Python asyncio之协程学习总结

2023-05-28 17:31 由授客发表于 #后端开发

实践环境

Python 3.6.2

什么是协程

协程(Coroutine)一种电脑程序组件，该程序组件通过允许暂停和恢复任务，为非抢占式多任务生成子程序。协程也可以简单理解为协作的程序，通过协同多任务处理实现并发的函数的变种(一种可以支持中断的函数）。

下面，我们通过日常生活场景为例，对什么是协程进行说明。

假设A某在家每天都要做3件事：洗衣服(使用洗衣机)，蒸饭(使用电饭煲)，扫地(使用扫地机器人)，这三样电器在完成任务后都会发出不一样响声来告诉A某事情已经完成。

这里，暂且假设A某智商有问题，每次都是严格按顺序做这三件事：先洗完衣服，再把饭蒸好，最后才开始扫地。

接下来，我们用一段简单的代码来模拟上述整个过程，并记录整个过程的耗时，其中使用了3个简单的普通函数，分别模拟上述3件事情，如下：

import time
from datetime import datetime


def do_washing():
    print(datetime.now(), ':开始洗衣服')
    time.sleep(3)  # 洗衣服 # 用程序休眠来模拟过程，且别计较时间大小
    print(datetime.now(), ':通知A某衣服洗好了') 


def steame_rice():
    print(datetime.now(), ':开始蒸饭')
    time.sleep(5)  # 蒸饭
    print(datetime.now(), ':通知A某饭蒸好了')


def do_clearing():
    print(datetime.now(), ':开始扫地')
    time.sleep(2)  # 扫地
    print(datetime.now(), ':通知A某地扫完了')


if __name__ == '__main__':
    startTime = time.time()
    do_washing()
    steame_rice()
    do_clearing()
    endTime = time.time()
    print("扫地+蒸饭+洗衣服总耗时: ", endTime - startTime)

程序输出：

2023-04-09 23:33:50.001204 :开始洗衣服
2023-04-09 23:33:53.002765 :衣服洗好了
2023-04-09 23:33:53.002765 :开始蒸饭
2023-04-09 23:33:58.013337 :通知A某饭蒸好了
2023-04-09 23:33:58.013337 :通知A某开始扫地
2023-04-09 23:34:00.024784 :通知A某地扫完了
扫地+蒸饭+洗衣服总耗时:  10.023579835891724

直到有一天，A某的朋友来他家做客，体验到他的“高效”办事效率后，建议他不用等每件事情都做完才做下一件事情。A某听后，虚心采纳，并告诉自己要开始培养新的习惯。

第二天开始呢，A某开始改变自己，把衣服扔洗衣机，并启动机洗程序后，就去淘米蒸饭了，等电饭煲开始蒸饭后，就去清扫地板了。

接下来，我们对上述代码进行稍微修改，以便模拟上述过程，并记录整个过程的耗时，如下：

import time
from datetime import datetime
import asyncio

async def do_washing():
    print(datetime.now(),':开始洗衣服')
    await asyncio.sleep(3)
    print(datetime.now(),':通知A某衣服洗好了')

async def do_clearing():
    print(datetime.now(), ':开始扫地')
    await asyncio.sleep(5)
    print(datetime.now(), ':通知A某地扫完了')

async def steame_rice():
    print(datetime.now(), ':开始蒸饭')
    await asyncio.sleep(2)
    print(datetime.now(), ':通知A某饭蒸好了')

tasks = [
    do_washing(),
    steame_rice(),
    do_clearing()
]

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    start_time = time.time()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    loop.close()
    end_time = time.time()
    print("扫地+蒸饭+洗衣服总耗时: ", end_time - start_time)

程序输出：

2023-04-09 23:35:17.422790 :开始扫地
2023-04-09 23:35:17.422790 :开始蒸饭
2023-04-09 23:35:17.422790 :开始洗衣服
2023-04-09 23:35:19.427500 :通知A某饭蒸好了
2023-04-09 23:35:20.427813 :通知A某衣服洗好了
2023-04-09 23:35:22.429780 :通知A某地扫完了
扫地+蒸饭+洗衣服总耗时:  5.0069899559021

