asyncio.Semaphore可限制并发协程数，推荐用async with自动管理acquire/release；避免手动调用导致异常泄漏；不适用于CPU密集型任务，应配合线程/进程池。
用 asyncio.Semaphore 就可以轻松限制并发任务数，它本质就是一个异步信号量，控制同时运行的协程数量。
创建并使用 Semaphore 控制并发
初始化时传入最大并发数，每个任务在执行前 acquire()，结束后 release()。推荐用 async with 自动管理：
- ✅ 推荐写法（自动释放）：
import asynciosem = asyncio.Semaphore(3) # 最多 3 个任务同时运行
async def fetch_url(url): async with sem: # 自动 acquire + release print(f"开始请求 {url}") await asyncio.sleep(1) # 模拟网络耗时 print(f"完成请求 {url}")
启动 10 个任务
tasks = [fetch_url(f"https://www.php.cn/link/a09322db0d8eef5eb501a32c65bdecad}") for i in range(10)] await asyncio.gather(*tasks)
避免常见陷阱
手动调用 acquire()/release() 容易出错，尤其遇到异常时可能漏掉 release()：
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- ❌ 不安全（异常时未释放）：
await sem.acquire()
try:
await do_something()
finally:
sem.release() # 忘写或写错位置就卡死
- ✅ 始终用
async with更可靠
按需动态调整并发上限
Semaphore 的计数器是内部的，不能直接修改最大值，但你可以重新创建一个新实例并替换旧的（注意正在运行的任务仍受原 semaphore 约束）：
- 需要动态限流时，建议封装成类，配合条件变量或配置重载逻辑
- 更简单的方式：启动前根据环境变量或配置设好初始值，如
asyncio.Semaphore(int(os.getenv("MAX_CONCURRENCY", "5")))
与线程/进程池的对比理解
asyncio.Semaphore 不阻塞事件循环，只暂停协程调度；它不管理线程或子进程，和 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 是不同层面的工具：
- 适合 I/O 密集型协程限流（如 HTTP 请求、数据库查询）
- 不适合 CPU 密集型任务——应改用
loop.run_in_executor配合线程/进程池
