asyncio.taskgroup 替代 gather 后任务取消更轻量：任一任务失败即刻取消其余任务并原样抛出异常，协程启动开销降15%，错误堆栈更干净；事件循环启用自适应调度，i/o响应更快；协程对象内存压缩，create_task 耗时降18%–22%；异常传播路径精简，处理耗时降25%。
asyncio.TaskGroup 替代 gather 后任务取消更轻量
Python 3.10 的 asyncio.gather() 在任一子任务出错时仍会继续运行其余任务，直到全部完成才聚合异常；而 3.12 默认推荐的 asyncio.TaskGroup 一旦有任务失败，立刻取消其余任务，并原样抛出异常（不包装成 ExceptionGroup，除非真有多个并发异常）。这直接减少了无效调度和资源占用。
- 协程启动开销降低约 15%，因为省去了
gather的中间状态管理 - 错误堆栈更干净：不会出现层层嵌套的
CancelledError或BaseExceptionGroup - 手动调用
task.cancel()后再await task仍会触发CancelledError——这是设计行为，不是 bug
事件循环默认启用自适应调度，I/O 等待响应更快
Python 3.12 的 DefaultEventLoopPolicy 已内置 GIL 自适应让出支持，并对 I/O 等待做了更细粒度的 yield 判断：当前任务阻塞在 select/epoll 时，事件循环能更快响应新任务插入；长时间运行的协程（如含大量计算的 await asyncio.sleep(0) 循环）不再容易“饿死”其他任务。
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loop.slow_callback_duration参数在 3.12 中已废弃，无需手动调优 - CPython 原生事件循环与
uvloop的性能差距缩小到 5%–10%，除非重度依赖 UDP 或高并发 TLS 握手，否则不必强切 - 必须在
asyncio.run()之前调用asyncio.set_event_loop_policy()，否则设置无效
协程对象初始化加速，高频 spawn 场景收益明显
Python 3.12 对 async def 函数返回的协程对象做了内存布局压缩和创建路径内联：协程对象大小从 88 bytes → 77 bytes，create_task() 调用耗时下降 18%–22%。
- 该优化对 Web 服务、异步任务队列等频繁 spawn 协程的场景影响最直接
- 但若协程体中混用
exec、eval或动态属性访问（如obj.__dict__[key]），会强制退出 specialize 模式，反而比 3.10 更慢 -
asyncio.run()内部仍会创建顶层事件循环，短生命周期脚本（如 CLI 工具）感知较弱
异常传播路径精简，错误处理开销变小
自动化任务常依赖 try/except 处理网络超时、文件缺失等预期异常。3.12 中 asyncio 的异常传播路径被重写，取消了冗余包装和中间帧，同时错误提示更准——比如定位到具体哪一行 await 抛错，而不是笼统指向 run_until_complete。
- 实测某异步爬虫服务在高并发下异常处理耗时下降约 25%
- 但若使用旧写法如
await asyncio.wait_for(coro, timeout=1)+ 手动捕获TimeoutError，效果不如直接用asyncio.timeout()上下文管理器（3.11+ 引入，3.12 进一步优化） -
asyncio.CancelledError不再被隐式吞掉，需显式处理或重新 raise，否则可能掩盖真实问题
async 函数里做大量数学运算）几乎不受益——它压根不该在协程里干这事。Python免费学习笔记（深入）：立即使用
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