异步编程主要关注并发性，而非并行性 (在 Python 中由于 GIL 的限制)。

文档摘要

异步编程主要关注并发性，而非并行性 (在 Python 中由于 GIL 的限制)。异步编程：关注并发性而非并行性 (Python 与 GIL 的限制) 在现代软件开发中，构建能够高效处理并发任务的应用变得至关重要。尤其是在 I/O 密集型应用，例如网络服务器、爬虫、以及需要与外部系统频繁交互的程序中，传统的同步编程模式往往会造成资源浪费和性能瓶颈。异步编程作为一种应对方案应运而生，它允许程序在等待某些操作（如 I/O 操作）完成时，能够继续执行其他任务，从而显著提升程序的响应速度和资源利用率。并发与并行的概念辨析在深入异步编程之前，我们首先需要明确并发（Concurrency）和并行（Parallelism）这两个经常被混淆的概念。