Flask 2.0 原生支持异步视图函数，但必须使用 ASGI 服务器（如 Uvicorn）启动才能真正实现非阻塞并发，直接使用 flask run 会导致异步代码退化为同步执行或报错。
先说结论：Flask 2.0 允许使用 async def 定义视图，但只有在 ASGI 模式下才能发挥异步 IO 优势，WSGI 模式下无法获得并发性能提升。
- 适合场景：高并发 IO 密集型任务，如同时请求多个外部 API 或数据库查询。
- 先准备：安装 flask[async] 扩展包，并部署 Uvicorn 或 Hypercorn 等 ASGI 服务器。
- 再验证：启动日志显示 ASGI 协议信息，且异步视图内 await 操作不阻塞其他请求。
命令速用版
安装支持异步的 Flask 扩展包并使用 Uvicorn 启动应用，不要使用 flask run 命令。
pip install \"flask[async]\"\nuvicorn main:app `--reload`
确保 main.py 中不包含 if __name__ == '__main__': app.run() 这类 WSGI 启动逻辑，否则会绕过 ASGI 检查。
为什么会这样
Flask 2.0 的异步支持依赖底层服务器是否运行在 asyncio 事件循环中。传统 WSGI 服务器（如 Werkzeug 开发服务器）为每个请求分配独立线程，async def 视图在其中会被当作同步函数处理，await 表达式无法挂起当前线程去处理其他请求。只有 ASGI 服务器（如 Uvicorn）才能在单线程事件循环中调度协程，实现 IO 等待期间切换任务。
分步处理
第一步安装依赖，执行 pip install \"flask[async]\" 确保 Flask 包含异步支持组件。
第二步编写异步视图，使用 async def 定义路由函数，并在 IO 操作前添加 await，例如 await asyncio.sleep(1) 或 await httpx.AsyncClient().get()。
第三步更换启动方式，使用 uvicorn main:app 命令启动，避免使用 flask run 或 app.run()。
第四步检查兼容性，确保视图内调用的第三方库是异步版本（如 asyncpg、aiohttp），禁止混用 requests 或 time.sleep 等阻塞调用。
怎么验证是否生效
查看终端启动日志，确认出现 ASGI 'http' protocol 字样，若显示 WSGI 则说明未进入异步模式。
并发测试多个请求，观察异步视图在执行 await 等待时，服务器是否能同时响应其他请求，而不会像同步视图那样排队阻塞。
检查错误日志，若出现 RuntimeError: There is no current event loop 或 Async views require Werkzeug >= 2.0，说明服务器配置不正确。
常见坑
误区一：认为写了 async def 就自动变快，若在异步视图中调用 requests.get() 等同步库，整个事件循环仍会被阻塞。
误区二：使用 flask run 启动，该命令默认使用 WSGI 模式，异步视图会被降级为同步执行，无法利用协程特性。
误区三：在视图内使用 asyncio.create_task 派生后台任务，WSGI 模式下请求结束后事件循环会停止，导致后台任务被取消，需使用任务队列或 ASGI 适配器。
常见问题
Flask 2.0 写 async def 报错 no running event loop 怎么办
这是因为使用了 WSGI 服务器启动，请改用 uvicorn 或 hypercorn 等 ASGI 服务器运行应用。
异步视图里能直接用 requests 库请求接口吗
不能，requests 是同步库会阻塞事件循环，必须替换为 httpx 或 aiohttp 等异步 HTTP 客户端。
Flask 异步视图能提升 CPU 计算性能吗
不能，异步主要用于优化 IO 等待期间的并发能力，CPU 密集型任务仍需多进程或多线程处理。
参考来源
- Flask Documentation (3.0.x) - 使用 async 和 await
- 如何对比 Flask 2.x 与 Flask 3.x 的性能差异_分析异步视图 async 支持
- Flask 2.x 怎么兼容原生异步 IO 库_Python 基于 async/await 改造高并发视图函数
- Python Flask 怎么写异步_Flask2.0 新特性结合 asyncio 生态原生实现高并发异步视图处理
- 新特性 - Flask 2.0 基本的 async/await 支持