您好-我正在尝试将一些Excel工作表移植到一个可以即时运行的Python脚本中。我正在查询Bloomberg数据，本质上我想做的是在特定日期获取历史出价并询问特定ISIN的价格。我正在使用xbbg库查询API并在Jupyter Notebook中工作。数据存储在Pandas dataframe中。
这是我正在尝试建模的非常简单的Excel功能：
Excel Functionality Screenshot
我没有问题拉这个数据为个别行项目.然而，我试图运行这个为25，000指数成分股/日期（在Excel中，你可以只需拖放公式）。我有代码允许并返回正确的数据，然而，运行这么多线路需要几个小时。我相信这是因为代码在继续下一个标识符之前等待每个API调用解析。
我一直在寻找这个问题的解决方案，即使用一个名为asyncio的库。我确实有代码片段可以使用语法，但它仍然花费了太多时间。下面是我的asyncio版本的代码来提取这些数据：

async def bbg_data(isin, start_date, end_date):
    isin = '/isin/' + isin + '@BVAL'
    previous_close_date = pd.to_datetime(end_date).strftime('%Y%m%d')
    px_bid = blp.bdh(tickers=isin, flds=['PX_BID'], start_date=previous_close_date, end_date=previous_close_date)
    if not px_bid.empty:
        px_bid = px_bid.iloc[0][0]
    else:
        px_bid = "N/A"
    px_ask = blp.bdh(tickers=isin, flds=['PX_ASK'], start_date=previous_close_date, end_date=previous_close_date)
    if not px_ask.empty:
        px_ask = px_ask.iloc[0][0]
    else:
        px_ask = "N/A"
    return px_bid, px_ask

async def main():
    tasks = [asyncio.create_task(bbg_data(isin, start_date, end_date)) for isin, start_date, end_date in ttd_sample[['ISIN', 'PreviousClose', 'PreviousClose']].values]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    ttd_sample['previous_bid_price'] = [result[0] for result in results]
    ttd_sample['previous_ask_price'] = [result[1] for result in results]

await main()

关于这个问题，我有几个问题，希望有BLPAPI/asyncio经验的人：
1.我对xbbg库的依赖是否让我头疼？我是否可以使用blpapi一次性解决这个问题？如果是这样，有没有适合初学者的教程？
1.我写asyncio代码的方式有问题吗？我想我很接近了，但我不确定它是否真的是异步的。
如能就如何处理这一问题提出任何建议，将不胜感激。