摘要：在Python的asyncio编程中，由于异步编程模型与传统同步编程差异较大，开发者容易遇到一些特有的错误和陷阱。以下是常见的几类问题及解决方案。
在Python的asyncio编程中，由于异步编程模型与传统同步编程差异较大，开发者容易遇到一些特有的错误和陷阱。以下是常见的几类问题及解决方案。
错误表现：
协程函数定义后没有被实际执行，或没有使用await/asyncio.create_task。
示例错误：
async def fetch_data: await asyncio.sleep(1) return "Data"# 错误：仅创建协程对象，未调度执行fetch_data # 不会执行！正确做法：
# 方法1：使用await（在async函数内）async def main: result = await fetch_data# 方法2：创建任务（用于并发执行）task = asyncio.create_task(fetch_data)错误表现：
在async函数中使用同步阻塞操作（如sleep、网络请求），导致整个事件循环停滞。
示例错误：
import timeasync def bad_task: time.sleep(2) # 严重阻塞事件循环！ print("Done")正确做法：
# 使用asyncio的异步版本async def good_task: await asyncio.sleep(2) # 让出控制权给其他协程 print("Done")错误表现：
任务未等待导致结果丢失未处理任务异常导致程序崩溃 任务取消不彻底导致资源泄漏示例错误：
async def main: task = asyncio.create_task(fetch_data) # 未await或收集任务结果，可能导致任务异常被忽略正确做法：
async def main: tasks = [asyncio.create_task(fetch_data) for _ in range(3)] results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True) # return_exceptions=True避免一个任务异常导致所有任务中断错误表现：
异步上下文管理器（如网络连接、文件）未正确关闭，导致资源泄漏。
示例错误：
async def read_file: file = open("data.txt") # 同步打开文件，且未关闭 data = await file.read # 错误！无法异步读取正确做法：
# 使用异步文件操作（需aiofiles库）import aiofilesasync def read_file: async with aiofiles.open("data.txt", "r") as f: data = await f.read错误表现：
在异步代码中直接调用同步阻塞函数，或在多线程中误用asyncio。
示例错误：
async def main: # 在异步函数中调用阻塞的网络请求 response = requests.get("https://api.example.com")正确做法：
# 使用aiohttp等异步库import aiohttpasync def main: async with aiohttp.ClientSession as session: async with session.get("https://api.example.com") as response: data = await response.text错误表现：
在已经运行的事件循环中尝试启动新的事件循环（如在Jupyter Notebook中）。
示例错误：
# 在已运行事件循环的环境中调用asyncio.run(main) # 报错：Event loop is already running解决方案：
# 使用asyncio.get_running_loop获取当前循环loop = asyncio.get_running_looploop.run_until_complete(main)错误表现：
异步任务中的异常未被捕获，导致程序崩溃或静默失败。
示例错误：
async def task: raise ValueError("Oops!")asyncio.create_task(task) # 异常会被忽略！正确做法：
async def main: task = asyncio.create_task(task) try: await task except ValueError as e: print(f"Caught exception: {e}")错误表现：
多个协程共享可变状态（如全局变量），导致数据竞争。
示例错误：
counter = 0async def increment: global counter counter += 1 # 非原子操作，并发时不安全解决方案：
# 使用asyncio.Lock保证线程安全lock = asyncio.Lockasync def increment: async with lock: global counter counter += 1避免阻塞：用异步版本替代同步操作（如asyncio.sleep替代sleep）显式管理任务：用asyncio.gather或asyncio.wait收集任务结果资源必清理：优先使用async with和async for异常要捕获：用try/except或return_exceptions=True处理任务异常线程谨慎用：通过asyncio.to_thread执行阻塞函数掌握这些原则，可以大幅减少asyncio编程中的常见错误，python asyncio最全资料集合在《python asyncio 从入门到精通》专栏均有介绍，感兴趣的朋友可以进一步了解。
来源：SuperOps
