本文介绍如何在保持发送顺序的前提下，将原本同步阻塞的 api 调用（如 send_to_space()）改造为非阻塞异步执行，从而显著提升循环吞吐量，适用于 python 3.9+ 环境。
在实际开发中，我们常遇到这样一类场景：需按序向远程服务（如 Space API）逐条发送数据，但每次调用都因等待响应而耗时数十毫秒；若直接使用同步循环，整个流程会线性阻塞，总耗时 = 单次耗时 × 条目数。而题目明确要求必须保序、不可批量、无法修改 send_to_space 函数本身、且无需响应结果——此时，asyncio 是最轻量、最契合的选择：它不依赖多线程（避免 GIL 和线程安全问题），也不引入进程开销，仅通过协程调度实现“逻辑并发 + 严格顺序”。
关键在于：不 await 函数本身，而是 await 一个立即启动并“即刻交还控制权”的任务。正确写法是使用 await asyncio.create_task(...)（注意不是 await send_to_space(...)，否则仍会阻塞）：
import asyncio
async def send_items(items_list):
for item in items_list:
sub_item = item['sub_item']
# 创建任务并立即调度，不等待其完成
await asyncio.create_task(send_to_space(sub_item))
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(send_items(my_finite_list))⚠️ 注意事项：
- asyncio.create_task() 将协程包装为 Task 并加入事件循环，await 此任务等价于“等待该任务被调度并开始执行”，而非等待其执行完毕——这正是实现“发完即走、顺序不乱”的核心机制；
- 若 send_to_space 本身不是协程函数（即未定义为 async def），上述代码会报错。此时需先用 loop.run_in_executor 将其转为异步可调用对象（例如适配同步阻塞 IO）：
import asyncio
async def send_items(items_list):
loop = asyncio.get_running_loop()
for item in items_list:
sub_item = item['sub_item']
# 在默认线程池中异步执行同步函数
await loop.run_in_executor(None, send_to_space, sub_item)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(send_items(my_finite_list))总结：当目标是“保序 + 非阻塞 + 低开销”时，asyncio 是优于 threading 或 multiprocessing 的首选。它通过事件驱动模型将 I/O 等待时间转化为并发机会，在单线程内高效调度多个任务，既满足业务约束，又最大化资源利用率。