不得不夸A某进步真大，相比之前，这次耗时减少了近一半。

以上这段代码就是协程的简单实现，充分体现了协程的3个特点：

多任务并行：A某同时完成了3项任务--分别代表3个协程。
异步任务：3项任务中，没有一项是需要A某在一旁一直看着直到做完的，每项任务开启后，A某都可以离开去做别的任务。
协作式(非抢占式)：每项任务能否“占用”A某，取决于A某是否正被其它任务“占用”，即是否有任务主动“让出”A某，不是靠“抢占”，更像是协商。

有了线程为啥还要协程？

协程是用户视角的一种抽象，操作系统并没有这个概念，其主要思想是在用户态实现调度算法，用少量线程完成大量任务的调度。

相对线程而言，协程具备以下优势：

减少内存占用

协程的创建成本远小于线程，可以设计得很小，小到KB级别，大大降低内存占用。所以，内存资源有限的情况下，可以创建更多协程，从而实现更高的并发。
减少上下文切换开销，节约CPU资源

如上图，线程之间的切换请求，由系统内核来实现，而协程之间的切换，则可由用户自由控制，即交由用户态的代码来完成，极大程度避免了系统内核级线程上下文切换造成的CPU资源浪费。具体实现思路如下：

尽量减少可执行的线程，这样切换次数必然会少
让线程尽可能的处于运行状态，而不是阻塞让出时间片

一个线程可以拥有多个协程，主要注意的是，一个线程内的多个协程却是串行的，无论CPU有多少个核，因为协程本质上还是一个函数，当一个协程运行时，其它协程必须挂起。实际开发过程中，可以使用协程在将一些耗时的IO操作异步化，例如写文件、耗时IO请求等来提升程序执行效率。

其它协程示例

示例：Hello world携程

import asyncio

async def hello_world():
    print("Hello World!")
    
    return 'hello world'

# print(hello_world()) # RuntimeWarning: coroutine 'hello_world' was never awaited #<coroutine object compute at 0x000001B6265F08E0> 

loop = asyncio.get_event_loop()
# Blocking call which returns when the hello_world() coroutine is done
res = loop.run_until_complete(hello_world()) # 把协程对象传递给事件循环
print(res) # 输出：hello world
loop.close()

python3.7版本，也可以使用新API asyncio.run来简化代码

import asyncio

async def hello_world():
    print("Hello World!")
    
    return 'hello world'
    
asyncio.run(hello_world())

示例：显示当前日期

使用sleep()函数在5秒内每1秒显示一次当前日期的协程示例

import asyncio
import datetime

async def display_date(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)

loop = asyncio.get_event_loop()
# Blocking call which returns when the display_date() coroutine is done
loop.run_until_complete(display_date(loop))
loop.close()

示例: 链式协程(Chain coroutines)

import asyncio

async def compute(x, y):
    print("Compute %s + %s ..." % (x, y))
    await asyncio.sleep(1.0)
    return x + y

async def print_sum(x, y):
    result = await compute(x, y)
    print("%s + %s = %s" % (x, y, result))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(print_sum(1, 2))
loop.close()

compute()被链接到print_sum()：print_sum()协程等待compute()完成后再返回结果

示例的序列图

“Task”是由AbstractEventLoop.run_until_complete()方法在获取协程对象而不是任务时创建的。

该图显示了控制流程，但并没有确切描述事物内部是如何工作的。例如，sleep协程创建了一个内部future，它使用AbstractEventLoop.call_later()在1秒内唤醒任务。

可等待对象

整体而言，python协程的可等待对象包含协程函数或者实现了__await__()的对象，常见的可等待对象包含以下几种：

使用async def定义的协程函数
Task对象，比如使用 asyncio.create_task() 或 asyncio.ensure_future() 创建的任务对象。
Future对象，比如使用 asyncio.Future() 创建的对象。

Future

Future，是对协程的封装，代表一个异步操作的最终结果--将来执行或没有执行的任务的结果，其值会在将来被计算出来。

class asyncio.Future(*, loop=None)

