Python协程及asyncio基础知识有哪些

小编给大家分享一下Python协程及asyncio基础知识有哪些，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

Python协程及asyncio基础知识

协程(coroutine)也叫微线程，是实现多任务的另一种方式，是比线程更小的执行单元，一般运行在单进程和单线程上。因为它自带CPU的上下文，它可以通过简单的事件循环切换任务，比进程和线程的切换效率更高，这是因为进程和线程的切换由操作系统进行。

Python实现协程的主要借助于两个库：asyncio和gevent。由于asyncio已经成为python的标准库了无需pip安装即可使用，这意味着asyncio作为Python原生的协程实现方式会更加流行。本文仅会介绍asyncio模块。如果大家对gevent也有需求，请留言，我会单独写篇文章介绍这个库的使用。

asyncio 是从Python3.4引入的标准库，直接内置了对协程异步IO的支持。asyncio 的编程模型本质是一个消息循环，我们一般先定义一个协程函数(或任务), 从 asyncio 模块中获取事件循环loop，然后把需要执行的协程任务(或任务列表)扔到 loop中执行，就实现了异步IO。

定义协程函数及执行方法的演变

在最早的Python 3.4中，协程函数是通过@asyncio.coroutine 和 yeild from 实现的, 如下所示。

 import asyncio
 
 @asyncio.coroutine
 def func1(i):
     print("协程函数{}马上开始执行。".format(i))
     yield from asyncio.sleep(2)
     print("协程函数{}执行完毕!".format(i))
 
 if __name__ == '__main__':
     # 获取事件循环
     loop = asyncio.get_event_loop()
 
     # 执行协程任务
     loop.run_until_complete(func1(1))
 
     # 关闭事件循环
     loop.close()

这里我们定义了一个func1的协程函数，我们可以使用asyncio.iscoroutinefunction来验证。定义好协程函数后，我们首先获取事件循环loop，使用它的run_until_complete方法执行协程任务，然后关闭loop。

 print(asyncio.iscoroutinefunction(func1(1))) # True

Python 3.5以后引入了async/await 语法定义协程函数，代码如下所示。每个协程函数都以async声明，以区别于普通函数，对于耗时的代码或函数我们使用await声明，表示碰到等待时挂起，以切换到其它任务。

 import asyncio
 
 # 这是一个协程函数
 async def func1(i):
     print("协程函数{}马上开始执行。".format(i))
     await asyncio.sleep(2)
     print("协程函数{}执行完毕!".format(i))
 
 if __name__ == '__main__':
     # 获取事件循环
     loop = asyncio.get_event_loop()
 
     # 执行协程任务
     loop.run_until_complete(func1(1))
 
     # 关闭事件循环
     loop.close()

Python 3.7之前执行协程任务都是分三步进行的，代码有点冗余。Python 3.7提供了一个更简便的asyncio.run方法，上面代码可以简化为：

 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
     await asyncio.sleep(2)
     print(f"协程函数{i}执行完毕!")
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(func1(1))

注：Python自3.6版本起可以使用f-string来对字符串进行格式化了，相当于format函数的简化版。

创建协程任务的演变

前面的演示案例中，我们只执行了单个协程任务(函数)。实际应用中，我们先由协程函数创建协程任务，然后把它们加入协程任务列表，最后一起交由事件循环执行。

根据协程函数创建协程任务有多种方法，其中最新的是Python 3.7版本提供的asyncio.create_task方法，如下所示：

 # 方法1：使用ensure_future方法。future代表一个对象，未执行的任务。
 task1 = asyncio.ensure_future(func1(1))
 task2 = asyncio.ensure_future(func1(2))
 
 # 方法2：使用loop.create_task方法
 task1 = loop.create_task(func1(1))
 task2 = loop.create_task(func1(2))
 
 # 方法3：使用Python 3.7提供的asyncio.create_task方法
 task1 = asyncio.create_task(func1(1))
 task2 = asyncio.create_task(func1(2))

创建多个协程任务列表后，我们还要使用asyncio.wait方法收集协程任务，并交由事件循环处理执行。

 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
     await asyncio.sleep(2)
     print(f"协程函数{i}执行完毕!")
 
