协程与任务P
本节将简述用于协程与任务的高层级 API。
协程P
Coroutines declared with the async/await syntax is the preferred way of writing asyncio applications. For example, the following snippet of code (requires Python 3.7+) prints "hello", waits 1 second, and then prints "world":
>>> import asyncio
>>> async def main():
... print('hello')
... await asyncio.sleep(1)
... print('world')
>>> asyncio.run(main())
hello
world
注意:简单地调用一个协程并不会将其加入执行日程:
>>> main()
<coroutine object main at 0x1053bb7c8>
要真正运行一个协程,asyncio 提供了三种主要机制:
asyncio.run()
函数用来运行最高层级的入口点 "main()" 函数 (参见上面的示例。)等待一个协程。以下代码段会在等待 1 秒后打印 "hello",然后 再次 等待 2 秒后打印 "world":
import asyncio import time async def say_after(delay, what): await asyncio.sleep(delay) print(what) async def main(): print(f"started at {time.strftime('%X')}") await say_after(1, 'hello') await say_after(2, 'world') print(f"finished at {time.strftime('%X')}") asyncio.run(main())
预期的输出:
started at 17:13:52 hello world finished at 17:13:55
asyncio.create_task()
函数用来并发运行作为 asyncio任务
的多个协程。让我们修改以上示例,并发 运行两个
say_after
协程:async def main(): task1 = asyncio.create_task( say_after(1, 'hello')) task2 = asyncio.create_task( say_after(2, 'world')) print(f"started at {time.strftime('%X')}") # Wait until both tasks are completed (should take # around 2 seconds.) await task1 await task2 print(f"finished at {time.strftime('%X')}")
注意,预期的输出显示代码段的运行时间比之前快了 1 秒:
started at 17:14:32 hello world finished at 17:14:34
可等待对象P
如果一个对象可以在 await
语句中使用,那么它就是 可等待 对象。许多 asyncio API 都被设计为接受可等待对象。
可等待 对象有三种主要类型: 协程, 任务 和 Future.
协程
Python 协程属于 可等待 对象,因此可以在其他协程中被等待:
import asyncio
async def nested():
return 42
async def main():
# Nothing happens if we just call "nested()".
# A coroutine object is created but not awaited,
# so it *won't run at all*.
nested()
# Let's do it differently now and await it:
print(await nested()) # will print "42".
asyncio.run(main())
asyncio 也支持旧式的 基于生成器的 协程。
任务
任务 被用来设置日程以便 并发 执行协程。
当一个协程通过 asyncio.create_task()
等函数被打包为一个 任务,该协程将自动排入日程准备立即运行:
import asyncio
async def nested():
return 42
async def main():
# Schedule nested() to run soon concurrently
# with "main()".
task = asyncio.create_task(nested())
# "task" can now be used to cancel "nested()", or
# can simply be awaited to wait until it is complete:
await task
asyncio.run(main())
Future 对象
Future
是一种特殊的 低层级 可等待对象,表示一个异步操作的 最终结果。
当一个 Future 对象 被等待,这意味着协程将保持等待直到该 Future 对象在其他地方操作完毕。
在 asyncio 中需要 Future 对象以便允许通过 async/await 使用基于回调的代码。
通常情况下 没有必要 在应用层级的代码中创建 Future 对象。
Future 对象有时会由库和某些 asyncio API 暴露给用户,用作可等待对象:
async def main():
await function_that_returns_a_future_object()
# this is also valid:
await asyncio.gather(
function_that_returns_a_future_object(),
some_python_coroutine()
)
一个很好的返回对象的低层级函数的示例是 loop.run_in_executor()
。
运行 asyncio 程序P
-
asyncio.
run
(coro, *, debug=False)P 执行 coroutine coro 并返回结果。
This function runs the passed coroutine, taking care of managing the asyncio event loop, finalizing asynchronous generators, and closing the threadpool.
当有其他 asyncio 事件循环在同一线程中运行时,此函数不能被调用。
如果 debug 为
True
,事件循环将以调试模式运行。此函数总是会创建一个新的事件循环并在结束时关闭之。它应当被用作 asyncio 程序的主入口点,理想情况下应当只被调用一次。
示例:
async def main(): await asyncio.sleep(1) print('hello') asyncio.run(main())
3.7 新版功能.
