本着 「路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索」 的精神。终于要开始深入研究 Python 中 asyncio 的源码实现啦。 本文章可能篇幅较长，因为是逐行分析 asyncio 的实现，也需要读者具有一定的 asyncio 编码经验和功底，推荐刚开始踏上 Python 异步编程之旅的朋友们可以先从官方文档入手，由浅入深步步为营。 若在读的你对此感兴趣，那么很开心能与你分享我的学习成果。 本次源码分析将在 Python 3.11.3 的版本上进行探索。

随着不断给类添加功能，文件可能变得很长，即便妥善地使用了继承亦是如此，为遵循Python的总体理念，应让文件尽可能简洁。为在这方面提供帮助，Python允许将类存储在模块中，然后在主程序中导入所需的模块

CentOS7虚拟机没有音频设备，可以通过set_null_snd_dev来避免pjsua模块报错。

Python 是一门功能强大的编程语言，但在处理大规模数据或复杂计算任务时，性能可能成为一个瓶颈。幸运的是，Python 提供了多种方法来提升性能，其中之一是利用并行处理来加速循环操作。本文将介绍如何使用并行处理技术来优化 for 循环，从而提高 Python 程序的执行速度。我们将讨论并行处理的概念、常用的并行处理库以及示例代码来演示如何应用并行处理来加速 for 循环。

requests 模块是写python脚本使用频率最高的模块之一。很多人写python第一个使用的模块就是requests，因为它可以做网络爬虫。不仅写爬虫方便，在日常的开发中更是少不了requests的使用。如调用后端接口，上传文件，查询数据库等。本篇详细介绍requests的使用。

Python，作为一种被广泛使用的高级编程语言，拥有许多优势，其中之一就是它的网络编程能力。Python的强大网络库如socket, requests, urllib, asyncio,等等，让它在网络编程中表现优秀。本文将深入探讨Python在网络编程中的应用，包括了基础的socket编程，到高级的异步IO网络编程，以及我们如何能够充分利用这些工具来开发网络应用。

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