以下是一个示例代码，展示了如何使用并发异步处理文件：

import concurrent.futures
import os

def process_file(file_path):
    # 处理文件的函数
    print(f'Processing file: {file_path}')
    # 在这里编写处理文件的代码

def main(directory):
    # 获取目录中的所有文件
    file_list = [os.path.join(directory, file) for file in os.listdir(directory)]
  
    # 创建一个线程池
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 提交任务给线程池处理每个文件
        futures = [executor.submit(process_file, file) for file in file_list]

        # 等待所有任务完成
        concurrent.futures.wait(futures)

if __name__ == '__main__':
    directory = '/path/to/directory'
    main(directory)

在上面的示例中，我们定义了一个process_file函数，它接受一个文件路径作为参数，并在其中编写了处理文件的逻辑。然后，我们在main函数中获取目录中的所有文件，并使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建了一个线程池。然后，我们使用executor.submit方法将处理文件的任务提交给线程池，每个文件都会被分配给一个线程进行处理。最后，我们使用concurrent.futures.wait等待所有任务完成。

请注意，上述示例中使用了线程池来实现并发处理。如果你更喜欢使用进程池，可以使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor来替换ThreadPoolExecutor，其余代码保持不变。

此外，你还可以根据自己的需求对代码进行修改和优化。例如，你可以修改线程/进程池的大小，控制并发度。