你遇到的问题很可能是由于目标网站的速率限制或检测到了脚本化流量。以下是一些方法，可以帮助你规避错误页面：

1. 实现重试逻辑

在某些情况下，请求可能会暂时失败。实现一个重试机制以再次尝试请求：

async def get_text(session, url, retries=3):
    for attempt in range(retries):
        try:
            async with session.get(url, ssl=False) as resp:
                if resp.status == 200 and "Error" not in str(resp.url):
                    return await resp.read()
                print(f"Retry {attempt + 1} for URL: {url}")
        except Exception as e:
            print(f"Exception for URL {url}: {e}")
        await asyncio.sleep(random.uniform(1, 3))  # 等待随机时间再尝试
    return None

2. 减少并发请求数

目标网站可能对高并发请求非常敏感。降低并发请求数量，减少对服务器的压力：

sem = asyncio.Semaphore(2)  # 同时运行的任务减少到2

3. 随机延迟请求

在每次请求之间添加一个随机的延迟以模拟人类行为：

async def get_info(sem, session, link):
    async with sem:
        await asyncio.sleep(random.uniform(2, 5))  # 随机等待
        r = await get_text(session, link)
        if not r:
            print(f"Skipping URL due to repeated errors: {link}")
            return
        soup = BeautifulSoup(r, "html.parser")
        try:
            address = soup.select_one("h1#mainaddresstitle").get_text(strip=True)
        except AttributeError:
            address = ""
        print(address)

4. 模拟真实用户行为

使用 aiohttp.ClientSession 时，设置更接近真实用户的请求头（如 User-Agent 和 Referer）以降低被识别为脚本化流量的可能性：

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36",
    "Referer": "https://www.bcassessment.ca/",
}

async def main():
    sem = asyncio.Semaphore(5)
    with open("link_list.txt", "r") as f:
        link_list = [url.strip() for url in f.readlines()]

    async with aiohttp.ClientSession(
        headers=headers,
        timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=20)
    ) as session:
        await asyncio.gather(
            *(get_info(sem, session, item) for item in link_list)
        )

5. 使用代理池

代理可以帮助分散流量，避免频繁从同一 IP 发送请求：

proxy_list = [
    "http://proxy1:port",
    "http://proxy2:port",
    # 添加更多代理
]

async def get_text(session, url, retries=3, proxies=None):
    for attempt in range(retries):
        proxy = random.choice(proxies) if proxies else None
        try:
            async with session.get(url, proxy=proxy, ssl=False) as resp:
                if resp.status == 200 and "Error" not in str(resp.url):
                    return await resp.read()
                print(f"Retry {attempt + 1} for URL: {url} with proxy {proxy}")
        except Exception as e:
            print(f"Exception for URL {url} with proxy {proxy}: {e}")
        await asyncio.sleep(random.uniform(1, 3))  # 等待随机时间再尝试
    return None

6. 切换到同步请求

如果 requests 库表现更好，可能是 aiohttp 的某些行为被目标网站标记。尝试将 asyncio 替换为 requests，并使用线程池实现并发：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_info(link):
    try:
        response = requests.get(link, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
        address = soup.select_one("h1#mainaddresstitle").get_text(strip=True)
        print(address)
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching {link}: {e}")

def main():
    with open("link_list.txt", "r") as f:
        link_list = [url.strip() for url in f.readlines()]
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        executor.map(fetch_info, link_list)

if __name__ == "__main__":
    main()

7. 检测 /Property/UsageValidation 页面

在脚本中添加对 UsageValidation 页面重定向的检测。对于这类页面，可以实现简单的回退策略（如增加延迟或重试）。

总结

通过以上优化，脚本应该更能应对目标网站的限制。特别建议你结合以下方法：
1. 降低并发数和增加随机延迟。
2. 使用代理分散请求。
3. 模拟真实用户行为（例如，添加请求头和合理的超时设置）。

如果问题持续，可以考虑抓包分析目标网站的流量规则并进一步调整。