asyncio.gather(return_exceptions=True)返回混合结果列表，元素为正常值或Exception实例，需用isinstance(item, Exception)逐项判断；成功结果与异常可分别用列表推导式提取，并注意异常序列化、日志及内存问题。
asyncio.gather(return_exceptions=True) 返回的是混合结果列表
调用 asyncio.gather(return_exceptions=True) 后，返回值是一个 list，其中每个元素要么是对应协程的正常返回值，要么是一个 Exception 实例（不是被抛出，而是作为值存在）。这意味着你不能直接对整个结果做逻辑判断或解包，必须逐项检查类型。
- 常见错误：把结果当纯成功值用，比如
result[0].some_method()，结果在第 0 项是TimeoutError时直接报AttributeError - 正确做法是统一用
isinstance(item, Exception)判断，而不是靠try/except包裹访问 - 注意：
BaseException子类（如SystemExit,KeyboardInterrupt）也可能出现，但通常return_exceptions=True只捕获协程内抛出的异常，不包括事件循环中断
如何安全提取成功结果并分类异常
最常用模式是用列表推导式分离成功值和异常，同时保留原始索引关系便于调试。不要用 Filter 或 map 隐藏类型判断逻辑，可读性差且难调试。
-
[r for r in results if not isinstance(r, Exception)]—— 只取成功结果 -
[(i, r) for i, r in enumerate(results) if isinstance(r, Exception)]—— 带索引的异常列表，方便定位哪个任务失败 - 如果需要区分异常类型再处理，用
isinstance(r, TimeoutError)或type(r).__name__，避免用str(r)做模糊匹配 - 别忘了：空异常列表不等于“全部成功”，要确认
len(results) == len(expected_tasks)，防止任务数传错导致漏判
与 return_exceptions=False 的行为差异直接影响错误传播
设为 False（默认）时，只要任一协程抛异常，gather 立即中止并把第一个异常原样抛出，其余协程可能还在运行（取决于是否已取消）。而 True 下所有协程都会完成，异常被“吞”进结果里——这是两种完全不同的错误处理契约。
- 选
True的典型场景：批量请求 API，允许部分失败，后续要聚合统计或重试 - 选
False的典型场景：多个强依赖步骤（如先 auth 再 fetch），一个失败整条链无意义 - 性能影响：两者调度开销几乎一致，但
True会多一次结果遍历判断，对几千个任务才需留意 - 兼容性：python 3.7+ 行为一致，无需额外适配
常见陷阱：异常对象未被显式处理就进入日志或序列化
把整个 results 直接传给 Logging.error(results) 或 json.dumps(results) 会失败——Exception 实例不可 json 序列化，logging 默认只打 repr，但可读性差。
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- 写日志前先格式化异常：
str(e)或traceback.format_exception(type(e), e, e.__traceback__) - 序列化前过滤或转换：
[r if not isinstance(r, Exception) else {'error': type(r).__name__, 'message': str(r)} for r in results] - 别忽略异常的
__traceback__属性——它指向协程内出错位置，但仅在异常被 raise 过才有效；return_exceptions=True下该属性仍保留，可用traceback.print_exception()打印完整上下文 - 最容易被忽略的一点：异常对象本身可能持有大内存引用（比如它捕获了某个大型 response 对象），不及时清理可能引发意外内存滞留