python——asyncio模块实现协程、异步编程

我们都知道，现在的服务器开发对于IO调度的优先级控制权已经不再依靠系统，都希望采用协程的方式实现高效的并发任务，如js、lua等在异步协程方面都做的很强大。

Python在3.4版本也加入了协程的概念，并在3.5确定了基本完善的语法和实现方式。同时3.6也对其进行了如解除了await和yield在同一个函数体限制等相关的优化。

event_loop 事件循环：程序开启一个无限的循环，程序员会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数。
coroutine 协程：协程对象，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用。
task 任务：一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数，任务则是对协程进一步封装，其中包含任务的各种状态。
future： 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质的区别
async/await 关键字：python3.5 用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。

【一】创建协程

首先定义一个协程，在def前加入async声明，就可以定义一个协程函数。

一个协程函数不能直接调用运行，只能把协程加入到事件循环loop中。asyncio.get_event_loop方法可以创建一个事件循环，然后使用run_until_complete将协程注册到事件循环，并启动事件循环。

例如：

1. import asyncio
2. async def fun():
3. print('hello word')
4. loop = asyncio.get_event_loop()
5. loop.run_until_complete(fun())

【二】任务对象task

协程对象不能直接运行，在注册事件循环的时候，其实是run_until_complete方法将协程包装成为了一个任务（task）对象。所谓task对象是Future类的子类。保存了协程运行后的状态，用于未来获取协程的结果。

例如：

1. import asyncio
2. async def fun():
3. print('hello word')
4. return 'miao'
5. loop = asyncio.get_event_loop()
6. task = loop.create_task(fun())
7. print(task)
8. loop.run_until_complete(task)
9. print(task)

创建task后，task在加入事件循环之前是pending状态，因为do_some_work中没有耗时的阻塞操作，task很快就执行完毕了。后面打印的finished状态。
asyncio.ensure_future
和
loop.create_task都可以创建一个task，run_until_complete的参数是一个futrue对象。当传入一个协程，其内部会自动封装成task，task是Future的子类。isinstance(task,
asyncio.Future)将会输出True。

【三】绑定回调

在task执行完毕的时候可以获取执行的结果，回调的最后一个参数是future对象，通过该对象可以获取协程返回值。如果回调需要多个参数，可以通过偏函数导入。

例如：

1. import asyncio
2. async def fun():
3. print('hello word')
4. return 'miao'
5. def callback(future):
6. print('Callback: ', future.result())
7. loop = asyncio.get_event_loop()
8. task = loop.create_task(fun())
9. #print(task)
10. task.add_done_callback(callback)
11. loop.run_until_complete(task)
12. #print(task)

也可以使用ensure_future获取返回值

例如：

1. import asyncio
2. async def fun():
3. print('hello word')
4. return 'miao'
5. #def callback(future):
6. #print('Callback: ', future.result())
7. loop = asyncio.get_event_loop()
8. #task = loop.create_task(fun())
9. #task.add_done_callback(callback)
10. task = asyncio.ensure_future(fun())
11. loop.run_until_complete(task)
12. print('the fun() return is: {}'.format(task.result()))

【四】await阻塞

使用async可以定义协程对象，使用await可以针对耗时的操作进行挂起，就像生成器里的yield一样，函数让出控制权。协程遇到await，事件循环将会挂起该协程，执行别的协程，直到其他的协程也挂起或者执行完毕，再进行下一个协程的执行。
耗时的操作一般是一些IO操作，例如网络请求，文件读取等。我们使用asyncio.sleep函数来模拟IO操作。协程的目的也是让这些IO操作异步化。

例如：

1. #coding:utf-8
2. import asyncio
3. import threading
4. import time
5. async def hello():
6. print("hello 1")
7. r = await asyncio.sleep(1)
8. print("hello 2")
9. def main():
10. loop = asyncio.get_event_loop()
11. print("begin")
12. loop.run_until_complete(hello())
13. loop.close()
14. print("end")
15. if __name__ == "__main__":
16. main()

