Python异步编程中asyncio.gather相比逐个await任务有何优势

你测到两种写法总耗时完全一致是正常表现：

所有通过asyncio.create_task()创建的任务，在调用创建方法的瞬间就会被提交到事件循环开始调度，不是等你写await的时候才启动运行。所以不管你是用gather一次性等所有任务完成，还是循环挨个await，总耗时都是批次里最慢的那个任务的执行时长，这部分没有区别。

但两者的工程实用性差距很大，asyncio.gather的优势主要在这几方面：

• 开箱即用的统一异常处理
  你示例里给gather传了return_exceptions=True，开启这个参数后，gather会把任务抛出的异常和正常返回值放在同一个列表里，严格按照你传入任务的顺序返回，不需要你自己逐任务套try/except、单独维护成功结果和异常的存储。
  要是用手动循环await的写法，只要碰到第一个抛出异常的任务，整个循环会直接中断，后面的任务你既拿不到执行结果，也不会主动取消，直接变成后台悬挂任务：轻则占着内存浪费资源，重则这些悬挂任务后续抛出未捕获异常，直接触发事件循环错误把整个程序搞挂。
• 自带结构化的任务生命周期管理
  如果你没开return_exceptions，只要gather管理的任意一个任务抛了未捕获异常，gather会自动把剩下所有没跑完的任务全部取消，不会留孤儿任务。如果gather本身被外部取消——比如套了全局超时、上层逻辑触发取消——它也会自动把所有管辖的任务全部取消，不会漏。
  这套逻辑要是自己手写，你得在异常分支、取消分支里遍历所有未完成任务挨个调cancel()，还要专门处理取消时抛出的CancelledError，代码啰嗦不说，非常容易漏写逻辑导致任务泄露。
• 批量任务操作更简洁
  gather本身就是一个标准的可等待对象，给整批任务加统一超时、做分层编排都非常方便：比如套一层asyncio.wait_for(asyncio.gather(*tasks), timeout=10)，一行代码就能实现整批任务10秒超时自动取消；你也可以把不同业务模块的任务先各自聚成一个gather，再把这些gather对象传给外层gather做分层调度，不需要自己维护多层任务列表、逐批处理结果。
  另外gather支持直接传入未包装的协程对象，不需要你手动提前调用create_task，它会自动帮你完成协程到任务的转换，少写很多重复代码。
• 天然保证返回结果和传入任务的顺序对齐
  不管任务实际跑完的先后顺序差多少，gather返回的结果列表永远和你传入的任务/协程顺序一一对应。虽然你现在按预定义的任务列表顺序挨个await也能拿到顺序一致的结果，但碰到动态生成任务、任务集合动态增减的场景，不需要你自己维护结果追加的顺序，gather自动帮你对齐，能少出很多结果和任务对应错的低级bug。

你现在写的main_2只适合所有任务100%不会抛异常、也不需要超时/取消控制的极简demo场景，只要是实际业务代码，涉及异常处理、任务生命周期管控，用gather写出来的代码健壮性高很多，代码量也更少。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Babak