async函数调用后立刻返回一个coroutine对象，该对象未执行，仅表示待调度的异步任务；必须通过await或asyncio.run()驱动运行。
async 函数调用后立刻返回什么
调用 async def 定义的函数，不会真正执行函数体，而是立即返回一个 coroutine 对象。这个对象本身不运行，只是个待调度的“任务描述”。
常见错误是直接打印或忽略返回值，误以为函数已执行：
async def fetch_data():
return "done"
result = fetch_data() # ← 这里 result 是
print(result) # ，不是 "done"
- 必须用
await（在另一个async函数内）或asyncio.run()驱动它运行 -
await只能在async def函数内部使用，不能在普通函数或交互式顶层直接写 - 试图对 coroutine 对象做
result + "!"会报TypeError: unsupported operand type(s)
await 表达式到底做了什么
await 不是“等待完成”，而是“让出控制权，挂起当前协程，把 CPU 让给事件循环去跑别的协程”。它只在遇到真正的异步挂起点（如 asyncio.sleep()、aiohttp.get()、await asyncio.Lock().acquire()）时才暂停；纯计算不会挂起。
示例中看似“同步”的代码，实际可能不阻塞：
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async def work():
print("start")
await asyncio.sleep(0) # ← 真正的挂起点
print("after sleep")
x = sum(i for i in range(10**6)) # ← 纯计算，不挂起，会阻塞整个事件循环-
await后面必须是可等待对象（Awaitable），比如coroutine、Task、Future，不能是普通函数返回值或数字 - 写
await 42会报TypeError: object int can't be used in 'await' expression - 多次
await同一个协程对象会报RuntimeError: cannot reuse already awaited coroutine
asyncio.run() 的隐含行为
asyncio.run(main()) 不只是启动协程，它会：新建一个事件循环、把 main() 包装成 Task、运行直到完成、然后关闭循环并清理所有未完成的 Task（触发 CancelledError）。
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这意味着：
- 不能在已有事件循环的环境中（如 Jupyter、Django/Flask 异步视图、或已调用
asyncio.get_event_loop()的脚本）重复调用asyncio.run()，会报RuntimeError: asyncio.run() cannot be called from a running event loop - 若
main()内部启用了后台Task（如asyncio.create_task(...)），且没显式await或asyncio.wait_for()，它们可能被强制取消 -
asyncio.run()总是创建新循环，所以无法跨调用共享asyncio.Queue或asyncio.Event等对象
Task 和 create_task() 的生命周期管理
用 asyncio.create_task() 提交的协程会立即被调度，但它的完成时间不可控——你得自己决定是否等待它、如何捕获异常、是否允许它在主协程退出后继续跑。
典型陷阱：
async def background_job():
await asyncio.sleep(2)
print("done")
async def main():
asyncio.create_task(background_job()) # ← 没有变量接收，也没 await
await asyncio.sleep(0.1) # 主协程很快结束
这段代码大概率看不到 "done" 输出，因为 background_job() 被创建后还没来得及执行完，事件循环就退出了。
- 推荐保存 task 到变量：
task = asyncio.create_task(...)，再用await task或asyncio.gather(task, ...) - 若需“发射即忘”，至少加
asyncio.shield(task)防止被取消，或用asyncio.create_task(..., name="xxx")方便调试 - 未被 await 的 task 报错时（如网络异常），错误会被静默吞掉，除非你调用
task.exception()主动检查
真正难的不是语法，是判断某段逻辑该不该拆成 async、哪个 await 实际构成瓶颈、以及什么时候该用 Task 而不是链式 await。这些没法靠记住规则解决，得看 asyncio.Task.all_tasks() 和 asyncio.current_task() 在运行时吐出什么。
