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人工智能发展简史：从图灵测试到深度学习

1. 异步编程解决了什么问题

异步编程是处理IO密集型任务（网络请求、文件读写、数据库查询）的高效方式。在传统同步编程中，程序在等待IO时阻塞，CPU闲置。异步编程让程序在等待IO时切换执行其他任务，提高资源利用率。Python的asyncio是协程（Coroutine）库，基于事件循环（Event Loop）调度任务。async/await语法让异步代码可读性接近同步代码。异步编程不是多线程/多进程的替代，而是补充：多线程适合CPU密集型，异步适合IO密集型。

2. asyncio核心概念与用法

事件循环（Event Loop）是asyncio的核心，负责调度和执行协程。协程（Coroutine）是用async def定义的函数，调用时返回协程对象而不是立即执行。await关键字暂停当前协程，等待另一个协程完成，让出控制权给事件循环。任务（Task）包装协程并发执行。示例：async def fetch(url): await aiohttp.get(url); async def main(): await asyncio.gather(fetch(url1), fetch(url2))。asyncio.run(main())启动事件循环并执行主协程。常用库的异步版本：aiohttp（HTTP）、aiomysql（MySQL）、aioredis（Redis）、aiofiles（文件IO）。

3. 异步最佳实践与常见陷阱

使用asyncio.gather并发执行多个协程，比串行执行快得多。semaphore控制并发数，防止资源耗尽。超时控制：asyncio.timeout或asyncio.wait_for防止任务卡死。避免在协程中使用阻塞IO（如time.sleep、requests库），应使用异步替代。错误处理：协程中的异常需要try/except捕获，asyncio.gather的return_exceptions=True返回异常而非抛出。事件循环是单线程，不能与CPU密集型任务混用（会阻塞循环），应使用run_in_executor在线程池中执行CPU任务。Python的异步生态快速发展，已经可以处理大规模并发（数千个连接），适合高并发Web服务、爬虫和实时系统。

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