async/await异常不会自动冒泡，必须显式调度协程（如await、asyncio.run）或检查Task（如task.exception()）才能捕获；gather默认快速失败，需return_exceptions=True才聚合异常；未处理异常会在event loop关闭时转为RuntimeError输出到stderr。
async/await 中的异常不会自动冒泡到外层同步代码
你写了个 async def，里面 raise ValueError("boom")，但调用它时没加 await 或没用 asyncio.run()，结果异常根本没抛出来——不是没发生，是它卡在了 coroutine object 里，等着被驱动执行。Python 不会主动执行协程，也不会替你检查它内部有没有异常。
常见错误现象：RuntimeWarning: coroutine 'xxx' was never awaited，或者更隐蔽的：程序静默退出，日志里啥也没有。
- 必须显式调度协程：用
await（在另一个async函数内）、asyncio.run()（顶层入口）、或loop.run_until_complete() - 直接打印或返回协程对象（比如
print(fetch_data())）不会触发执行，自然也捕获不到异常 - 单元测试里如果忘了
await被测协程，断言会永远不运行，甚至可能误判为“通过”
Task 对象的异常要 await 才能触发
用 asyncio.create_task() 启动一个任务后，它的异常不会立刻向上抛，而是“挂起”在 Task 实例上，直到你对它做 await task 或调用 task.result()。
使用场景：并发发多个请求，其中一个失败，但你不希望整个流程被中断，而是等全部结束再统一处理错误。
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await task会立即抛出该任务内部的异常（如果有的话） -
task.exception()可以安全获取异常对象（返回None表示没异常），适合非阻塞检查 - 如果任务已取消，
task.exception()返回CancelledError；但await task会直接 raise 它，需注意是否要捕获 - 忘记 await 已创建的 task，可能导致异常丢失、资源未释放，且难以 debug
asyncio.gather() 的异常传播策略：默认“快速失败”
asyncio.gather() 默认只要有一个子协程出错，就立刻停止其余任务并抛出异常——这和你直觉中“等所有都跑完再汇总错误”不一样。
参数差异：return_exceptions=True 是关键开关，它让失败的子协程返回异常实例而非抛出。
- 默认行为（
return_exceptions=False）：第一个异常中断整个gather，其他协程可能被取消（取决于是否已开始执行） - 设为
True后，所有结果（含Exception实例）按原顺序返回，你需要手动检查每个元素是不是异常 - 性能影响：设为
True不影响并发度，但会多保留异常对象，内存开销略增 - 容易踩的坑：以为
gather天然聚合异常，结果线上某个请求失败导致整批请求被截断
未捕获的异步异常会变成 RuntimeError 并打印到 stderr
当一个 task 内部抛出异常，又没人 await 它、也没人调用 task.exception()，Python 会在 event loop 关闭时把它作为“未处理异常”兜底处理：转成 RuntimeError，附带原始异常信息，输出到 stderr，但不中断主流程。
这种异常很难被日志框架捕获，也不进 except 块，常出现在后台任务、信号处理、或忘记清理的 task 中。
- 可通过
loop.set_exception_handler()自定义处理逻辑（比如上报 Sentry） - 开发期建议开启
asyncio.get_event_loop().set_debug(True)，它会让这类异常立刻报 Warning，而不是等到 loop 结束 - 生产环境别依赖 stderr 日志——它可能被重定向、截断，或和其它输出混在一起
- 最稳妥的做法：所有
create_task()都配个 done callback 或包一层带日志的 wrapper
异步异常真正的复杂点不在语法，而在于“谁负责驱动、谁负责检查、谁负责清理”这三件事经常被拆开在不同模块里。一个 Task 创建于 A 模块，await 在 B 模块，错误处理逻辑在 C 模块——这时候异常传播路径就变成了协作契约，不是语言机制能兜住的。
