在aiohttp中何时使用await？代码多次用await是否合理？

为什么需要两次await？这两次await的作用分别是什么？ #

这两次await作用完全不同，都是异步编程中必要的操作：

1. await resp.json()：resp.json()是异步方法，它需要从网络连接中读取响应体并解析成JSON，这个过程属于IO密集型操作，必须用await等待它完成，同时让出事件循环，让其他异步任务可以继续执行。如果不用await，你拿到的只是一个coroutine对象，不是实际的JSON数据。
2. await asyncio.gather(*tasks)：asyncio.create_task是把协程包装成后台运行的任务，调用后任务就开始执行了，但你需要用await asyncio.gather来等待所有任务完成，并收集它们的返回结果。如果不用这个await，函数会直接返回空列表，因为任务还没执行完毕。

这样做是否正确？会不会导致两次阻塞？ #

完全正确，而且不会造成两次同步阻塞。异步编程中的await不是同步阻塞，它是告诉事件循环：“我现在要等一个IO操作完成，你先去处理其他任务吧”。

• 当每个任务内部执行到await resp.json()时，事件循环会切换到其他已创建的任务去发送请求或处理响应，不会卡在单个任务上。
• 最后await asyncio.gather只是等待所有任务都完成，这个过程中事件循环依然在处理其他任务（如果有的话），直到所有任务都返回结果。

代码优化建议（更高效+符合Python风格） #

先指出你代码里的几个小问题：

• rungo函数里调用的make_request应该是你定义的post函数，参数里的feature应该是mydata，属于笔误。
• 返回list(responses)多余，因为asyncio.gather本身就返回列表。
• 空的headers={}可以省略，aiohttp会自动添加必要的请求头。

优化后的代码：

from typing import Dict, List, Any
import asyncio
import aiohttp

async def post(client: aiohttp.ClientSession, url: str, mydata: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:        
    async with client.post(url=url, json=mydata) as resp:
        # 检查响应状态码，避免解析失败
        resp.raise_for_status()
        r = await resp.json()
        return {mydata['name']: r}

async def rungo(url: str, mydatas: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # 用列表推导式创建任务，更简洁
        tasks = [asyncio.create_task(post(client=session, url=url, mydata=data)) for data in mydatas]
        # gather直接返回列表，无需再转换
        responses = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=False)
        return responses

额外优化点：

• 添加resp.raise_for_status()，如果请求返回错误状态码（比如4xx/5xx），会抛出异常，方便排查问题。
• return_exceptions=False是默认值，显式写出可以明确：如果任务抛出异常，gather会直接把异常抛出，而不是返回异常对象，可根据需求调整。

多次使用await是常见做法吗？ #

当然是。异步编程的核心就是用await等待每个异步操作完成，只要你不是串行await单个任务（比如在循环里直接await post(...)而不创建任务），就不会影响效率。像你现在的写法，先批量创建所有任务让它们并行执行，最后用gather等待结果，是异步IO中处理批量请求的标准高效写法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dpcllalala