python中的asyncio使用详解与异步协程的处理流程分析

一些核心概念

异步函数的定义

普通函数的定义是使用 def 关键词，异步的函数，协程函数(Coroutine)本质上是一个函数，特点是在代码块中可以将执行权交给其他协程，使用async def 来定义

如何调用协程并且得到它的运行结果?

调用普通的函数只需要 result = add2(2),这时函数就可以得到运行，并且将结果4返回给result,如果使用result = add3(2),此时再打印 result 呢？

得到的是一个coroutine对象，<coroutine object add3 at 0x000002ED564A5048>，并不是2+3=5这个结果，怎样才能得到结果呢？

协程函数想要执行需要放到事件循环里执行。

事件循环 Eventloop

Eventloop 是asyncio应用的核心,把一些异步函数注册到这个事件循环上，事件循环会循环执行这些函数,当执行到某个函数时，如果它正在等待I/O返回，如它正在进行网络请求，或者sleep操作，事件循环会暂停它的执行去执行其他的函数；当某个函数完成I/O后会恢复，下次循环到它的时候继续执行。因此，这些异步函数可以协同(Cooperative)运行：这就是事件循环的目标。

返回到上面的函数,想要得到函数执行结果，需要有一个Eventloop

或者使用await 关键字来修饰函数的调用，如result = await add3(2),但是await只能用在协程函数中，所以想要用await关键字就还需要定义一个协程函数

但最终的执行还是需要放到一个事件循环中进行

稍微复杂一点的例子

这段代码定义了两个协程，并将它们放到另外一个协程main函数中，想要获得它们运行的结果，事件循环的特点是当它遇到某个I/O需要等待(如这里的asyncio.sleep()函数)的时候，可以去执行其它的函数，这样，整个函数执行所需要的时间，应该是所有协程中执行时间最长的那个，对于上面这个代码来说，一个sleep了3秒，一个sleep了1秒，总的用时应该是3秒多一点，但结果是这样吗？

它的输出是这样的

它的用时是4秒多一点，而且是先执行了testa函数，然后再执行了testb函数，是串行的依次执行的，并没有像我们想象中的并发执行。那应该怎样才能并发执行呢？

需要将协程放到asyncio.gather() 中运行，上面的代码得到的输出是

可以看到，testa和testb是同步在运行，由于testb只sleep了1秒钟，所以testb先输出了Resuming b,最后将每个协程函数的结果返回，注意，这里是gather()函数里的每一个协程函数都执行完了，它才结果，结果是一个列表，列表里的值顺序和放到gather函数里的协程的顺序是一致的。

除了使用asyncio.gather 来执行协程函数以外，还可以使用Task任务对象

使用asyncio.ensure_future(testa(1))返回一个task对象，此时task进入pending状态,并没有执行，这时print(taska) 得到<Task pending coro=<testa() running at F:/python/python3Test/asynctest.py:7>> 些时，taska.done()返回False,表示它还没有结束，当调用await taska 时表示开始执行该协程，当执行结束以后，taska.done() 返回True，这时可以调用taska.result() 得到函数的返回值，如果协程还没有结束就调用result()方法则会抛个异常，raise InvalidStateError('Result is not ready.')

创建task对象除了使用asyncio.ensure_future()方法还可以使用loop.create_task() 方法

上面一直在使用asyncio.gather()函数来执行协程函数，还有一个asyncio.wait()函数，它的参数是协程的列表。

使用wait和gather有哪些区别呢？

首先，gather是需要所有任务都执行结束，如果某一个协程函数崩溃了，则会抛异常，都不会有结果。

wait可以定义函数返回的时机，

可以是FIRST_COMPLETED(第一个结束的),

FIRST_EXCEPTION(第一个出现异常的),

ALL_COMPLETED(全部执行完，默认的)

这段代码要求在出现第一个异常的时候就结果，函数整体不会崩溃，只是如果这里想要获取结果的话它是一个异常对象。

可以在实际的工作中，由于以前写了太多的多线程与多进程，所以对于以前编写风格和一些由于没有异步支持的库函数来说，由于要写在异步里，所以对于编写代码来说还是要处理很多同步的方法，今天在这里整理一下在异步操作中如果处理同步的函数问题。

为了更好的演示，我准备了三个函数，一个同步的函数，两个异步的函数

协程中控制任务

异步函数的定义

上面的函数，比如说我只想将asyncfunc1() 函数运行并且得结果，可以使用loop.create_task()方法创建一个task对象，task是Futures的子类，当调用loop.run_until_complete() 以后，协程跑完以后，通过task.result()获取协程函数的返回结果。

输出结果为

主线程和跑的协程函数是在同一个线程中。

也可以给task对象添加一个回调方法

输出结果为

loop.run_until_complete 是一个阻塞方法，只有当它里面的协程运行结束以后这个方法才结束，才会运行之后的代码。

其实也可以不调用loop.run_until_complete方法，创建一个task以后，其实就已经在跑协程函数了，只不过当事件循环如果准备开始运行了，此时的task状态是pending,如果不调用事件循环的话，则不会运行协程函数，由于主线程跑完了，子线程也就被销毁了，如代码写成这样：