【五】3.6更新

①可以在同一个协程函数中同时使用await和yield

例如：

1. import asyncio
2. async def ticker(delay, to):
3. for i in range(to):
4. yield i
5. await asyncio.sleep(delay)
6. async def run():
7. async for i in ticker(1, 10):
8. print(i)
9. loop = asyncio.get_event_loop()
10. try:
11. loop.run_until_complete(run())
12. finally:
13. loop.close()

顺带一提，yield 我们可以暂且认为是一种中断机制（详情可以参考官方文档，这种解释只是便于说明await）

例如：

1. def a():
2. print("first")
3. yield
4. print("second")
5. yield
6. print("end")
7. yield
8. if __name__ == "__main__":
9. g1=a()
10. print("next1")
11. g1.__next__()
12. print("next2")
13. g1.__next__()
14. print("next3")
15. g1.__next__()

②允许在协程函数中异步推导式

例如：

1. async def ticker(delay, to):
2. for i in range(to):
3. yield i
4. await asyncio.sleep(delay)
5. async def run():
6. result = [i async for i in ticker(1, 10) if i%2]
7. print(result)
8. import asyncio
9. loop = asyncio.get_event_loop()
10. try:
11. loop.run_until_complete(run())
12. finally:
13. loop.close()

【六】协程并发

定义tasks时可以设置多个ensure，也可以像多线程那样用append方法实现

1. tasks = [
2. asyncio.ensure_future(coroutine1),
3. asyncio.ensure_future(coroutine2),
4. asyncio.ensure_future(coroutine3)
5. ]
6. for i in range(4, 6):
7. tasks.append(asyncio.ensure_future(do_some_work(i)))

当遇到阻塞时可以使用await让其他协程继续工作

例如：

1. import asyncio
2. import time
3. now = lambda: time.time()
4. async def do_some_work(x):
5. print('Waiting: ', x)
6. await asyncio.sleep(x)
7. return 'Done after {}s'.format(x)
8. coroutine1 = do_some_work(1)
9. coroutine2 = do_some_work(2)
10. coroutine3 = do_some_work(3)
11. tasks = [
12. asyncio.ensure_future(coroutine1),
13. asyncio.ensure_future(coroutine2),
14. asyncio.ensure_future(coroutine3)
15. ]
16. for i in range(4, 6):
17. tasks.append(asyncio.ensure_future(do_some_work(i)))
18. loop = asyncio.get_event_loop()
19. start = now()
20. loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
21. for task in tasks:
22. print('Task ret: ', task.result())
23. print('TIME: ', now() - start)

通过运行时间可以看出aysncio实现了并发。asyncio.wait(tasks) 也可以使用 asyncio.gather(*tasks) ,前者接受一个task列表，后者接收一堆task。

【七】协程嵌套

使用async可以定义协程，协程用于耗时的io操作，我们也可以封装更多的io操作过程，这样就实现了嵌套的协程，即一个协程中await了另外一个协程，如此连接起来。

例如：

1. import asyncio
2. import time
3. now = lambda: time.time()
4. async def do_some_work(x):
5. print('Waiting: ', x)
6. await asyncio.sleep(x)
7. return 'Done after {}s'.format(x)
8. async def main():
9. coroutine1 = do_some_work(1)
10. coroutine2 = do_some_work(2)
11. coroutine3 = do_some_work(4)
12. tasks = [
13. asyncio.ensure_future(coroutine1),
14. asyncio.ensure_future(coroutine2),
15. asyncio.ensure_future(coroutine3)
16. ]
17. dones, pendings = await asyncio.wait(tasks)
18. for task in dones:
19. print('Task ret: ', task.result())
20. start = now()
21. loop = asyncio.get_event_loop()
22. loop.run_until_complete(main())
23. print('TIME: ', now() - start)

如果使用的是 asyncio.gather创建协程对象，那么await的返回值就是协程运行的结果。

1. #dones, pendings = await asyncio.wait(tasks)
2. #for task in dones:
3. #print('Task ret: ', task.result())
4. results = await asyncio.gather(*tasks)
5. for result in results:
6. print('Task ret: ', result)

