.gather(coro1(), coro2(), ...)：适合「等全部完成」的场景，返回结果列表；任一协程出错，其他还在跑，但最终gather抛异常（除非加return_exceptions=True） -
asyncio.create_task(coro())：立即调度协程为后台任务，返回Task对象；适合「发出去就不管」或需要后续手动cancel()/done()检查的场景 - 别写
await asyncio.create_task(coro())—— 这等于又变回串行；应该先创建 task，再统一await它们 - 如果在循环里反复
create_task却不保存引用，task 可能被 GC 掉，导致协程静默消失（尤其在没有await或asyncio.wait等待时）
async/await 不是万能加速器，IO 密集才明显受益
纯 CPU 计算用 async def 包一层，性能反而更差——Python 的 GIL 没绕过去，还多了协程调度开销。
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- 适用场景：网络请求、文件读写（用
aiofiles）、数据库查询、WebSocket 通信等 IO 等待长的操作 - 不适用场景：数学计算、图像处理、JSON 解析（除非数据极大且用流式解析）、正则匹配等 CPU 绑定任务
- 混合场景要拆开：CPU 部分用
loop.run_in_executor()丢给线程池，IO 部分走await，别全塞进一个协程里 - 本地开发调试时，记得关掉 IDE 的「异步模式」或断点设置，某些调试器对协程支持不稳，容易跳过
await行或卡住