在 3.9 版更改: Updated to use
loop.shutdown_default_executor()
.注解
The source code for
asyncio.run()
can be found in Lib/asyncio/runners.py.
创建任务P
-
asyncio.
create_task
(coro, *, name=None)P 将 coro 协程 打包为一个
Task
排入日程准备执行。返回 Task 对象。If name is not
None
, it is set as the name of the task usingTask.set_name()
.该任务会在
get_running_loop()
返回的循环中执行,如果当前线程没有在运行的循环则会引发RuntimeError
。此函数 在 Python 3.7 中被加入。在 Python 3.7 之前,可以改用低层级的
asyncio.ensure_future()
函数。async def coro(): ... # In Python 3.7+ task = asyncio.create_task(coro()) ... # This works in all Python versions but is less readable task = asyncio.ensure_future(coro()) ...
3.7 新版功能.
在 3.8 版更改: Added the
name
parameter.
休眠P
-
coroutine
asyncio.
sleep
(delay, result=None, *, loop=None)P 阻塞 delay 指定的秒数。
如果指定了 result,则当协程完成时将其返回给调用者。
sleep()
总是会挂起当前任务,以允许其他任务运行。Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: loop 形参。
以下协程示例运行 5 秒,每秒显示一次当前日期:
import asyncio import datetime async def display_date(): loop = asyncio.get_running_loop() end_time = loop.time() + 5.0 while True: print(datetime.datetime.now()) if (loop.time() + 1.0) >= end_time: break await asyncio.sleep(1) asyncio.run(display_date())
并发运行任务P
-
awaitable
asyncio.
gather
(*aws, loop=None, return_exceptions=False)P 并发 运行 aws 序列中的 可等待对象。
如果 aws 中的某个可等待对象为协程,它将自动作为一个任务加入日程。
如果所有可等待对象都成功完成,结果将是一个由所有返回值聚合而成的列表。结果值的顺序与 aws 中可等待对象的顺序一致。
如果 return_exceptions 为
False
(默认),所引发的首个异常会立即传播给等待gather()
的任务。aws 序列中的其他可等待对象 不会被取消 并将继续运行。如果 return_exceptions 为
True
,异常会和成功的结果一样处理,并聚合至结果列表。如果
gather()
被取消,所有被提交 (尚未完成) 的可等待对象也会 被取消。如果 aws 序列中的任一 Task 或 Future 对象 被取消,它将被当作引发了
CancelledError
一样处理 -- 在此情况下gather()
调用 不会 被取消。这是为了防止一个已提交的 Task/Future 被取消导致其他 Tasks/Future 也被取消。Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: loop 形参。
示例:
import asyncio async def factorial(name, number): f = 1 for i in range(2, number + 1): print(f"Task {name}: Compute factorial({i})...") await asyncio.sleep(1) f *= i print(f"Task {name}: factorial({number}) = {f}") async def main(): # Schedule three calls *concurrently*: await asyncio.gather( factorial("A", 2), factorial("B", 3), factorial("C", 4), ) asyncio.run(main()) # Expected output: # # Task A: Compute factorial(2)... # Task B: Compute factorial(2)... # Task C: Compute factorial(2)... # Task A: factorial(2) = 2 # Task B: Compute factorial(3)... # Task C: Compute factorial(3)... # Task B: factorial(3) = 6 # Task C: Compute factorial(4)... # Task C: factorial(4) = 24
在 3.7 版更改: 如果 gather 本身被取消,则无论 return_exceptions 取值为何,消息都会被传播。
屏蔽取消操作P
-
awaitable
asyncio.
shield
(aw, *, loop=None)P -
如果 aw 是一个协程,它将自动作为任务加入日程。
以下语句:
res = await shield(something())
相当于:
res = await something()
不同之处 在于如果包含它的协程被取消,在
something()
中运行的任务不会被取消。从something()
的角度看来,取消操作并没有发生。然而其调用者已被取消,因此 "await" 表达式仍然会引发CancelledError
。如果通过其他方式取消
something()
(例如在其内部操作) 则shield()
也会取消。如果希望完全忽略取消操作 (不推荐) 则
shield()
函数需要配合一个 try/except 代码段,如下所示:try: res = await shield(something()) except CancelledError: res = None
Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: loop 形参。
超时P
-
coroutine
asyncio.