该类基本兼容concurrent.futures.Future。

差别：

result()和exception()不接受超时参数，并且在future尚未完成时引发异常。
总是通过事件循环的call_soon_threadsafe()调用使用add_done_callback()注册的回调。
该类与concurrent.futures包中的wait()和as_completed()函数不兼容。

该类不是线程安全的。

类方法

cancel()
取消future并安排执行回调

如果future已经完成或者取消，则返回False。否则，修改future的状态为已取消，并安排执行回调，并返回True。
cancelled()

如果future已取消则返回True。
done()
如果future已完成则返回True。

已完成意味着可获取结果或者异常，或者future已被取消。
result()

返回future呈现的结果。

如果future已被取消，则引发CancelledError。如果future的结果还不可获取，则会引发InvalidStateError。如果future已完成并且存在异常，则该异常会被抛出。
exception()
返回给future设置的异常。

只有在future完成时，才会返回异常（如果未设置异常，则返回None）。如果future已被取消，则引发CancelledError。如果future尚未完成，则会引发InvalidStateError。
add_done_callback(fn)

添加一个回调，以便在future完成时运行。

使用一个future对象作为参数调用回调。如果调用时，future已经完成，则使用call_soon()调用回调。

使用functools.partial将参数传递给回调。例如

fut.add_done_callback(functools.partial(print, "Future:", flush=True)) 将调用print("Future:", fut, flush=True)
remove_done_callback(fn)

从“call when done”列表中删除回调的所有实例。

返回已删除的回调数。

set_result(result)
标记future为已完成并设置其结果。

如果调用此方法时future已完成，则会引发InvalidStateError
set_exception(exception)

标记future为已完成并设置一个异常。

如果调用此方法时future已完成，则会引发InvalidStateError。

例子： Future配合`run_until_complete()`的使用

import asyncio

async def slow_operation(future):
    await asyncio.sleep(1)
    future.set_result('Future is done!')

loop = asyncio.get_event_loop()
future = asyncio.Future()
asyncio.ensure_future(slow_operation(future))
loop.run_until_complete(future)
print(future.result()) # Future is done!
loop.close()

协程函数负责计算(耗时1秒)，并将结果存储到future。run_until_complete()方法等待future的完成。

注意：
run_until_complete() 方法在内部使用add_done_callback()方法，以便在future完成时得到通知。

Future类封装了可调用对象的异步执行

示例：Future配合`run_forever()`的使用

可以使用Future.add_done_callback()方法以不同的方式编写前面的示例，以明确描述控制流：

import asyncio

async def slow_operation(future):
    await asyncio.sleep(1)
    future.set_result('Future is done!')

def got_result(future):
    print(future.result())
    loop.stop()

loop = asyncio.get_event_loop()
future = asyncio.Future()
asyncio.ensure_future(slow_operation(future))
future.add_done_callback(got_result)
try:
    loop.run_forever()
finally:
    loop.close()

在本例中，future用于将slow_operation()链接到got_result()：当slow_ooperation()完成时，将调用got_resull()获取结果

Task

class asyncio.Task(coro, *, loop=None)
安排协程的执行：将其封装在future。Task是Future的一个子类。

task负责在事件循环中执行协程。如果封装的协程由future生成，则task将阻塞执行封装的协程并等待future的完成。当future完成并返回结果或者异常，封装的协程的执行将重新开始，并检索future的结果或异常。

事件循环使用协作调度：一个事件循环一次只运行一个task。如果其他事件循环在不同的线程中运行，则其他task可以并行运行。当task等待future完成时，事件循环会执行一个新task。

取消一项task和取消一个future是不同的。调用cancel()将向封装的协程抛出CancelledError。仅当封装的协程没有捕获CancelledError异常或抛出CancelledError异常时，cancelled()才会返回True。

如果一个挂起的task被销毁，则其封装的协程不会被执行完。这可能是一个bug，并记录一条警告：

Task was destroyed but it is pending!
task: <Task pending coro=<kill_me() done, defined at test.py:5> wait_for=<Future pending cb=[Task._wakeup()]>>

