Python异步编程误区与避坑指南

本文深入剖析了Python异步编程中开发者最常踩的几大“坑”：从基础的`await`误用（如忘记等待协程、在同步上下文中直接调用async函数）到高阶陷阱（如`gather`传参错误、`create_task`后未`await`导致任务丢失）、对`await`能力的误解（误以为它能加速CPU密集型操作）、以及混用同步/异步上下文管理器和迭代器引发的资源泄漏风险——每一种都可能让代码静默失效、报错频发或性能反降，堪称异步开发路上的“隐形地雷”，无论你是刚接触`async/await`的新手，还是正被线上诡异超时和连接泄漏困扰的资深工程师，这些实战血泪教训都值得立刻对照自查。

混淆 async/await 和普通函数调用

很多人写完 async def 函数，却忘了用 await 调用它，结果得到一个 coroutine 对象而不是实际结果。比如：

• result = fetch_data() → 返回 coroutine，不会执行
• result = await fetch_data() → 正确等待并获取返回值

更隐蔽的问题是，在非 async 函数里直接调用 async 函数（没 await、也没用 asyncio.run()），程序会静默“跳过”异步逻辑，还可能引发 RuntimeWarning: coroutine 'xxx' was never awaited。

在同步上下文中错误地使用异步代码

常见于 Web 框架（如 Flask、Django 默认视图）或脚本顶层：直接调用 async 函数却不启动事件循环。例如：

• Flask 视图里写 await db.query(...) → 报错 RuntimeError: no running event loop
• 想在普通 Python 脚本中测试异步函数，只写 main() 不加 asyncio.run(main())

解决方法：确保 async 函数总在事件循环中运行；框架不原生支持 asyncio 的，需换用 FastAPI、Starlette，或用 asyncio.run_in_executor 包装阻塞调用。

误用 asyncio.gather / asyncio.create_task 导致并发失控

gather 是并发执行多个协程的常用方式，但容易忽略两点：

• 传入的是协程对象（awaitable），不是已执行的 task；写成 gather(f(), g()) 是对的，但 gather(f, g)（没加括号）就传了函数对象，会报错
• 所有任务共享同一个异常策略：任一失败，gather 默认立刻取消其余任务。需要“容错并发”，得加 return_exceptions=True

另外，用 create_task 后忘记 await 对应的 task，会导致任务被调度但结果丢失，甚至因未 await 引发警告。

以为 await 就等于“不阻塞”，忽略了 CPU 密集型操作

await 只让出控制权给事件循环，适用于 I/O 等待（网络、磁盘、数据库）。但如果你在 async 函数里写了个大循环或复杂计算：

• for i in range(10**7): total += i → 会完全阻塞事件循环，其他协程无法运行
• 正确做法：用 loop.run_in_executor 把 CPU 工作扔进线程池，再 await 结果

async 不是万能加速器，它解决的是 I/O 等待的并发效率，不是替代多进程或多线程做计算密集任务。

忽视异步上下文管理器和迭代器的正确用法

async 版本的资源管理必须配对使用：async with 和 async for，不能混用同步语法：

• ❌ with aiohttp.ClientSession() as session: → 类型错误，session 是 async context manager
• ✅ async with aiohttp.ClientSession() as session:
• ❌ for chunk in response.content: → content 是 async iterator
• ✅ async for chunk in response.content:

漏掉 async 关键字，轻则报 TypeError，重则资源泄漏（比如连接没关闭）。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Python异步编程误区与避坑指南》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！