wait_for
(aw, timeout, *, loop=None)P 等待 aw 可等待对象 完成,指定 timeout 秒数后超时。
如果 aw 是一个协程,它将自动作为任务加入日程。
timeout 可以为
None
,也可以为 float 或 int 型数值表示的等待秒数。如果 timeout 为None
,则等待直到完成。如果发生超时,任务将取消并引发
asyncio.TimeoutError
.函数将等待直到目标对象确实被取消,所以总等待时间可能超过 timeout 指定的秒数。
如果等待被取消,则 aw 指定的对象也会被取消。
Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: loop 形参。
示例:
async def eternity(): # Sleep for one hour await asyncio.sleep(3600) print('yay!') async def main(): # Wait for at most 1 second try: await asyncio.wait_for(eternity(), timeout=1.0) except asyncio.TimeoutError: print('timeout!') asyncio.run(main()) # Expected output: # # timeout!
在 3.7 版更改: 当 aw 因超时被取消,
wait_for
会等待 aw 被取消。之前版本则将立即引发asyncio.TimeoutError
。
简单等待P
-
coroutine
asyncio.
wait
(aws, *, loop=None, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)P 并发运行 aws 指定的 可等待对象 并阻塞线程直到满足 return_when 指定的条件。
返回两个 Task/Future 集合:
(done, pending)
。用法:
done, pending = await asyncio.wait(aws)
如指定 timeout (float 或 int 类型) 则它将被用于控制返回之前等待的最长秒数。
请注意此函数不会引发
asyncio.TimeoutError
。当超时发生时,未完成的 Future 或 Task 将在指定秒数后被返回。return_when 指定此函数应在何时返回。它必须为以下常数之一:
常数
描述
FIRST_COMPLETED
函数将在任意可等待对象结束或取消时返回。
FIRST_EXCEPTION
函数将在任意可等待对象因引发异常而结束时返回。当没有引发任何异常时它就相当于
ALL_COMPLETED
。ALL_COMPLETED
函数将在所有可等待对象结束或取消时返回。
与
wait_for()
不同,wait()
在超时发生时不会取消可等待对象。3.8 版后已移除: 如果 aws 中的某个可等待对象为协程,它将自动作为任务加入日程。直接向
wait()
传入协程对象已弃用,因为这会导致 令人迷惑的行为。Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: loop 形参。
注解
wait()
会自动将协程作为任务加入日程,以后将以(done, pending)
集合形式返回显式创建的任务对象。因此以下代码并不会有预期的行为:async def foo(): return 42 coro = foo() done, pending = await asyncio.wait({coro}) if coro in done: # This branch will never be run!
以上代码段的修正方法如下:
async def foo(): return 42 task = asyncio.create_task(foo()) done, pending = await asyncio.wait({task}) if task in done: # Everything will work as expected now.
3.8 版后已移除: 直接向
wait()
传入协程对象的方式已弃用。
-
asyncio.
as_completed
(aws, *, loop=None, timeout=None)P 并发地运行 aws 集合中的 可等待对象。返回一个
Future
对象的迭代器。返回的每个 Future 对象代表来自剩余可等待对象集合的最早结果。如果在所有 Future 对象完成前发生超时则将引发
asyncio.TimeoutError
。Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: loop 形参。
示例:
for f in as_completed(aws): earliest_result = await f # ...
来自其他线程的日程安排P
-
asyncio.
run_coroutine_threadsafe
(coro, loop)P 向指定事件循环提交一个协程。线程安全。
返回一个
concurrent.futures.Future
以等待来自其他 OS 线程的结果。此函数应该从另一个 OS 线程中调用,而非事件循环运行所在线程。示例:
# Create a coroutine coro = asyncio.sleep(1, result=3) # Submit the coroutine to a given loop future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro, loop) # Wait for the result with an optional timeout argument assert future.result(timeout) == 3
如果在协程内产生了异常,将会通知返回的 Future 对象。它也可被用来取消事件循环中的任务:
try: result = future.result(timeout) except asyncio.TimeoutError: print('The coroutine took too long, cancelling the task...') future.cancel() except Exception as exc: print(f'The coroutine raised an exception: {exc!r}') else: print(f'The coroutine returned: {result!r}')
查看 并发和多线程 章节的文档。
不同与其他 asyncio 函数,此函数要求显式地传入 loop 参数。
3.5.1 新版功能.
