Python协程由事件循环驱动，通过await挂起与恢复实现协作式多任务；当协程执行await时让出控制权，事件循环调度其他任务运行，确保并发执行不阻塞I/O操作。
Python协程的调度是由事件循环（event loop）驱动的，核心在于异步任务的挂起与恢复，而不是像线程那样由操作系统抢占式调度。协程通过await主动交出控制权，让事件循环有机会运行其他任务，实现协作式多任务处理。
事件循环是调度的核心
每个异步程序都有一个事件循环，它负责管理所有待执行的协程、回调和I/O事件。当一个协程遇到await某个可等待对象（如asyncio.sleep()或网络请求）时，它会暂停执行，把控制权还给事件循环。事件循环接着挑选下一个就绪的任务继续运行。
例如：
import asyncio
async def task(name, delay):
print(f"{name} starting")
await asyncio.sleep(delay)
print(f"{name} done")
async def main():
await asyncio.gather(
task("A", 1),
task("B", 2)
)
asyncio.run(main())
这里两个任务并发执行。task A 和 B 在await asyncio.sleep()时让出执行权，事件循环交替调度它们。
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await 是协程让出控制的关键
只有在遇到await表达式时，协程才会暂停。如果一个协程长时间运行而没有await，就会阻塞整个事件循环，影响其他任务的响应性。
避免这种情况的方法包括：
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- 在计算密集型操作中定期调用
await asyncio.sleep(0)，主动让出控制权 - 将耗时操作放到线程池或进程池中执行：
await loop.run_in_executor()
任务调度策略
事件循环使用FIFO队列管理就绪任务。刚被唤醒的协程通常会被加到队列末尾，保证公平性。但具体执行顺序受多种因素影响：
- I/O事件完成时机
-
await的对象类型（future、task、coroutine等） - 是否使用
create_task()显式创建任务并加入调度
使用asyncio.create_task()可以把协程包装成任务，让它立即开始运行，而不阻塞当前协程：
async def main():
task1 = asyncio.create_task(task("A", 1))
task2 = asyncio.create_task(task("B", 2))
await task1
await task2
调度的局限与优化建议
Python协程是单线程的，无法利用多核CPU进行并行计算。它的优势在于高并发I/O处理，比如同时处理上千个网络连接。
为了写出高效的异步代码：
- 不要在协程中做长时间同步操作
- 合理使用
gather、wait等工具管理多个异步操作 - 理解“谁触发了await，谁让出控制”这一原则
基本上就这些。协程调度不复杂，但需要清楚控制流如何流转，才能避免阻塞和性能问题。
