深入理解协程（三）：async/await实现异步协程

深入理解协程
分为三部分进行讲解：

• 协程的引入
• yield from实现异步协程
• async/await实现异步协程

本篇为 深入理解协程
系列文章的 最后一篇
。
从本篇你将了解到：

1. async/await
   的使用。
2. 如何从 yield from
   风格的协程修改为 async/await
   风格。

篇幅较长，请耐心阅读。

async/await的引入

上篇 【yield from实现异步协程】
我们引入了 asynico
模块，结合 yield from
实现异步协程。但语法不够简洁，其中涉及的 生成器
， 装饰器
也让人头疼不已。

为了语法更加简洁。于是，在Python3.5（PEP 492）中新增了 async/await
语法来实现异步协程。

async/await的使用

先介绍几个概念：

• async/await
  ：python3.5之后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。
• 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，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

1.创建协程

在def前加上async的声明，就完成了一个协程函数的定义。 协程函数不能直接调用运行，需要将协程注册到事件循环，并启动事件循环才能使用
。

import asyncio

async def fun(a):    # 定义协程函数
    print(a)

# 调用协程函数，生成一个协程对象，此时协程函数并未执行
coroutine = fun('hello world')
# 创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将协程函数添加到事件循环，并启动
loop.run_until_complete(coroutine)

# 输出
hello word

2. 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。我们也可以显式实现它。

实现方式1：

使用create_task()创建task。

import asyncio

async def fun(a):
    print(a)
    return a

coroutine = fun('hello world')
loop = asyncio.get_event_loop()
# 使用create_task()创建task，并将coroutine对象转化成task对象
task = loop.create_task(coroutine)
print(f'task: {task}')
loop.run_until_complete(task)
print(f'task: {task}')
print(f'result: {result}')

输出结果：

task: >
hello world
task:  result='hello world'>

从输出结果能看到，创建task对象后，未将task添加到事件循环之前，状态是 pending
；task对象执行完毕后，状态是 finished
，并将参数 a
的值返回。

实现方式2:

使用asyncio 的 ensure_future() 方法，创建task。

import asyncio

async def fun(a):
    print(a)
    return a

coroutine = fun('hello world')
# 使用asyncio 的 ensure_future() 方法，创建task，并将coroutine对象转化成task对象
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
loop = asyncio.get_event_loop()
print(f'task: {task}')
loop.run_until_complete(task)
print(f'task: {task}')

输出结果：

task: >
hello world
task:  result='hello world'>

通过 ensure_future()
可以在 loop
未定义前创建task。实现效果与上面相同。

3.绑定回调函数

如果需要在task执行完毕后对结果进行处理，可以通过给task绑定回调函数完成，回调的最后一个参数是future对象（如task对象）。

import asyncio

async def fun(a):
    print(a)
    return a

def callback(task): # 回调函数，打印task的返回值
    print(f'result: {task.result()}')

coroutine = fun('hello world')
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(coroutine)
task.add_done_callback(callback)    #绑定回调函数
print(f'task: {task}')
loop.run_until_complete(task)
print(f'task: {task}')

输出结果：

task:  cb=[callback() at D:/Study/Python/python_text/非项目/协程.py:7]>
hello world
result: hello world # 完成了返回值的打印
task:  result='hello world'>

4.多任务协程

如果我们需要执行多个任务时，我们可以定义一个任务列表，并将需要完成的协程任务都加进去。将原本的 loop.run_until_complete(tasks)
改为 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
。

如果执行的是多个 耗时
的任务，如网络请求、文件读取等。此时就 await
就派上用场了， 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
。
举个例子：

import time
import asyncio

async def taskIO_1():   
    print('开始运行IO任务1...')
    await asyncio.sleep(2)  
    print('IO任务1已完成，耗时2s')
    return taskIO_1.__name__

async def taskIO_2():       
    print('开始运行IO任务2...')
    await asyncio.sleep(3)  
    print('IO任务2已完成，耗时3s')
    return taskIO_2.__name__

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    loop = asyncio.get_event_loop() 
    tasks = [taskIO_1(), taskIO_2()]
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) # 完成事件循环，直到最后一个任务结束
    print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time()-start))
    
# 输出
开始运行IO任务2...
开始运行IO任务1...
IO任务1已完成，耗时2s
IO任务2已完成，耗时3s
所有IO任务总耗时3.00251秒

可以看出，原本需要5秒，现在执行只需要3秒。

yield from转async/await

上述代码有没有很眼熟。

其实，这段代码正是 【yield from实现异步协程】
末尾， yield from
结合 asynico
实现异步协程的代码。只是将yielf from风格变为async/await风格。

由于 async/await
与 yield from
风格的协程底层实现方式相同。因此，从 yield from
风格改为 async/await
风格非常容易。只需：

• 把 @asyncio.coroutine
  替换为 async
  ；
• 把 yield from
  替换为 await
  。

async/await
风格的代码隐藏了装饰器、 yield from
语法，方便了人们的理解，同时也让代码更加简洁。