异步不是加async就能提速，asyncio是协作式单线程调度器；await对CPU密集型操作无效，需用run_in_executor；event loop启动方式决定sync/async混用可行性；async with/for依赖特定协议，须用真正异步库。

异步不是加个 async 就能提速，Python 的 asyncio 是协作式单线程调度器，不是多线程或多进程的替代品。

为什么 await 一个 CPU 密集型函数毫无意义

await 只在遇到 awaitable 对象（如 async def 函数、asyncio.sleep()、aiohttp.get()）时让出控制权；它不会自动把同步 CPU 操作变成非阻塞。

• 写 await time.sleep(1) 是错的——time.sleep() 是同步阻塞，根本不可等待，会直接报 TypeError: object of type 'NoneType' is not awaitable
• 想在异步上下文中跑 CPU 密集任务，必须用 loop.run_in_executor() 托管到线程池或进程池
• 常见误用：await hashlib.sha256(data).digest() —— 这仍是同步计算，await 在这里纯属语法错误

event loop 启动方式决定你能不能混用 sync/async

主线程默认无运行中的 event loop；调用 asyncio.run() 会新建 loop 并关闭，但不能在已存在 loop 的环境（如 Jupyter、某些 Web 框架）里重复调用。

• Jupyter 中执行 asyncio.run(main()) 第二次会报 RuntimeError: asyncio.run() cannot be called from a running event loop
• 正确做法：检查是否已有 loop：asyncio.get_event_loop()，再用 loop.create_task() 或 asyncio.ensure_future()
• Flask/FastAPI 等框架已管理 loop，不应手动 run_until_complete()，否则可能冲突或导致死锁

async with / async for 不是语法糖，是协议强制要求

它们分别依赖对象实现 __aenter__/__aexit__ 和 __aiter__/__anext__，和普通 with / for 完全不兼容。

• 用普通文件对象 open('x.txt') 套 async with？报 AttributeError: __aenter__
• 要用异步 I/O，得选真正支持的库：aiofiles.open()、aiomysql.connect()、asyncpg.connect()
• async for item in some_async_iterable 要求 some_async_iterable 返回的对象实现了异步迭代器协议，不是加了 async 的生成器就能用

import asyncio
import aiofiles
async def read_large_file():
async with aiofiles.open('log.txt', mode='r') as f:
async for line in f:
if 'ERROR' in line:
print(line.strip())
注意：aiofiles.open() 返回的是 AsyncContextManager，
它的 aenter 内部才真正发起异步 open 系统调用

真正卡住异步系统的，往往不是 await 写错了，而是用了“看起来像异步”的同步库，或者在不该切换上下文的地方强行 await。协程暂停点必须落在真正的异步原语上，否则调度器根本收不到信号。