在使用asyncio时，如果事件循环因为任务太多而溢出，可以尝试以下解决方法：

1. 增加事件循环的容量：可以通过设置sys.setrecursionlimit()来增加事件循环的容量。例如，sys.setrecursionlimit(1500)可以将容量增加到1500。

2. 使用asyncio.Semaphore限制并发数：通过使用asyncio.Semaphore来限制同时执行的任务数量，可以有效控制事件循环的溢出。以下是一个示例代码：

import asyncio

async def my_task(semaphore):
    async with semaphore:
        # 执行任务的代码

async def main():
    semaphore = asyncio.Semaphore(4)  # 设置最大并发数为4
    tasks = [my_task(semaphore) for _ in range(10)]  # 创建10个任务
    await asyncio.gather(*tasks)  # 并发执行任务

asyncio.run(main())

在上面的示例中，通过创建一个asyncio.Semaphore对象，并在任务执行前使用async with semaphore来获取信号量。这样可以确保每次只有指定数量的任务在执行，避免了事件循环溢出。

3. 使用asyncio.wait()进行分批执行：如果任务数量非常大且无法一次性处理完，可以使用asyncio.wait()方法将任务分批执行。以下是一个示例代码：

import asyncio

async def my_task():
    # 执行任务的代码

async def main():
    tasks = [my_task() for _ in range(100)]  # 创建100个任务
    batch_size = 4  # 每次执行的任务数量
    while tasks:
        # 每次取出batch_size个任务执行
        batch, tasks = tasks[:batch_size], tasks[batch_size:]
        await asyncio.wait(batch)

asyncio.run(main())

在上面的示例中，创建了100个任务并将其按照batch_size分批执行。每次通过asyncio.wait()方法来并发执行一批任务，直到所有任务都被执行完。

通过以上方法，你可以有效控制事件循环的溢出，确保代码正常执行。