深入理解asyncio(一)_使用 asyncio.gather 是并行运行任务吗

前言

这几天看asyncio相关的pycon视频又重温了asyncio 的官方文档，收获很多。之前asyncio被吐槽的一点就是文档写的不好，Python 3.7 时 asyncio 的官方文档被 Andrew Svetlov 以及 Yury Selivanov 等核心开发者重写了，新的版本我觉得已经好很多了。在这里记录一下我对asyncio的一些理解。

核心概念

asyncio里面主要有4个需要关注的基本概念

Eventloop

Eventloop可以说是asyncio应用的核心，是中央总控。Eventloop实例提供了注册、取消和执行任务和回调的方法。

把一些异步函数(就是任务，Task，一会就会说到)注册到这个事件循环上，事件循环会循环执行这些函数(但同时只能执行一个)，当执行到某个函数时，如果它正在等待I/O返回，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。

Coroutine

协程(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：

import asyncio
 
 
async def a():
    print('Suspending a')
    await asyncio.sleep(0)
    print('Resuming a')
 
 
async def b():
    print('In b')
 
 
async def main():
    await asyncio.gather(a(), b())
 
 
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

这里面有4个重要关键点：

1. 协程要用async def声明，Python 3.5时的装饰器写法已经过时，我就不列出来了。
2. asyncio.gather用来并发运行任务，在这里表示协同的执行a和b2个协程
3. 在协程a中，有一句await asyncio.sleep(0)，await表示调用协程，sleep 0并不会真的sleep（因为时间为0），但是却可以把控制权交出去了。
4. asyncio.run是Python 3.7新加的接口，要不然你得这么写:

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
loop.close()

好了，我们先运行一下看看:

❯ python coro1.py
Suspending a
In b
Resuming a

看到了吧，在并发执行中，协程a被挂起又恢复过。

Future

接着说Future，它代表了一个「未来」对象，异步操作结束后会把最终结果设置到这个Future对象上。Future是对协程的封装，不过日常开发基本是不需要直接用这个底层Future类的。我在这里只是演示一下：

In : def c():
...:     print('Inner C')
...:     return 12
...:
 
In : future = loop.run_in_executor(None, c)  # 这里没用await，None 表示默认的 executor
Inner C
 
In : future  # 虽然c已经执行了，但是状态还是 pending。
Out: <Future pending cb=[_chain_future.<locals>._call_check_cancel() at /usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]>
 
In : future.done()  # 还没有完成
Out: False
 
In : for a in dir(future):
...:     if not a.startswith('_'):
...:         print(a)
...:
add_done_callback
cancel
cancelled
done
exception
get_loop
remove_done_callback
result
set_exception
set_result

可以对这个Future实例添加完成后的回调(add_done_callback)、取消任务(cancel)、设置最终结果(set_result)、设置异常(如果有的话，set_exception)等。现在我们让Future完成：

In : await future
Out: 12
 
In : future
Out: <Future finished result=12>
 
In : future.done()
Out: True
 
In : future.result()
Out: 12

看到了吧，await之后状态成了finished。这里顺便说一下，一个对象怎么样就可以被await（或者说怎么样就成了一个awaitable对象）呢？给类实现一个__await__方法，Python版本的Future的实现大概如下：

def __await_(self):
    if not self.done():
        self._asyncio_future_blocking = True
        yield self
    if not self.done():
        raise RuntimeError("await wasn't used with future")
    return self.result()

这样就可以await future了，那为什么await future后Future的状态就能改变呢，这是因为用loop.run_in_executor创建的Future注册了一个回调（通过asyncio.futures.wrap_future，加了一个_call_set_state回调, 有兴趣的可以通过延伸阅读链接2找上下文)。

__await__里面的yield self不要奇怪，主要是为了兼容__iter__，给旧的yield from用：

In : future = loop.run_in_executor(None, c)
Inner C
 
In : future
Out: <Future pending cb=[_chain_future.<locals>._call_check_cancel() at /usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]>
 
In : def spam():
...:     yield from future
...:
 
In : s = spam()
 
In : next(s)
Out: <Future pending cb=[_chain_future.<locals>._call_check_cancel() at /usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]>

