当你取消注解await.sleep（0）时，它会引入一个小的暂停，允许事件循环切换到其他协程。这是因为await.sleep（0）是一种非阻塞的方式，可以将控制权交给事件循环，允许其他任务运行。通过偶尔放弃控制权来使长时间运行的CPU绑定任务合作是一个常见的技巧。
以下是发生的事情的分解：
1.'count'协程运行并打印0。

1. await long_function（）在count中被调用。由于long_function是CPU绑定的，不涉及任何I/O或异步操作，它将运行到完成，而不会将控制权交给事件循环。
   1.当long_function运行时，其他协程（比如另一个计数协程）正在等待轮到它们，但是它们直到long_function完成才能得到它。
2. uncommenting await algorithm.sleep（0）引入了一个非阻塞睡眠，允许事件循环在long_function执行期间切换到其他协程。
   一般来说，如果你正在处理CPU绑定的任务，并希望实现并行性，你可能会考虑使用“concurrent.futures”或其他多处理技术。

在阅读这篇有用的文章后：https://bbc.github.io/cloudfit-public-docs/asyncio/asyncio-part-1https://bbc.github.io/cloudfit-public-docs/asyncio/asyncio-part-2
我发现我误解了await关键字的含义，因为这个关键字的行为取决于我们正在等待的对象。有三种类型的awaitable：

• 协程-当等待时，它会立即添加到执行堆栈，并执行，而不会产生控制
• Future -当等待时，它取决于状态。如果是FINISHED，则返回结果，如果不是NOT FINISHED，则将控制权交还给循环
• 任务-继承自Future

所以我的代码没有异步运行的原因是我等待了一个协程，所以它被添加到堆栈并执行。
使用await asyncio.sleep(0)是将控制权交还给asyncio.sleep，因为asyncio.sleep在下面使用Future。
我的原始代码可以重写为异步的，像这样：

import asyncio
import time

async def long_function():
    # it takes almost 1 sec to execute it
    for _ in range(50000000):
        pass

async def count():
    for x in range(10):
        print(x)
        task = asyncio.create_task(long_function())
        # awaiting the task causes the control to be given back
        await task

async def gather():
    await asyncio.gather(count(), count())

asyncio.run(gather())

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