主要观点：对于混合异步和同步 Python 代码的挑战，可先阅读相关部分以理解和解决异步阻塞问题，包括基础问题和初始解决方案，之后介绍了多种检测异步代码中阻塞同步代码的方法。
关键信息：

• 手动计时包装器：通过包装关键的 await 调用并记录执行时间来检测潜在阻塞。
• 启用 asyncio 调试模式：提供内置调试模式，记录任务切换上下文时间长等异常。
• 自定义慢回调检测：直接与 asyncio 事件循环的异常处理程序集成，检测内部 asyncio 回调延迟。
• 外部分析器：如 py-spy、aiomonitor、async-profiler 等，用于深入分析性能。
• 任务转储：定期转储活动 asyncio 任务列表，以识别长时间运行或停滞的操作。
• 构建 @detect_blocking 装饰器：自动检测异步函数执行时间超过阈值的情况。
  重要细节：
• 手动计时包装器示例中，通过 timed_wrapper 函数包装 simulate_io_operation 函数，并设置阈值，超过阈值则记录警告。
• 启用 asyncio 调试模式示例中，通过 problematic_task_for_debug 函数模拟阻塞操作，在调试模式下会发出警告。
• 自定义慢回调检测示例中，通过 custom_slow_callback_handler 函数处理慢回调，设置阈值并记录相关信息。
• 外部分析器介绍了不同工具的特点和用途，如 py-spy 用于采样分析，aiomonitor 提供 web 界面或命令行工具，async-profiler 用于高级性能分析。
• 任务转储示例中，通过 monitor_running_tasks 函数定期打印活动任务列表，识别长时间运行或停滞的任务。
• @detect_blocking 装饰器示例中，通过 detect_blocking 装饰器包装异步函数，超过阈值则记录警告。
  结论：成功处理异步和同步代码共存需要深入理解 asyncio 操作模型，可通过全面重构或策略隔离来解决，同时要持续监控应用以识别和缓解隐藏的阻塞代码。