Python中所有async/await表达式都具备异步性吗？

为什么片段2和同步代码表现一致？ #

片段2中，await one()会直接暂停main协程，直到one()完全执行完毕才会继续执行await two()。也就是说，one()在sleep 3秒的过程中，事件循环里只有one这一个正在运行的任务，没有其他可调度的协程，只能等着one结束后再启动two。这种串行等待的逻辑和同步代码里先调用one()再调用two()完全一致，所以耗时和输出顺序自然没有区别。

asyncio的非阻塞性怎么体现？ #

asyncio的非阻塞不是“用了async/await就自动生效”，核心在于事件循环的调度逻辑：当一个协程遇到可等待的IO操作（比如asyncio.sleep、异步网络请求）时，它会主动把控制权交还给事件循环，此时事件循环可以去执行其他已经被调度好的协程（比如用create_task创建的任务）。

比如片段1里，asyncio.create_task(two())把two()包装成任务立刻提交给事件循环。当one()执行到await asyncio.sleep(3)时，它让出控制权，事件循环就会去运行two()任务，所以two()先完成输出，等3秒后one()再继续执行。

如果要让片段2体现非阻塞，只需要把两个协程并发调度，比如用asyncio.gather：

async def main():
    # 同时调度one和two，等待两者完成
    await asyncio.gather(one(), two())

asyncio.run(main())

这个版本的输出会是：

two done
one done

总耗时约3秒（而非同步的3.1秒），因为one()和two()的sleep操作是并行进行的，这就是非阻塞性的直观体现。

不使用create_task、run_in_executor时，asyncio还有优势吗？ #

有，但要结合场景来看：

• 异步IO库适配：如果代码依赖异步IO驱动（比如aiohttp、asyncpg），即使是顺序await，也比同步代码高效。同步IO会阻塞整个线程，而asyncio的await只是让出控制权，事件循环可以在等待IO的间隙处理其他后台任务（比如定时器、信号处理）。
• 代码扩展性：用async/await编写的代码，后续如果需要改成并发，只需要调整调度方式（比如添加create_task或gather）；而同步代码要改成并发则需要重构为线程/进程模型，改动成本更高。
• 单线程高IO场景：处理大量IO-bound任务时，asyncio的单线程模型比线程池开销更小——因为没有线程切换的额外成本，但前提是要把这些任务并发调度起来。

当然，如果只是像片段2那样，顺序执行两个无实际IO的协程（或纯sleep），那确实和同步代码没有区别，因为事件循环没有机会调度其他任务。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mcdominik