不在main协程函数里处理结果，直接返回await的内容，那么最外层的run_until_complete将会返回main协程的结果。

1. import asyncio
2. import time
3. now = lambda: time.time()
4. async def do_some_work(x):
5. print('Waiting: ', x)
6. await asyncio.sleep(x)
7. return 'Done after {}s'.format(x)
8. async def main():
9. coroutine1 = do_some_work(1)
10. coroutine2 = do_some_work(2)
11. coroutine3 = do_some_work(4)
12. tasks = [
13. asyncio.ensure_future(coroutine1),
14. asyncio.ensure_future(coroutine2),
15. asyncio.ensure_future(coroutine3)
16. ]
17. return await asyncio.gather(*tasks)
18. start = now()
19. loop = asyncio.get_event_loop()
20. results = loop.run_until_complete(main())
21. for result in results:
22. print('Task ret: ', result)
23. print('TIME: ', now() - start)

或者返回使用asyncio.wait方式挂起协程。

1. import asyncio
2. import time
3. now = lambda: time.time()
4. async def do_some_work(x):
5. print('Waiting: ', x)
6. await asyncio.sleep(x)
7. return 'Done after {}s'.format(x)
8. async def main():
9. coroutine1 = do_some_work(1)
10. coroutine2 = do_some_work(2)
11. coroutine3 = do_some_work(4)
12. tasks = [
13. asyncio.ensure_future(coroutine1),
14. asyncio.ensure_future(coroutine2),
15. asyncio.ensure_future(coroutine3)
16. ]
17. return await asyncio.wait(tasks)
18. start = now()
19. loop = asyncio.get_event_loop()
20. done, pending = loop.run_until_complete(main())
21. for task in done:
22. print('Task ret: ', task.result())
23. print('TIME: ', now() - start)

也可以使用asyncio的as_completed方法

1. import asyncio
2. import time
3. now = lambda: time.time()
4. async def do_some_work(x):
5. print('Waiting: ', x)
6. await asyncio.sleep(x)
7. return 'Done after {}s'.format(x)
8. async def main():
9. coroutine1 = do_some_work(1)
10. coroutine2 = do_some_work(2)
11. coroutine3 = do_some_work(4)
12. tasks = [
13. asyncio.ensure_future(coroutine1),
14. asyncio.ensure_future(coroutine2),
15. asyncio.ensure_future(coroutine3)
16. ]
17. for task in asyncio.as_completed(tasks):
18. result = await task
19. print('Task ret: {}'.format(result))
20. start = now()
21. loop = asyncio.get_event_loop()
22. done = loop.run_until_complete(main())
23. print('TIME: ', now() - start)

由此可见，协程的调用和组合十分的灵活，我们可以发挥想象尽情的浪

【八】协程停止

future对象有几个状态：
Pending
Running
Done
Cancelled
创建future的时候，task为pending，事件循环调用执行的时候当然就是running，调用完毕自然就是done，如果需要停止事件循环，就需要先把task取消。可以使用asyncio.Task获取事件循环的task

例如：

1. import asyncio
2. import time
3. now = lambda: time.time()
4. async def do_some_work(x):
5. print('Waiting: ', x)
6. await asyncio.sleep(x)
7. return 'Done after {}s'.format(x)
8. coroutine1 = do_some_work(1)
9. coroutine2 = do_some_work(2)
10. coroutine3 = do_some_work(4)
11. tasks = [
12. asyncio.ensure_future(coroutine1),
13. asyncio.ensure_future(coroutine2),
14. asyncio.ensure_future(coroutine3)
15. ]
16. start = now()
17. loop = asyncio.get_event_loop()
18. try:
19. loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
20. except KeyboardInterrupt as e:
21. print(asyncio.Task.all_tasks())
22. for task in asyncio.Task.all_tasks():
23. print(task.cancel())
24. loop.stop()
25. loop.run_forever()
26. finally:
27. loop.close()
28. print('TIME: ', now() - start)