得到的输出是

所以想要使得协程函数得到执行，需要调用事件循环来执行任务，上面的loop.run_until_complete就是使循环开始跑了，其实也可以使用loop.run_forever(),这个函数就像它的名字一样，会一直跑。只有事件循环跑起来了，那么使用该循环注册的协程才会得到执行，但是如果使用loop.run_forever()则会阻塞在这里，事件循环还有一个stop方法，可以结束循环，我们可以在task对象上添加一个回调方法，当协程执行结束以后，调用事件循环的stop方法来结束整个循环。

除了使用loop.run_until_complete方法，还可以使用asyncio.ensure_future() 方法来运行协程，将上面代码中的task = loop.create_task(asyncfunc1()) 改为 task = asyncio.ensure_future(asyncfunc1())会得到相同的结果,它的参数是协程对象或者futures，也可以传task对象，因为task是futures的子类,当传入的是一个协程对象时，返回一个task对象，传入一个futures的时候，直接返回futures对象,也就是说，在调用asyncio.ensure_future()以后，都会返回一个task对象,都可以为它添加一个回调方法，并且可以调用task.result()方法得到结果(注意如果task没有执行结束就调用result方法，则会抛异常)。

多个协程任务的并行

最上面我准备了两个异步的函数asyncfunc1和asyncfunc2，如果我想要这两个函数同时执行，并且得到它们的返回值该怎么操作呢？

有了上面单协程的经验，我们也可以使用事件循环创建两个task,然后在run_forever()来执行，可以对task添加回调，将结果输出。

输出结果是

此时由于loop调用了run_forever方法，且没有方法调用stop方法，所以程序会一直卡着。

这样是可以将多个协程跑起来，但这样的处理一是繁琐，二是不方便结果的回收。

asyncio有一个gather方法，可以传入多个任务对象，当调用await asyncio.gather(*) 时，它会将结果全部返回。

由于await 只能写在async def 函数中，所以这里还需要新创建一个函数。

两种定义方式都可以，一个是向gather函数传的是协程对象，一个是传的task对象。之后在调用

得到的输出为

这样就达到的协程的并行与结果的回收。

依然是之前准备的三个函数，一个阻塞的，两个异步的。

使用传统的多线程的方式跑同步代码

输出结果

可以看到，主线程和子线程跑在了不同的线程中。

在事件循环中动态的添加同步函数

解决方案是，先启一个子线程，这个线程用来跑事件循环loop，然后动态的将同步函数添加到事件循环中

由于使用ping 命令得到很多输出，所以我对函数稍稍做了修改,只是模拟打印了一行文字，但是函数中的time.sleep(2) 这个是一个阻塞式的函数。

得到的输出为

从输出结果可以看出，loop.call_soon_threadsafe()和主线程不是跑在同一个线程中的，虽然loop.call_soon_threadsafe()没有阻塞主线程的运行，但是由于需要跑的函数ping是阻塞式函数，所以调用了三次，这三次结果是顺序执行的，并没有实现并发。

如果想要实现并发，需要通过run_in_executor 把同步函数在一个执行器里去执行。该方法需要传入三个参数，run_in_executor(self, executor, func, *args) 第一个是执行器，默认可以传入None，如果传入的是None，将使用默认的执行器，一般执行器可以使用线程或者进程执行器。

得到的输出结果

可以看到同步函数实现了并发，但是它们跑在了不同的线程中，这个就和之前传统的使用多线程是一样的了。

上文说到，run_in_executor的第一个参数是执行器，这里执行器是使用concurrent.futures下的两个类，一个是thread一个是process，也就是执行器可以分为线程执行器和进程执行器。它们在初始化的时候都有一个max_workers参数，如果不传则根据系统自身决定。

这里初始化了两个执行器，一个是线程的，一个是进程的，它们执行的效果一样，只是一个跑在了多线程，一个跑在了多进程。

使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()执行器的结果是

这们的进程ID都是8188，是跑在了同一个进程下。另外注意一下，我这里在初始化的时候传一个max_workers为2，注意看结果的输出，它是先执行了前两个，当有一个执行完了以后再开始执行第三个，而不是三个同时运行的。

使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()执行器的执行结果

可以看出来它们的进程ID是不同的。

这样看使用run_in_executor和使用多进程和多线程其实意义是一样的。别着急，在讲完异步函数以后就可以看到区别了。

在事件循环中动态的添加异步函数

通过asyncio.run_coroutine_threadsafe 方法来动态的将一个协程绑定到事件循环上，并且不会阻塞主线程

通过asyncio.run_coroutine_threadsafe在loop上绑定了四个协程函数，得到的输出结果为

主线程不会被阻塞，起的四个协程函数几乎同时返回的结果，但是注意，协程所在的线程和主线程不是同一个线程，因为此时事件循环loop是放到了另外的子线程中跑的，所以此时这四个协程放到事件循环的线程中运行的。

注意这里只有run_coroutine_threadsafe方法，没有run_coroutine_thread 方法。

获取协程的返回结果

获取结果可以使用asyncio.gather()方法,这里面传的是coros_or_futures就是协程或者task对象，asyncio.run_coroutine_threadsafe()和run_in_executor()返回的都是Future对象,所以可以将它们共同放到gather里,获取返回值

代码执行结果:

总的时间是取决于所有运行的函数中耗时最长的,这里同步函数有个阻塞的sleep(4) ,所以总的时间是4秒多一点点。

关于在异步协程中的处理流程先总结这么多,之后再学习总结一个与异步相关的各种库如aiohttp的使用等等。