使用Azure Durable Function实现数据聚合遇TypeError问题求助

开发Azure Function时遇到技术瓶颈，需求如下：

• 函数通过HTTP调用，首次请求传入需接收的数据包数量等参数，返回实例ID
• 之后额外调用n次传输每个整数数据包
• 全部接收完成后处理数据，输出接收的整数数量

目前遇到的问题：编排器在接收任何数据前就抛出TypeError: Object of type coroutine is not JSON serializable错误，已编写客户端函数接收数据并启动编排器，但始终找不到原因。

编排器函数代码：

async def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):

input_data = context.get_input()
n_count = int(input_data['n_count'])
# there are some other parameters, but they are not relevant

my_data = []

for i in range(n_count):
    result = await context.wait_for_external_event("get_data")
    my_data.append(result)

total_received = len(df)

return total_received 

先修正代码中的明显笔误 #

编排器代码最后计算接收数量时，错误引用了未定义的df变量，应替换为存储数据的my_data：

total_received = len(my_data)  # 替换原代码的len(df)

这个错误虽不是序列化报错的直接原因，但会导致后续逻辑异常，优先修正。

序列化错误的核心排查方向 #

• 客户端触发外部事件的异步处理问题
  检查客户端代码中触发外部事件的逻辑：如果调用Durable Functions的raise_event类方法时未使用await，会传递coroutine对象而非实际数据，进而引发JSON序列化失败。确保客户端调用触发事件的方法时正确等待异步操作完成。

• 编排器输入数据的合法性
  确认首次启动编排器时传入的input_data（包含n_count等参数）是完全可JSON序列化的结构，避免字典中包含不可序列化的对象（如datetime、自定义类实例等）。可在客户端发起请求前，对输入数据做一次JSON序列化测试。

• Durable Functions依赖包版本问题
  检查azure-functions-durable包版本，部分旧版本存在异步函数序列化的已知问题，建议升级到最新稳定版本，或回退到经过验证的兼容版本。

• 编排器返回值的序列化检查
  当前返回的整数本身可序列化，但需确保后续逻辑扩展后返回的对象均符合JSON序列化要求，避免出现非标准类型的返回值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kat