 
 async def main():
     tasks = []
     # 创建包含4个协程任务的列表
     for i in range(1, 5):
         tasks.append(asyncio.create_task(func1(i)))
         
     await asyncio.wait(tasks)
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

执行效果如下所示，你会发现4个协程任务并不是按顺序执行的。

对于收集多个协程任务，Python还提供了新的asyncio.gather方法，它的作用asyncio.wait方法类似，但更强大。如果列表中传入的不是create_task方法创建的协程任务，它会自动将函数封装成协程任务，如下所示：

 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
     await asyncio.sleep(2)
     print(f"协程函数{i}执行完毕!")
 
 async def main():
     tasks = []
     for i in range(1, 5):
         # 这里未由协程函数创建协程任务
         tasks.append(func1(i))
         
     # 注意这里*号。gather自动将函数列表封装成了协程任务。
     await asyncio.gather(*tasks)
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

获取协程任务执行结果

是的，gather方法有将函数封装成协程任务的能力，但这还并不是两者最主要的区别作用。两者更大的区别在协程任务执行完毕后对于返回结果的处理上。通常获取任务执行结果通常对于一个程序至关重要，因此我们有必要花更多时间详细了解这两个方法的使用。

asyncio.wait 会返回两个值：done 和 pending，done 为已完成的协程任务列表，pending 为超时未完成的协程任务类别，需通过task.result()方法可以获取每个协程任务返回的结果；而asyncio.gather 返回的是所有已完成协程任务的 result，不需要再进行调用或其他操作，就可以得到全部结果。

我们来看两个示例。现在修改我们的协程函数，通过return给它增加一个返回值。

通过asyncio.wait获取协程任务执行结果

 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
     await asyncio.sleep(2)
     return i
 
 async def main():
     tasks = []
     for i in range(1, 5):
         tasks.append(asyncio.create_task(func1(i)))
         
     # 获取任务执行结果。
     done, pending = await asyncio.wait(tasks)
     for task in done:
         print(f"执行结果: {task.result()}")
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

执行结果如下所示。你可以看到协程任务执行结果并不是按任务添加的顺序返回的。

通过asyncio.gather获取协程任务执行结果

继续修改我们的代码：

 #-*- coding:utf-8 -*-
 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
     await asyncio.sleep(2)
     return i
 
 async def main():
     tasks = []
     for i in range(1, 5):
         tasks.append(func1(i))
 
     results = await asyncio.gather(*tasks)
     for result in results:
         print(f"执行结果: {result}")
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

执行结果如下所示。协程任务执行结果与任务添加顺序完全一致。

现在你知道gather和wait方法的真正区别了吗？

• gather具有把普通协程函数包装成协程任务的能力，wait没有。wait只能接收包装后的协程任务列表做参数。

• 两者返回值不一样，wait返回的是已完成和未完成任务的列表，而gather直接返回协程任务执行结果。

• gather返回的任务执行结果是有序的，wait方法获取的结果是无序的。

asyncio高级使用方法

给任务添加回调函数

我们还可以给每个协程任务通过add_done_callback的方法给单个协程任务添加回调函数，如下所示：

 #-*- coding:utf-8 -*-
 import asyncio
 
 async def func1(i):
     print(f"协程函数{i}马上开始执行。")
     await asyncio.sleep(2)
     return i
 
 # 回调函数
 def callback(future):
     print(f"执行结果:{future.result()}")
 
 async def main():
     tasks = []
     for i in range(1, 5):
         task = asyncio.create_task(func1(i))
         
         # 注意这里，增加回调函数
         task.add_done_callback(callback)
         tasks.append(task)
 
     await asyncio.wait(tasks)
 
 if __name__ == '__main__':
     asyncio.run(main())

设置任务超时

很多协程任务都是很耗时的，当你使用wait方法收集协程任务时，可通过timeout选项设置任务切换前单个任务最大等待时间长度，如下所示：

  # 获取任务执行结果，如下所示：
  done,pending = await asyncio.wait(tasks, timeout=10)

自省

• asyncio.current_task: 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。

• asyncio.all_tasks: 返回事件循环所运行的未完成的Task对象的集合。

python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

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