一文速通Python并行计算：14 Python异步编程-协程的管理和调度

一文速通 Python 并行计算：14 Python 异步编程-协程的管理和调度

摘要：

Python 异步编程基于 async/await 构建协程，运行在事件循环中。协程生成 Task，遇到 await 时挂起，I/O 完成触发回调恢复运行，通过事件循环非阻塞调度并发任务，实现单线程高并发。

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文档获取：

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https://github.com/leezisheng/Doc

该文档是一份关于 并行计算 和 Python 并发编程 的学习指南，内容涵盖了并行计算的基本概念、Python 多线程编程、多进程编程以及协程编程的核心知识点：

正文

在上文提到的例子中，我们看到当一个程序变得很大而且复杂时，将其划分为子程序，每一部分实现特定的任务是个不错的方案。子程序不能单独执行，只能在主程序的请求下执行，主程序负责协调使用各个子程序。协程就是子程序的泛化。和子程序一样的事，协程只负责计算任务的一步；和子程序不一样的是，协程没有主程序来进行调度。这是因为协程通过管道连接在一起，没有监视函数负责顺序调用它们。

对于子程序来说，调用是通过栈实现的，子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。比如 A 调用 B，B 在执行过程中又调用了 C，C 执行完毕返回，B 执行完毕返回，最后是 A 执行完毕。协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。从心理学的角度看，协程类似于人类的“任务切换”能力，我们可以暂时将注意力从一个任务转移到另一个，然后再回来继续未完成的任务。

或者说，**在协程中，执行点可以被挂起，可以被从之前挂起的点恢复执行。**通过协程池就可以插入到计算中：运行第一个任务，直到它返回(yield)执行权，然后运行下一个，这样顺着执行下去。这种插入的控制组件就是前文介绍的事件循环。它持续追踪所有的协程并执行它们。

协程的另外一些重要特性如下：

协程可以有多个入口点，并可以 yield 多次；
协程可以将执行权交给其他协程

yield 表示协程在此暂停，并且将执行权交给其他协程。因为协程可以将值与控制权一起传递给另一个协程，所以“yield 一个值”就表示将值传给下一个执行的协程。

协程与传统的线程或进程相比，有几个关键区别：

**（1）轻量级：**协程通常是用户态的，子程序切换（函数）不是线程切换，由程序自身控制，切换开销比系统线程小得多。

**（2）非抢占式：**协程的切换是协作式的，即协程需要显式地 yield 来让出控制权。

**（3）更好的控制：**协程提供了更细粒度的控制，如何以及何时切换是由程序员或协程库决定的。

协程可以处理 IO 密集型程序的效率问题，但是处理 CPU 密集型不是它的长处，如要充分发挥 CPU 利用率可以结合多进程 + 协程。

1.使用 Asyncio 管理协程

Python3.x 提供了如下方式实现协程：

asyncio + yield from (python3.4+) ：

asyncio 是 Python3.4 版本引入的标准库，直接内置了对异步 IO 的支持。asyncio 的异步操作，需要在 coroutine 中通过 yield from 完成。

import asyncio@asyncio.coroutine
def test(i):print('test_1', i)r = yield from asyncio.sleep(1)print('test_2', i)if __name__ == '__main__':loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [test(i) for i in range(3)]loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))loop.close()

asyncio.coroutine 使用装饰器，定义了一个协程。所谓装饰器是给现有的模块增添新的小功能的函数，它可以对原函数进行功能扩展，而且还不需要修改原函数的内容，也不需要修改原函数的调用。

使用 @asyncio.coroutine 定义协程的通用方法如下：

import asyncio@asyncio.coroutine
def coroutine_function(function_arguments):_# DO_SOMETHING_

以上代码将 test(i) 定义为一个协程，然后就把这个协程放到事件循环中执行。test(i) 首先执行打印操作，这里用 asyncio.sleep(1) 模拟一个耗时 1 秒的 IO 操作，asyncio.sleep() 本身也是一个协程，这里使用 yield from 语法调用 asyncio.sleep()，但注意线程不会等待 asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。当 asyncio.sleep() 返回时，线程就可以从 yield from 拿到返回值（此处是 None），然后接着执行下一行语句。由此实现异步执行。

asyncio + async/await (python3.5+)：

为了简化并更好地标识异步 IO，从 Python3.5 开始引入了新的语法 async 和 await，可以让 coroutine 的代码更简洁易读。请注意，async 和 await 是 coroutine 的新语法，使用新语法只需要做两步简单的替换：