不要直接创建Task实例：使用ensure_future()函数或AbstractEventLoop.create_task()方法。

这个类不是线程安全的。

类方法

all_tasks(loop=None)
返回给定事件循环的所有任务集。默认返回当前事件循环的所有任务。
current_task(loop=None)
返回给定事件循环中当前正在运行的任务。默认返回当前事件循环中的当前任务。

不在Task上下文中调用该函数时返回None
cancel()
请求取消任务

安排在事件循环的下一个循环中将CancelledError抛出到封装的协程中。然后，协程有机会使用try/except/finally清理甚至拒绝请求。

与Future.cancel()不同，这并不能保证task会被取消：异常可能会被捕获并采取行动，从而延迟task的取消或完全阻止取消。该task也可能返回一个值或抛出一个不同的异常。

调用此方法后，cancelled()将不会立即返回True（除非任务已被取消）。当封装的协程以CancelledError异常终止时，task将被标记为已取消（即使未调用cancel()）。
get_stack(*, limit=None)

返回此任务的协程的堆栈帧列表。

如果协程没有完成，则返回它被挂起的堆栈。如果协同程序已成功完成或被取消，则返回一个空列表。如果协同程序被异常终止，则返回traceback帧列表。

堆栈帧总是按从旧到新的顺序排列。

可选limit给出了要返回的最大帧数；默认情况下，将返回所有可获取的帧。它的含义因返回堆栈还是trackback而不同：返回堆栈的最新帧，但返回traceback的最旧帧（这与traceback模块的行为相符）。

由于我们无法控制的原因，对于挂起的协程，只返回一个堆栈帧。
print_stack(*, limit=None, file=None)

打印此任务的协程的堆栈或traceback。

为get_stack()检索的帧生成类似于traceback模块的输出。limit参数被传递给get_stack()。file参数为I/O流，输出将写入该流；默认情况下，输出写入sys.stderr

示例：并行执行task

并行执行3个task (A, B, C)

import asyncio

async def factorial(name, number):
    f = 1
    for i in range(2, number+1):
        print("Task %s: Compute factorial(%s)..." % (name, i))
        await asyncio.sleep(1)
        f *= i
    print("Task %s: factorial(%s) = %s" % (name, number, f))

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(
    factorial("A", 2),
    factorial("B", 3),
    factorial("C", 4),
))
loop.close()

输出：

Task B: Compute factorial(2)...
Task C: Compute factorial(2)...
Task A: Compute factorial(2)...
Task B: Compute factorial(3)...
Task C: Compute factorial(3)...
Task A: factorial(2) = 2
Task B: factorial(3) = 6
Task C: Compute factorial(4)...
Task C: factorial(4) = 24

task在创建时会自动被安排执行。事件循环将在所有task完成后停止。

Task函数

注意：

在下面的函数中，可选的循环参数允许显式设置底层task或协程使用的事件循环对象。如果没有提供，则使用默认的事件循环

asyncio.as_completed(fs, *, loop=None, timeout=None)

返回一个迭代器，该迭代器在等待时为Future实例。

如果在所有Future完成之前发生超时，则引发asyncio.TimeoutError。

示例：
```
for f in as_completed(fs):
    result = yield from f  # The 'yield from' may raise
    # Use result
```
注意：
future f不一定是fs的成员
asyncio.ensure_future(coro_or_future, *, loop=None)

安排协程对象的执行：在其封装在Future中。返回一个Task对象。

如果参数是Future，则直接返回。

版本3.4.4中新增

版本3.5.1变更: 函数接受任何可等待对象。
asyncio.async(coro_or_future, *, loop=None)
废弃的ensure_future()的别名

版本 3.4.4开始废弃
asyncio.wrap_future(future, *, loop=None)

将concurrent.futures.Future对象封装在Future对象中。
asyncio.gather(*coros_or_futures, loop=None, return_exceptions=False)

