asyncio.run()不能在已运行事件循环中调用，因它强制要求顶层干净事件循环；在Jupyter、FastAPI等环境应改用await或create_task()。
asyncio.run() 不能在已运行的事件循环中调用
直接在 Jupyter、IPython 或某些 Web 框架（如 FastAPI 的依赖函数）里写 asyncio.run(main())，会报 RuntimeError: asyncio.run() cannot be called from a running event loop。这是因为这些环境本身已在运行一个事件循环。
实操建议：
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- 在普通 Python 脚本（.py 文件）中，用
asyncio.run()是安全且推荐的入口方式 - 在 Jupyter 中，改用
await main()（确保单元格是 async 模式，或用nest_asyncio.apply()补丁） - 在 FastAPI 里，直接把协程函数作为
async def endpoint()的返回值，由框架调度，别手动run() - 若需复用已有事件循环（比如集成进旧系统），用
asyncio.create_task()或loop.create_task()，而非run()
requests 不支持 await，必须换 aiohttp 或 httpx
写 await requests.post(...) 会直接报 TypeError: object Response can't be used in 'await' expression —— 因为 requests 是同步阻塞库，压根不是协程。
实操建议：
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- 首选
httpx.AsyncClient：API 与requests高度兼容，支持async with和await client.post()，对 JSON/headers 处理更自然 - 次选
aiohttp.ClientSession：性能略高，但 API 更底层，需手动await resp.json()，且 session 必须跨请求复用（不能每次 new 一个） - 绝对不要在协程里用
time.sleep()，改用await asyncio.sleep()；同理，避免json.loads()大响应体时阻塞，可考虑流式解析
并发数过高触发 API 限流或连接错误
一次性发 100 个 httpx.AsyncClient 请求，很可能收到 503 Service Unavailable、429 Too Many Requests，甚至 OSError: [Errno 24] Too many open files（Linux 默认限制约 1024）。
实操建议：
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- 用
asyncio.Semaphore(n)控制并发上限，例如限制同时最多 10 个请求：sem = asyncio.Semaphore(10) async def call_llm(prompt): async with sem: async with client.post(...) as resp: return await resp.json() - 给每个请求加随机 jitter 延迟（如
await asyncio.sleep(random.uniform(0.1, 0.5))），缓解服务端瞬时压力 - 检查目标 API 是否支持批量请求（如 OpenAI 的
/v1/chat/completions支持messages数组），比发多个单条请求更高效 - 注意
httpx.AsyncClient的limits参数（如max_connections=100），避免默认连接池过小成为瓶颈
异常未捕获导致整个并发任务静默失败
协程里抛出未处理异常（如网络超时、JSON 解析失败、API 返回非 2xx 状态码），不会中断其他任务，但会令 asyncio.gather() 抛出 ExceptionGroup（Python 3.11+）或第一个异常，后续结果全丢。
实操建议：
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- 对每个请求做独立 try/except，返回结构化结果（含
success、error、response字段），而不是让异常冒泡 - 用
asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)，这样即使某个请求失败，也能拿到所有结果（失败项是 Exception 实例） - 特别注意超时：给
httpx.AsyncClient设置timeout=httpx.Timeout(30.0)，否则 DNS 卡住或服务无响应可能挂起整个任务数分钟 - LLM API 响应体里常有
"error"字段（如{"error": {"message": "model not found"}}），这不算 HTTP 错误状态码，需手动检查响应内容