把 @asyncio.coroutine 替换为 async；
把 yield from 替换为 await，即让出当前的执行权，等待的对象有结果返回时，再重新获得可以被继续执行的权利，只有可等待对象才能被 await。

注意，包含 @asyncio.coroutine 装饰器的将从 Python3.11 中删除，因此 asyncio 模块没有 @asyncio.coroutine 装饰符。

import asyncio
async def test(i):print('test_1', i)await asyncio.sleep(1)print('test_2', i)if __name__ == '__main__':loop = asyncio.new_event_loop()asyncio.set_event_loop(loop)_# 在python3.8后直接把协程对象传给asyncio.wait()是不行的，__# 必须封装成tasks对象传入_tasks = [loop.create_task(test(1)),loop.create_task(test(2)),loop.create_task(test(3))]loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))loop.close()

除了 await 方法，asyncio 提供了**asyncio.run()**来执行协程：

run() 函数接收一个协程对象，在执行时，总会**创建一个新的事件循环，并在结束后关闭循环。****理想情况下，****run() ****函数应当被作为程序的总入口，并且只会被调用一次。**如果同一线程中还有其它事件循环在运行，则此方法不能被调用。

2.使用 Asyncio 控制任务

Asyncio 是用来处理事件循环中的异步进程和并发任务执行的。**它还提供了 asyncio.Task() 类，可以在任务中使用协程。**它的作用是，在同一事件循环中,**运行某一个任务的同时可以并发地运行多个任务。当协程被包在任务中，它会自动将任务和事件循环连接起来，当事件循环启动的时候，任务自动运行。**这样就提供了一个可以自动驱动协程的机制。

2.1 asyncio.create_task()

下面的例子中我们使用 asyncio.create_task() 创建 Task，create_task() 会把一个协程打包成一个任务（Task），并立即排入日程准备执行，函数返回值是打包完成的 Task 对象。

import asyncio
import time
async def foo(n):await asyncio.sleep(n)async def main():task1 = asyncio.create_task(foo(1))task2 = asyncio.create_task(foo(2))t1 = time.time()print('hello')await task1await task2print('coroutine')t2 = time.time()print('cost:', t2 - t1)asyncio.run(main())

如下为运行结果：

当使用 create_task() 时，创建的任务立即被加入到事件循环中，并不会阻塞当前的程序，所以上述程序在打印出 hello 后只需等待 2 秒就打印出 coroutine。

2.2 asyncio.gather()

asyncio.gather() 函数允许调用者将多个可等待对象组合在一起。分组后，可等待对象可以并发执行、等待和取消。它是一个有用的实用函数，可用于分组和执行多个协程或多个任务。

从功能上看，asyncio.wait 和 asyncio.gather 实现的效果是相同的，都是把所有 Task 任务结果收集起来。但不同的是，asyncio.wait 会返回两个值：done 和 pending，done 为已完成的协程 Task，pending 为超时未完成的协程 Task，需通过 future.result 调用 Task 的 result；而 asyncio.gather返回的是所有已完成Task的result**，不需要再进行调用或其他操作，就可以得到全部结果。**

import asyncioasync def foo():return 'foo'
async def bar():raise RuntimeError('fake runtime error')
async def main():task1 = asyncio.create_task(foo())task2 = asyncio.create_task(bar())_# return_exceptions=True__# 如果return_exceptions为True，__# 异常会和成功的结果一样处理，并聚合至结果列表_results = await asyncio.gather(task1, task2, return_exceptions=True)print(results)_# 返回结果的顺序和传参顺序一致__# isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型__# isinstance(object, classinfo)_assert isinstance(results[1], RuntimeError)try:_# 如果return_exceptions为False(默认)__# 所引发的首个异常会立即传播给等待gather()的任务_results = await asyncio.gather(task1, task2, return_exceptions=False)_# 此处打印并不会被执行, results 也未被赋值_print(results)except RuntimeError as runtime_err:_# 捕获异常并打印: fake runtime error_print(runtime_err)asyncio.run(main())

执行结果如下：

2.3 asyncio.wait()

asyncio.wait() 函数可用于等待一组异步任务完成，回想一下，asyncio 任务是包装协程的 asyncio.Task 类的一个实例。它允许独立调度和执行协程，Task 实例提供任务句柄以查询状态和获取结果。**wait()**函数允许我们等待一组任务完成。等待调用可以配置为等待不同的条件，例如所有任务完成、第一个任务完成以及第一个任务因错误而失败。

asyncio.wait 最常见的写法是：await asyncio.wait(task_list)，表示运行直到所有给定的协程都完成。常见写法为：

...
_# create many tasks_
tasks = [asyncio.create_task(task_coro(i)) for i in range(10)]