返回来自给定协程对象或future的future聚合结果。

所有future必须共享相同的事件循环。如果所有task都成功完成，那么返回的future结果就是结果列表(按照原始序列的顺序，不一定是结果到达的顺序）。如果return_exceptions为true，则task中的异常将被视为成功的结果，并收集在结果列表中；否则，第一个抛出的异常将立即传递给返回的future。

取消：如果外部Future被取消，则所有子项(尚未完成)也将被取消。如果任何子项被取消，这将被视为引发CancelledError错误——在这种情况下，外部Future不会被取消。（这是为了防止取消一个子项而导致其他子项被取消。）
asyncio.iscoroutine(obj)
如果obj是一个协程对象，该对象可能基于生成器或async def协程，则返回True。
asyncio.iscoroutinefunction(func)
如果func被判断为协程函数，则返回True，协程函数可以是被修饰的生成器函数或async def函数。

asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro, loop)

向给定的事件循环提交一个协程对象。

返回concurrent.futures.Future以访问结果。

该函数被从不同于运行事件循环线程的线程调用。用法：

# 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

如果在协程中引发异常，则会通知返回的future。它还可以用于取消事件循环中的task：

try:
    result = future.result(timeout)
except asyncio.TimeoutError:
    print('The coroutine took too long, cancelling the task...')
    future.cancel()
except Exception as exc:
    print('The coroutine raised an exception: {!r}'.format(exc))
else:
    print('The coroutine returned: {!r}'.format(result))

注意：
与模块中的其他函数不同，run_coroutine_threadsafe() 要求显式传递loop参数。

版本3.5.1中新增

coroutine asyncio.sleep(delay, result=None, *, loop=None)

创建一个给定秒数后完成的协程--阻塞指定的秒数。sleep函数还可以指定result参数，协程完成时将该参数值返回给调用者（默认返回None）
asyncio.shield(arg, *, loop=None)
等待future，保护它不被取消。

语句:
```
res = yield from shield(something())
```
等价于:
```
res = yield from something()
```
除非包含它的协程被取消，否则在something()中运行的任务不会被取消。从something()的视角来看，并没法生取消。但是它的调用者仍然被取消，所以yield from表达式仍然会引发CancelledError。注意：如果通过其他方式取消了something()，这仍然会取消shield()。

如果你想完全忽略取消（cancellation,不推荐），你可以将shield()与try/except子句结合使用，如下所示:
```
try:
    res = yield from shield(something())
except CancelledError:
    res = None
```
coroutine asyncio.wait(futures, *, loop=None, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

等待futures序列参数给定的Future和协程对象执行完成。协程将被封装在task中。返回两个Future集：(done，pending)。
- futures序列参数不能为空。
- timeout参数可用于控制返回前等待的最大秒数。timeout可以是int或float类型。如果未指定timeout参数或参数值为空，则没有等待时间限制，即永不超时。
- return_when指示此函数何时返回。它必须是concurrent.futures模块的以下常量之一：
  - FIRST_COMPLETED 当任何future完成或被取消时，函数将返回。
  - FIRST_EXCEPTION 当任何future因为引发异常而结束时，函数将返回。如果没有future引发异常，那么它相当于ALL_COMPLETED。
  - ALL_COMPLETED当所有future结束或被取消时，函数将返回。
这个函数是一个协程。

用法:
```
done, pending = yield from asyncio.wait(fs)
```
注意
这不会引发asyncio.TimeoutError。pending集合中存放的是发生超时时未完成的future。
coroutine asyncio.wait_for(fut, timeout, *, loop=None)

等待单个future或协程对象完成直到发生超时(如果超时限制的话)。如果timeout为None，则一直等待直到future完成。

协程将被封装在Task中。

函数返回Future或协同程序的结果。当发生超时时，将取消task并抛出asyncio.TimeoutError。为了避免任务取消，请将其封装在shield()中。

如果取消wait，那么future fut也将被取消。

该函数为一个协程，用法：
```
result = yield from asyncio.wait_for(fut, 60.0)
```

参考连接：

https://www.shuzhiduo.com/A/gGdXlLmmd4/