这里我唯一的解决方案是编写我自己的异步.csv解析函数吗？或者，有没有办法挽救这个局面？

对于这个问题，我可以给出以下完善且全面的答案：

在云计算领域，异步.csv解析函数是一种用于解析CSV（逗号分隔值）文件的函数，它可以处理大型数据集并提高数据处理的效率。通常情况下，CSV文件是以文本形式存储的表格数据，每行代表一条记录，每个字段由逗号分隔。

编写自己的异步.csv解析函数是一种解决方案，特别是当现有的解析库无法满足需求或者性能不佳时。通过编写自己的解析函数，可以根据具体需求进行定制化开发，提高解析效率和灵活性。

然而，编写自己的解析函数也存在一些挑战和劣势。首先，编写高效且稳定的解析函数需要深入了解CSV文件格式和解析算法，需要投入较多的时间和精力。其次，自行开发的解析函数可能存在潜在的BUG和安全漏洞，需要进行充分的测试和验证。

如果不想编写自己的解析函数或者希望更快速地解决问题，还有其他办法可以挽救局面。可以考虑使用已有的第三方CSV解析库，例如Python中的pandas库、csv模块等，这些库已经经过广泛的应用和测试，具有较高的稳定性和性能。此外，云计算平台也提供了一些相关的服务和工具，例如腾讯云的COS（对象存储）和数据万象等，可以方便地进行CSV文件的存储、管理和解析。

总结起来，编写自己的异步.csv解析函数是一种解决方案，但需要考虑时间、精力和技术要求。如果希望更快速地解决问题，可以选择使用第三方CSV解析库或云计算平台提供的相关服务和工具。