内省P
-
asyncio.
current_task
(loop=None)P 返回当前运行的
Task
实例,如果没有正在运行的任务则返回None
。如果 loop 为
None
则会使用get_running_loop()
获取当前事件循环。3.7 新版功能.
-
asyncio.
all_tasks
(loop=None)P 返回事件循环所运行的未完成的
Task
对象的集合。如果 loop 为
None
,则会使用get_running_loop()
获取当前事件循环。3.7 新版功能.
Task 对象P
-
class
asyncio.
Task
(coro, *, loop=None, name=None)P 一个与
Future 类似
的对象,可运行 Python 协程。非线程安全。Task 对象被用来在事件循环中运行协程。如果一个协程在等待一个 Future 对象,Task 对象会挂起该协程的执行并等待该 Future 对象完成。当该 Future 对象 完成,被打包的协程将恢复执行。
事件循环使用协同日程调度: 一个事件循环每次运行一个 Task 对象。而一个 Task 对象会等待一个 Future 对象完成,该事件循环会运行其他 Task、回调或执行 IO 操作。
使用高层级的
asyncio.create_task()
函数来创建 Task 对象,也可用低层级的loop.create_task()
或ensure_future()
函数。不建议手动实例化 Task 对象。要取消一个正在运行的 Task 对象可使用
cancel()
方法。调用此方法将使该 Task 对象抛出一个CancelledError
异常给打包的协程。如果取消期间一个协程正在等待一个 Future 对象,该 Future 对象也将被取消。cancelled()
可被用来检测 Task 对象是否被取消。如果打包的协程没有抑制CancelledError
异常并且确实被取消,该方法将返回True
。asyncio.Task
从Future
继承了其除Future.set_result()
和Future.set_exception()
以外的所有 API。Task 对象支持
contextvars
模块。当一个 Task 对象被创建,它将复制当前上下文,然后在复制的上下文中运行其协程。在 3.7 版更改: 加入对
contextvars
模块的支持。在 3.8 版更改: Added the
name
parameter.Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: loop 形参。
-
cancel
()P 请求取消 Task 对象。
这将安排在下一轮事件循环中抛出一个
CancelledError
异常给被封包的协程。协程在之后有机会进行清理甚至使用
try
... ...except CancelledError
...finally
代码块抑制异常来拒绝请求。不同于Future.cancel()
,Task.cancel()
不保证 Task 会被取消,虽然抑制完全取消并不常见,也很不鼓励这样做。以下示例演示了协程是如何侦听取消请求的:
async def cancel_me(): print('cancel_me(): before sleep') try: # Wait for 1 hour await asyncio.sleep(3600) except asyncio.CancelledError: print('cancel_me(): cancel sleep') raise finally: print('cancel_me(): after sleep') async def main(): # Create a "cancel_me" Task task = asyncio.create_task(cancel_me()) # Wait for 1 second await asyncio.sleep(1) task.cancel() try: await task except asyncio.CancelledError: print("main(): cancel_me is cancelled now") asyncio.run(main()) # Expected output: # # cancel_me(): before sleep # cancel_me(): cancel sleep # cancel_me(): after sleep # main(): cancel_me is cancelled now
-
cancelled
()P 如果 Task 对象 被取消 则返回
True
。当使用
cancel()
发出取消请求时 Task 会被 取消,其封包的协程将传播被抛入的CancelledError
异常。
-
done
()P 如果 Task 对象 已完成 则返回
True
。当 Task 所封包的协程返回一个值、引发一个异常或 Task 本身被取消时,则会被认为 已完成。
-
result
()P 返回 Task 的结果。
如果 Task 对象 已完成,其封包的协程的结果会被返回 (或者当协程引发异常时,该异常会被重新引发。)
如果 Task 对象 被取消,此方法会引发一个
CancelledError
异常。如果 Task 对象的结果还不可用,此方法会引发一个
InvalidStateError
异常。
-
exception
()P 返回 Task 对象的异常。
如果所封包的协程引发了一个异常,该异常将被返回。如果所封包的协程正常返回则该方法将返回
None
。如果 Task 对象 被取消,此方法会引发一个
