先给你明确答案：你当前代码里的这两个函数并没有并行执行。

为啥呢？你看main里的max(do_sync(1), await do_async(2))这行：

• do_sync(1)是普通的同步函数，调用它的瞬间，主线程会直接卡在这里执行它的全部逻辑（加锁、计算、释放锁），等它完全跑完返回11之后，才会轮到await do_async(2)执行。相当于两个函数是按顺序排队跑的，根本没同时干活。

那怎么改成并行呢？其实咱们可以把同步函数放到单独的线程里跑，让它和异步任务同时执行，用asyncio的工具就能轻松实现，给你改个示例代码：

import asyncio
import threading

def do_sync(number: int) -> int:
    lock = threading.Lock()
    lock.acquire()
    result = number + 10
    lock.release()
    return result

async def do_async(number: int) -> int:
    result = number + 10
    return result

async def main():
    # 把同步函数丢到线程里执行，得到一个可等待的任务对象
    sync_task = asyncio.to_thread(do_sync, 1)
    # 直接创建异步任务
    async_task = do_async(2)
    
    # 同时等待两个任务完成，一次性拿到结果
    sync_result, async_result = await asyncio.gather(sync_task, async_task)
    
    # 最后取最大值
    result = max(sync_result, async_result)
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

这里的关键是asyncio.to_thread，它会把同步函数do_sync放到一个单独的线程中执行，这样主线程的事件循环就可以同时处理do_async这个异步任务，两个任务就真正并行起来了。

另外提一句：你do_sync里的锁，在当前单个调用的场景下其实没啥用，只有当多个线程同时调用这个函数、访问共享资源的时候，锁才会起到作用，不过这不影响咱们实现并行的逻辑~

备注：内容来源于stack exchange，提问作者hzk999