启动事件循环之后，马上ctrl+c，会触发run_until_complete的执行异常 KeyBorardInterrupt。然后通过循环asyncio.Task取消future

True表示cannel成功，loop stop之后还需要再次开启事件循环，最后在close，不然会报错。

循环task，逐个cancel是一种方案，可是正如上面我们把task的列表封装在main函数中，main函数外进行事件循环的调用。这个时候，main相当于最外出的一个task，那么处理包装的main函数即可。

1. import asyncio
2. import time
3. now = lambda: time.time()
4. async def do_some_work(x):
5. print('Waiting: ', x)
6. await asyncio.sleep(x)
7. return 'Done after {}s'.format(x)
8. async def main():
9. coroutine1 = do_some_work(1)
10. coroutine2 = do_some_work(2)
11. coroutine3 = do_some_work(4)
12. tasks = [
13. asyncio.ensure_future(coroutine1),
14. asyncio.ensure_future(coroutine2),
15. asyncio.ensure_future(coroutine3)
16. ]
17. done, pending = await asyncio.wait(tasks)
18. for task in done:
19. print('Task ret: ', task.result())
20. start = now()
21. loop = asyncio.get_event_loop()
22. task = asyncio.ensure_future(main())
23. try:
24. loop.run_until_complete(task)
25. except KeyboardInterrupt as e:
26. print(asyncio.Task.all_tasks())
27. print(asyncio.gather(*asyncio.Task.all_tasks()).cancel())
28. loop.stop()
29. loop.run_forever()
30. finally:
31. loop.close()

【九】不同线程的事件循环

很多时候，我们的事件循环用于注册协程，而有的协程需要动态的添加到事件循环中。一个简单的方式就是使用多线程。当前线程创建一个事件循环，然后在新建一个线程，在新线程中启动事件循环。当前线程不会被block。

1. import asyncio
2. import time
3. now = lambda: time.time()
4. from threading import Thread
5. def start_loop(loop):
6. asyncio.set_event_loop(loop)
7. loop.run_forever()
8. def more_work(x):
9. print('More work {}'.format(x))
10. time.sleep(x)
11. print('Finished more work {}'.format(x))
12. start = now()
13. new_loop = asyncio.new_event_loop()
14. t = Thread(target=start_loop, args=(new_loop,))
15. t.start()
16. print('TIME: {}'.format(time.time() - start))
17. new_loop.call_soon_threadsafe(more_work, 6)
18. new_loop.call_soon_threadsafe(more_work, 3)

启动上述代码之后，当前线程不会被block，新线程中会按照顺序执行call_soon_threadsafe方法注册的more_work方法，后者因为time.sleep操作是同步阻塞的，因此运行完毕more_work需要大致6 + 3

【十】新线程协程

新线程协程的话，可以在主线程中创建一个new_loop，然后在另外的子线程中开启一个无限事件循环。主线程通过run_coroutine_threadsafe新注册协程对象。这样就能在子线程中进行事件循环的并发操作，同时主线程又不会被block。一共执行的时间大概在6s左右。

1. import asyncio
2. import time
3. now = lambda: time.time()
4. from threading import Thread
5. def start_loop(loop):
6. asyncio.set_event_loop(loop)
7. loop.run_forever()
8. async def do_some_work(x):
9. print('Waiting {}'.format(x))
10. await asyncio.sleep(x)
11. print('Done after {}s'.format(x))
12. def more_work(x):
13. print('More work {}'.format(x))
14. time.sleep(x)
15. print('Finished more work {}'.format(x))
16. start = now()
17. new_loop = asyncio.new_event_loop()
18. t = Thread(target=start_loop, args=(new_loop,))
19. t.start()
20. print('TIME: {}'.format(time.time() - start))
21. asyncio.run_coroutine_threadsafe(do_some_work(6), new_loop)
22. asyncio.run_coroutine_threadsafe(do_some_work(4), new_loop)