CancelledError
异常。如果 Task 对象尚未 完成,此方法将引发一个
InvalidStateError
异常。
-
add_done_callback
(callback, *, context=None)P 添加一个回调,将在 Task 对象 完成 时被运行。
此方法应该仅在低层级的基于回调的代码中使用。
要了解更多细节请查看
Future.add_done_callback()
的文档。
-
remove_done_callback
(callback)P 从回调列表中移除 callback 指定的回调。
此方法应该仅在低层级的基于回调的代码中使用。
要了解更多细节请查看
Future.remove_done_callback()
的文档。
-
get_stack
(*, limit=None)P 返回此 Task 对象的栈框架列表。
如果所封包的协程未完成,这将返回其挂起所在的栈。如果协程已成功完成或被取消,这将返回一个空列表。如果协程被一个异常终止,这将返回回溯框架列表。
框架总是从按从旧到新排序。
每个被挂起的协程只返回一个栈框架。
可选的 limit 参数指定返回框架的数量上限;默认返回所有框架。返回列表的顺序要看是返回一个栈还是一个回溯:栈返回最新的框架,回溯返回最旧的框架。(这与 traceback 模块的行为保持一致。)
-
print_stack
(*, limit=None, file=None)P 打印此 Task 对象的栈或回溯。
此方法产生的输出类似于 traceback 模块通过
get_stack()
所获取的框架。limit 参数会直接传递给
get_stack()
。file 参数是输出所写入的 I/O 流;默认情况下输出会写入
sys.stderr
。
-
get_name
()P Return the name of the Task.
If no name has been explicitly assigned to the Task, the default asyncio Task implementation generates a default name during instantiation.
3.8 新版功能.
-
set_name
(value)P Set the name of the Task.
The value argument can be any object, which is then converted to a string.
In the default Task implementation, the name will be visible in the
repr()
output of a task object.3.8 新版功能.
-
classmethod
all_tasks
(loop=None)P 返回一个事件循环中所有任务的集合。
默认情况下将返回当前事件循环中所有任务。如果 loop 为
None
,则会使用get_event_loop()
函数来获取当前事件循环。Deprecated since version 3.7, will be removed in version 3.9: Do not call this as a task method. Use the
asyncio.all_tasks()
function instead.
-
classmethod
current_task
(loop=None)P 返回当前运行任务或
None
。如果 loop 为
None
,则会使用get_event_loop()
函数来获取当前事件循环。Deprecated since version 3.7, will be removed in version 3.9: Do not call this as a task method. Use the
asyncio.current_task()
function instead.
-
基于生成器的协程P
注解
对基于生成器的协程的支持 已弃用 并计划在 Python 3.10 中移除。
基于生成器的协程是 async/await 语法的前身。它们是使用 yield from
语句创建的 Python 生成器,可以等待 Future 和其他协程。
基于生成器的协程应该使用 @asyncio.coroutine
装饰,虽然这并非强制。
-
@
asyncio.
coroutine
P 用来标记基于生成器的协程的装饰器。
此装饰器使得旧式的基于生成器的协程能与 async/await 代码相兼容:
@asyncio.coroutine def old_style_coroutine(): yield from asyncio.sleep(1) async def main(): await old_style_coroutine()
此装饰器不应该被用于
async def
协程。Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: Use
async def
instead.
-
asyncio.
iscoroutine
(obj)P 如果 obj 是一个 协程对象 则返回
True
。此方法不同于
inspect.iscoroutine()
因为它对基于生成器的协程返回True
。
-
asyncio.
iscoroutinefunction
(func)P 如果 func 是一个 协程函数 则返回
True
。此方法不同于
inspect.iscoroutinefunction()
因为它对以@coroutine
装饰的基于生成器的协程函数返回True
。