不会立即丢弃，但任务会进入游离状态：被调度却无法监控、异常静默、资源失控，Python 3.11+ 可能警告“Task was destroyed but it is pending!”。
asyncio.create_task() 不 await 会导致任务被丢弃吗
不会立即丢弃，但任务会变成“游离状态”：它被调度进事件循环，可能执行、可能中途被取消、也可能因异常静默失败——你完全失去对它的控制和感知能力。
关键在于：create_task() 返回的是一个 Task 对象，它本身不是协程；不持有引用、不 await、也不显式 cancel()，就等于把任务“扔进循环后转身走人”。Python 3.11+ 会在垃圾回收时发出 RuntimeWarning: coroutine 'xxx' was never awaited 类似警告（注意：这是针对协程对象未 await 的提示，而 create_task() 已经 await 过一次了，所以实际警告更可能是 Task was destroyed but it is pending!）。
- 任务仍在事件循环中运行（如果还没结束），但你无法获取返回值、无法捕获异常、无法判断是否完成
- 若任务抛出未处理异常，
asyncio默认仅记录日志（ERROR:asyncio:Task exception was never retrieved），不会中断主流程 - 任务持有的资源（如打开的文件、网络连接、内存缓存）可能长期滞留，直到任务自然结束或被 GC 强制清理
为什么 asyncio.Task 没被 await 就算“泄漏”
“泄漏”在这里不是指内存永不释放，而是指**可控性丧失 + 资源生命周期失控**。一个 Task 对象只要没完成、没被 cancel、且仍有强引用（比如被存进列表或全局变量），就不会被 GC 回收；但如果完全没保留引用，它可能在下一次循环迭代前就被销毁——此时如果它正在 I/O 等待中，底层 socket 可能仍处于打开状态，而 Python 层已无从管理。
- 常见泄漏场景：
create_task()后直接 return，或只存在局部变量中（函数退出即销毁引用） - 异步生成器/上下文管理器中漏掉 task 引用，可能导致
__aexit__执行时任务还在跑，引发竞态 -
asyncio.shield()包裹的任务若未 await，同样失效：shield 只保护“等待过程”，不保护“被遗忘”
如何安全地 fire-and-forget 一个 asyncio 任务
真要“发完不管”，必须显式解除与任务对象的绑定责任，同时确保异常可追溯。推荐以下任一方式：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 用
asyncio.create_task(..., name="xxx")并配合asyncio.all_tasks()定期巡检（仅调试用，不推荐生产） - 将任务加入弱引用容器：
weakref.WeakSet()，避免阻止 GC，但仍需手动处理异常 - 最稳妥做法：封装成带错误兜底的工具函数，例如
import asyncio import loggingdef fire_and_forget(coro): """安全启动一个后台任务，异常自动记录，不阻塞调用方""" task = asyncio.create_task(coro)
确保异常不丢失
task.add_done_callback( lambda t: logging.error("Task failed", exc_info=t.exception()) if t.exception() else None ) return task注意：
add_done_callback在任务结束时触发，但它不能替代 await —— 如果你需要结果或依赖执行顺序，仍得 await。检查任务是否泄漏的实用方法
运行时排查比预防难，但有三个低成本手段：
- 启用 asyncio 调试模式：
asyncio.run(main(), debug=True)，会报告 pending 任务和未检索异常 - 定期打印活跃任务：
print([t.get_name() for t in asyncio.all_tasks()])，特别关注长时间存在的同名任务 - 重载
loop.set_exception_handler()，捕获所有未处理的 Task 异常，强制记录堆栈
真正棘手的是那些“看似完成、实则卡在某个 await 上”的任务——它们不会报错，也不会退出，只是悄悄拖慢整个事件循环。这种问题往往需要结合 asyncio.current_task().get_coro() 和调试器逐帧 inspect，而不是靠日志。
