私はPython 3でasyncioモジュールについて、そしてより広範にはPythonでコルーチンを読んできましたが、asyncioをこのような素晴らしいツールにすることはできません。 私はコルーチンでできることはすべて、マルチプロセッシングモジュール（セロリなど）に基づいたタスクキューを使用することでより効果的だと感じています。 コルーチンがタスクキューより優れている用途はありますか？asyncioとcoroutines対タスクキュー
ない適切な答えが、コメントに収まることができませんでしたヒントのリスト：あなたがmultiprocessingモジュールに言及している
（とのがあまりにもthreadingを考えてみましょう）。何百ものソケットやソケットを処理する必要があるとします。何百ものプロセスやスレッドを生成できますか？
またスレッドとプロセス：共有リソースへの同時アクセスをどのように処理しますか？ロックのようなメカニズムのオーバーヘッドは何ですか？
セロリのようなフレームワークも重要なオーバーヘッドを追加します。あなたはそれを使用できますか？トラフィックが多いWebサーバー上でを毎回処理するために？ちなみに、そのシナリオでは、ソケットと接続を処理する責任は誰にありますか（セロリはその性質上、あなたのためにできません）？
必ずthe rationale behind asyncioをお読みください。その根拠（他のものの中でも）は、writev()というシステムコールに言及しています - 複数のwrite()よりもはるかに効率的ではありませんか？上記の回答に追加
：手元のタスクはI/Oバウンドで、共有データ、コルーチンとasyncio上で動作する場合
はおそらく行く方法です。
一方、データが共有されていないCPUバインドタスクがある場合は、Celeryのようなマルチプロセッシングシステムが優れているはずです。
CPUとI/Oバウンドの両方でデータを共有する必要がない場合は、引き続きCeleryを使用します。セロリー内からの非同期I/Oを使用できます。
CPUにバインドされたタスクがありますが、データを共有する必要がある場合は、共有データをデータベースに保存するだけです。 pyparallelのような最近の試みがありましたが、まだ進行中です。