示例代码如下：

import asyncioasync def foo():await asyncio.sleep(3)return 'foo'
async def bar():await asyncio.sleep(1)return 'bar'
async def main():task1 = asyncio.create_task(foo())task2 = asyncio.create_task(bar())_# 有一个任务执行完成即返回, 总共耗时 1 秒_done, pending = await asyncio.gather(task1, task2, return_exceptions=True)_# done 集合里包含打包成 Task 的 bar()_print(f'done: {done}')_# pendding 集合里包含打包成 Task 的 foo()_print(f'pending: {pending}')_# 所有任务执行完成后返回, 总共耗时 3 秒_done, pending = await asyncio.gather(task1, task2, return_exceptions=True)_# done 集合里包含被带打包成 Task 的 foo() 和 bar()_print(f'done: {done}')_# pending 集合为空_print(f'pending: {pending}')_# 所有任务执行完成, 但运行时间不能超 2 秒后返回, 总共耗时 2 秒_done, pending = await asyncio.gather(task1, task2, return_exceptions=True)_# done 集合里包含打包成 Task 的 bar()_print(f'done: {done}')_# pendding 集合里包含打包成 Task 的 foo()_print(f'pending: {pending}')
asyncio.run(main())

2.4 asyncio.as_completed()

有时，我们必须在完成一个后台任务后立即开始下面的动作。比如我们爬取一些数据，马上调用机器学习模型进行计算，gather 方法不能满足我们的需求，但是我们可以使用 as_completed 方法。

as_completed 不是并发方法，接受 aws 集合，返回一个带有 yield 语句的迭代器。所以我们可以直接遍历每个完成的后台任务，我们可以对每个任务单独处理异常，而不影响其他任务的执行：

示例代码如下：

import asyncioasync def foo():await asyncio.sleep(2)return 'foo'async def bar():await asyncio.sleep(1)return 'bar'async def main():for fut in asyncio.as_completed({foo(), bar()}):earliest_result = await fut_# 会依次打印 bar 和 foo, 因为 bar() 会更早执行完毕_print(earliest_result)asyncio.run(main())

以上介绍多任务并发时引入了超时的概念，超时也可以被应用在单独的一个任务中，使用 asyncio.wait_for(aw, timeout) 函数，该函数接受一个任务 aw 和超时时间 timeout，如果在限制时间内完成，则会正常返回，否则会被取消并抛出 asyncio.TimeoutError 异常。

为了防止任务被取消，可以使用 asyncio.shield(aw) 进行保护。shield() 会屏蔽外部取消操作，如果外部任务被取消，其内部正在执行的任务不会被取消，在内部看来取消操作并没有发生，由于内部仍正常执行，执行完毕后会触发异常，如果确保程序能忽略异常继续执行，需要在外部使用 try-except 捕获异常。如果在任务内部取消，则会被成功取消。

Asyncio 模块为我们提供了 asyncio.Task(coroutine) 方法来处理计算任务，它可以调度协程的执行。任务对协程对象在事件循环的执行负责。如果被包裹的协程要从 future（就是协程的实例化对象）调度，那么任务会被挂起，等待 future 的计算结果。

当 future 计算完成，被包裹的协程将会拿到 future 返回的结果或异常继续执行。另外，需要注意的是，事件循环一次只能运行一个任务，除非还有其它事件循环在不同的线程并行运行，此任务才有可能和其他任务并行。当一个任务在等待 future 执行的期间，事件循环会运行一个新的任务。

