我在事件回圈中運行以下代碼，我正在使用以下代碼下載大量檔案asyncio并限制使用下載的檔案數量asyncio.queue：
download_tasks = asyncio.Queue()
for file in files:
# download_file() is an async function that downloads a file from Microsoft blob storage
# that is basically await blob.download_blob()
download_tasks.put_nowait(asyncio.create_task(download_file(file=file))
async def worker():
while not download_tasks.empty():
return await download_tasks.get_nowait()
worker_limit = 10
# each call to download_file() returns a pandas dataframe
df_list = await asyncio.gather(*[worker() for _ in range(worker_limit)], return_exceptions=True)
df = pd.concat(df_list)
這段代碼似乎運行良好，但我最初將 for 回圈定義為：
for file in files:
# download_file() is an async function that downloads a file from Microsoft blob storage
# that is basically await blob.download_blob()
download_tasks.put_nowait(download_file(file=file)
使用此代碼，結果相同，但我收到以下警告：
RuntimeWarning: coroutine 'download_file' was never awaited
查看 asyncio 示例，有時我看到create_task()在創建要在 Gather中運行的協程串列或佇列時使用，有時我不使用。為什么在我的情況下需要它，使用它的最佳實踐是什么？
編輯：正如@user2357112supportsMonica 不禮貌地指出的那樣，其中的return宣告worker()并沒有真正意義。這段代碼的重點是限制并發，因為我可能必須一次下載數千個，并希望使用佇列將其限制為 10 個。所以我的實際問題是，如何使用 Gather 使用此佇列實作回傳所有結果？
uj5u.com熱心網友回復：
正如“user2357112 支持莫妮卡”所指出的那樣，最初的問題可能來自作業人員有一個，return所以每個作業人員將下載一個檔案然后退出，這意味著前 10 個之后的任何協程都將被忽略并且永遠不會等待（你可能會看到，如果你登錄download_tasks處理完成后的資訊）。
的create_tasks失敗，由于它會立即安排在同一時間下載（擊敗試圖限速/工人池），然后不正確的工人代碼只是第10個專案后，忽略任何東西。
無論如何，協程（例如，裸async函式）和任務之間的區別在于任務是獨立調度的。也就是說，一旦你創建了一個任務，它就會獨立地生活await，如果你不想要它的結果，你就不必這樣做。這類似于 Javascript 的異步函式。
但是，協程在被等待之前不會做任何事情，只有在明確輪詢它們時它們才會前進，并且只能通過等待它們來完成（直接或間接，例如gather或wait將等待/輪詢它們包裝的物件）。
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