新的替代yield from的用法await必须在异步函数(用 async def申明)中使用：

In : def spam():
...:     await future
...:
  File "cell_name", line 5
SyntaxError: 'await' outside async function

Task

Eventloop除了支持协程，还支持注册Future和Task2种类型的对象，那为什么要存在Future和Task这2种类型呢？

先回忆前面的例子，Future是协程的封装，Future对象提供了很多任务方法(如完成后的回调、取消、设置任务结果等等)，但是开发者并不需要直接操作Future这种底层对象，而是用Future的子类Task协同的调度协程以实现并发。

Task非常容易创建和使用:

# 或者用task = loop.create_task(a())
In : task = asyncio.ensure_future(a())
 
In : task
Out: <Task pending coro=<a() running at /Users/dongwm/mp/2019-05-22/coro1.py:4>>
 
In : task.done()
Out: False
 
In : await task
Suspending a
Resuming a
 
In : task
Out: <Task finished coro=<a() done, defined at /Users/dongwm/mp/2019-05-22/coro1.py:4> result=None>
 
In : task.done()
Out: True

asyncio并发的正确/错误姿势

在代码中使用async/await是不是就能发挥asyncio的并发优势么，其实是不对的，我们先看个例子：

async def a():
    print('Suspending a')
    await asyncio.sleep(3)
    print('Resuming a')
 
 
async def b():
    print('Suspending b')
    await asyncio.sleep(1)
    print('Resuming b')
 
 
async def s1():
    await a()
    await b()

有2个协程a和b，分别sleep1秒和3秒，如果协程可以并发执行，那么执行时间应该是sleep最大的那个值(3秒)，现在它们都在s1协程里面被调用。大家先猜一下s1会运行几秒？

我们写个小程序验证一下：

def show_perf(func):
    print('*' * 20)
    start = time.perf_counter()
    asyncio.run(func())
    print(f'{func.__name__} Cost: {time.perf_counter() - start}')

大家注意我这个时间计数用的方法，没有用time.time，而是用了Python 3.3新增的time.perf_counter它是现在推荐的用法。我们在IPython里面验证下：

In : from coro2 import *
 
In : show_perf(s1)
********************
Suspending a
Resuming a
Suspending b
Resuming b
s1 Cost: 4.009796932999961

看到了吧，4秒！！！，相当于串行的执行了(sleep 3 + 1)。这是错误的用法，应该怎么用呢，前面的asyncio.gather就可以：

async def c1():
    await asyncio.gather(a(), b())
 
In : show_perf(c1)
********************
Suspending a
Suspending b
Resuming b
Resuming a
c1 Cost: 3.002452698999832

看到了吧，3秒！另外一个是asyncio.wait：

async def c2():
    await asyncio.wait([a(), b()])
 
In : show_perf(c2)
...
c2 Cost: 3.0066957049998564

同样是3秒。先别着急，gather和wait下篇文章还会继续对比。还有一个方案就是用asyncio.create_task:

async def c3():
    task1 = asyncio.create_task(a())
    task2 = asyncio.create_task(b())
    await task1
    await task2
 
 
async def c4():
    task = asyncio.create_task(b())
    await a()
    await task
 
In : show_perf(c3)
...
c3 Cost: 3.002332438999929
 
In : show_perf(c4)
...
c4 Cost: 3.002270970000154

都是3秒。asyncio.create_task相当于把协程封装成Task。不过大家要注意一个错误的用法：

async def s2():
    await asyncio.create_task(a())
    await asyncio.create_task(b())
 
In : show_perf(s2)
...
s2 Cost: 4.004671427999938

**直接await task不会对并发有帮助。asyncio.create_task是Python 3.7新增的高阶API，*是推荐的用法，其实你还可以用asyncio.ensure_future和loop.create_task：

async def c5():
    task = asyncio.ensure_future(b())
    await a()
    await task
 
 
async def c6():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    task = loop.create_task(b())
    await a()
    await task
 
In : show_perf(c5)
...
c5 Cost: 3.0033873750003295
 
In : show_perf(c6)
...
c6 Cost: 3.006120122000084

到这里，我们一共看到2种错误的，6种正确的写法。你学到了么？

代码目录

本文代码可以在 mp项目 找到

延伸阅读

1. https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/
2. https://github.com/python/cpyth