在下面的代码中，我们展示了三个可以被 Asyncio.Task() 并发执行的数学函数，在这个例子中，我们定义了三个协程， factorial, fibonacci 和 binomialCoeff ，为了能并行执行这三个任务，我们将其放到一个 task 的 list 中得到事件循环然后运行任务，最后，关闭事件循环。

import asyncioasync def factorial(number):f = 1for i in range(2, number + 1):print("Asyncio.Task: Compute factorial(%s)" % (i))await asyncio.sleep(1)f *= iprint("Asyncio.Task - factorial(%s) = %s" % (number, f))async def fibonacci(number):a, b = 0, 1for i in range(number):print("Asyncio.Task: Compute fibonacci (%s)" % (i))await asyncio.sleep(1)a, b = b, a + bprint("Asyncio.Task - fibonacci(%s) = %s" % (number, a))async def binomialCoeff(n, k):result = 1for i in range(1, k+1):result = result * (n-i+1) / iprint("Asyncio.Task: Compute binomialCoeff (%s)" % (i))await asyncio.sleep(1)print("Asyncio.Task - binomialCoeff(%s , %s) = %s" % (n, k, result))if __name__ == "__main__":tasks = [asyncio.Task(factorial(10)),asyncio.Task(fibonacci(10)),asyncio.Task(binomialCoeff(20, 10))]loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))loop.close()

运行结果如下：

3.使用 Asyncio 和 Futures

future 是一个 Python 对象，它包含一个你希望在未来某个时间点获得、但目前还不存在的值。通常，当创建 future 时，它没有任何值，因为它还不存在。在这种状态下，它被认为是不完整的、未解决的或根本没有完成的。然后一旦你得到一个结果，就可以设置 future 的值，这将完成 future。那时，我们可以认为它已经完成，并可从 future 中提取结果。

要操作 Asyncio 中的 Future ，必须进行以下声明：

import asyncio
future = asyncio.Future()

基本的方法有：

方法	作用
cancel()	取消 future 的执行，调度回调函数
result()	返回 future 代表的结果
exception()	返回 future 中的 Exception
add_done_callback(fn)	添加一个回调函数，当 future 执行的时候会调用这个回调函数
remove_done_callback(fn)	从“call whten done”列表中移除所有 callback 的实例
set_result(result)	将 future 标为执行完成，并且设置 result 的值
set_exception(exception)	将 future 标为执行完成，并设置 Exception

import asyncio_# asyncio 里面有一个类 Future，实例化之后即可得到 future 对象_
_# 然后 asyncio 里面还有一个类 Task，实例化之后即可得到 task 对象（也就是任务）_
_# 这个 Task 是 Future 的子类，所以我们用的基本都是 task 对象，而不是 future 对象_
_# 但 Future 这个类和 asyncio 的实现有着密不可分的关系，所以我们必须单独拿出来说_future = asyncio.Future()
print(future)  _# <Future pending>_
print(future.__class__)  _# <class '_asyncio.Future'>_
print(f"future 是否完成: {future.done()}")  _# future 是否完成: False__# 设置一个值，通过 set_result_
future.set_result("古明地觉")
print(f"future 是否完成: {future.done()}")  _# future 是否完成: True_
print(future)  _# <Future finished result='古明地觉'>_
print(f"future 的返回值: {future.result()}")  _# future 的返回值: 古明地觉_

可通过调用其类型对象 Future 来创建 future，此时 future 上将没有结果集，因此调用其 done 方法将返回 False。此后用 set_result 方法设置 future 的值，这将把 future 标记为已完成。或者，如果想在 future 中设置一个异常，可调用 set_exception。（必须在调用set_result（设置结果）之后才能调用result（获取结果），并且set_result只能调用一次，但result可以调用多次）

在下面的示例代码中，我们定义了一个函数 make_request，该函数里面创建了一个 future 和一个任务，该任务将在 1 秒后异步设置 future 的结果。然后在主函数中调用 make_request，当调用它时，将立即得到一个没有结果的 future。然后 await future 会让主协程陷入等待，并将执行权交出去。一旦当 future 有值了，那么再恢复 main() 协程，拿到返回值进行处理。

import asyncioasync def set_future_value(future):await asyncio.sleep(1)future.set_result("Hello World")
def make_request():future = asyncio.Future()_# 创建一个任务来异步设置 future 的值_asyncio.create_task(set_future_value(future))return future
async def main():_# 注意这里的 make_request，它是一个普通的函数，如果在外部直接调用肯定是会报错的__# 因为没有事件循环，在执行 set_future_value 时会报错__# 但如果在协程里面调用是没问题的，因为协程运行时，事件循环已经启动了__# 此时在 make_request 里面，会启动一个任务_future = make_request()print(f"future 是否完成: {future.done()}")_# 阻塞等待，直到 future 有值，什么时候有值呢？__# 显然是当协程 set_future_value 里面执行完 future.set_result 的时候_value = await future  _# 暂停 main()，直到 future 的值被设置完成_print(f"future 是否完成: {future.done()}")print(value)
asyncio.run(main())