Python异步编程核心是事件循环、协程调度与I/O等待协同，async/await本质是让单线程并发处理高延迟任务；事件循环需主动驱动，协程对象须显式调度（await或create_task），阻塞操作必须替换为异步版本，同步库需用run_in_executor，共享状态需asyncio.Lock，超时须显式控制。

  Python异步编程的核心不在语法糖，而在事件循环、协程调度与I/O等待的协同机制。掌握第59讲的关键，是理解async/await背后如何让单线程“同时”处理多个高延迟任务，而不是只记住怎么写async def。

  所有async函数都必须运行在事件循环中——它不是后台服务，而是你主动启动并持续驱动的主干程序。Python默认提供asyncio.run()帮你隐式创建和关闭，但生产环境常需手动管理（如Web服务器长时间运行）。

  调用async def函数返回的是一个协程对象（coroutine object），它什么也不做，直到被事件循环执行。常见误区是以为func()就等于“启动异步任务”。

  真实项目里，异步难点往往藏在边界上：同步库混用、资源竞争、异常传播、超时控制。

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