主要观点：

• 作者作为 Python 核心开发者，希望理解语言的工作原理，之前不理解async/await在 Python 3.5 中的工作方式，决定深入研究。
• 介绍了 Python 中协程的历史，从 2.2 版本的生成器到 2.5 版本添加的可向暂停生成器发送值的功能，再到 3.3 版本的yield from和 3.5 版本的async/await。
• 解释了事件循环的概念，如 Python 3.4 中asyncio提供的事件循环，以及其在不同场景中的应用。
• 详细说明了async和await在 Python 3.4 和 3.5 中的工作方式，包括字节码层面的差异，以及async函数和生成器基协程的区别。
• 强调async/await是异步编程的 API，而非等同于asyncio，并通过一个完整的异步编程示例展示其实际应用。
• 表达了对异步编程未来的希望，希望有更多支持异步编程的库出现，以及 Python 能在async协程中支持yield。

关键信息：

• Python 2.2 引入生成器，2.5 增加向暂停生成器发送值的功能，3.3 引入yield from，3.5 引入async/await。
• 事件循环用于监控事件并调用相关代码，Python 3.4 中asyncio提供事件循环。
• async函数和生成器基协程的区别，以及await表达式的限制。
• async/await是异步编程的 API，可通过async def定义函数，通过types.coroutine标记生成器为协程。
• 一个完整的异步编程示例，展示了如何使用async/await实现并发的火箭发射倒计时。

重要细节：

• 在 Python 3.4 中，asyncio.coroutine装饰器用于标记协程函数，yield from用于与asyncio事件循环交互。
• 在 Python 3.5 中，types.coroutine装饰器和async def语法用于标记协程，await表达式用于暂停协程并等待可等待对象。
• 字节码层面，GET_YIELD_FROM_ITER和GET_AWAITABLE操作码在处理协程和可等待对象时有所不同。
• 目前异步编程库较少，希望更多库出现以提供更好的支持，如aiohttp、hyper等。
• 作者希望 Python 能在async协程中支持yield。