Python协程性能瓶颈在于I/O等待、CPU密集任务阻塞、调度不当或同步代码混用；应避免time.sleep()等同步操作，改用asyncio.sleep()、aiohttp、asyncpg等异步方案，控制并发、卸载CPU任务至线程/进程池，并优选uvloop提升事件循环性能。
Python协程本身开销极小，性能瓶颈通常不出在async/await语法上，而在于I/O等待、CPU密集型任务阻塞、事件循环调度不当或同步代码混用。调优核心是让协程真正“异步”起来，避免隐式同步。
避免同步阻塞操作混入异步流程
常见陷阱是直接调用time.sleep()、requests.get()、数据库同步驱动（如psycopg2默认模式）等。这些会挂起整个事件循环，使其他协程无法调度。
- 用
asyncio.sleep()替代time.sleep() - HTTP请求改用
aiohttp、httpx.AsyncClient等原生异步库 - 数据库操作切换至
asyncpg（PostgreSQL）、aiomysql或SQLAlchemy 2.0+ async支持的驱动 - 文件读写优先用
asyncio.to_thread()（Python 3.9+）包装open()等阻塞调用，而非直接在协程中执行
合理控制并发规模，防止资源过载
无节制地启动成千上万个协程（如asyncio.gather(*[fetch(url) for url in urls])）看似高效，实则可能压垮连接池、触发限流、耗尽内存或引发DNS解析瓶颈。
- 使用
asyncio.Semaphore限制并发请求数（例如最多10个并发HTTP连接） - 对批量任务分批处理，配合
asyncio.wait_for()设置单次超时，避免个别慢请求拖垮整体 - 监控实际连接数与事件循环延迟（如
asyncio.loop.time()差值），确认是否出现调度积压
警惕CPU密集型任务破坏异步性
await不会自动释放GIL；若协程内执行大量计算（如图像处理、加密、复杂循环），会持续占用线程，导致其他协程“饿死”。
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- 将CPU密集逻辑移出协程，用
loop.run_in_executor()委托给线程池或进程池执行 - 对可中断计算，主动插入
await asyncio.sleep(0)让出控制权（慎用，仅适用于短计算且需响应性场景） - 考虑是否真的需要异步——纯计算任务更适合多进程（
multiprocessing）或C扩展加速
检查事件循环配置与运行环境
默认asyncio.run()使用ProactorEventLoop（Windows）或SelectorEventLoop（Unix），但某些场景下性能不理想。
- Linux高并发I/O推荐搭配
uvloop（Cython加速的事件循环），安装后只需import uvloop; asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy()) - 避免在Jupyter或旧版IDE中调试协程——部分环境未正确管理事件循环生命周期，导致奇怪延迟或挂起
- 生产部署时禁用
debug=True（asyncio.run(..., debug=True)），该模式会注入额外检查，显著降低吞吐
