python协程系列——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python协程系列——EventLoop和Future详解以及concurrency实现相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

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python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

python协程系列（六）——asyncio的EvenrLoop以及Future详解





声明：python协程系列文章的上一篇，即第五篇，详细介绍了asyncio的核心概念，asyncio的设计架构，Task类的详细作用，本文为系列文章的第六篇，将介绍更加底层的API，以EventLoop和Future为主，介绍他们的设计理念，包含的方法以及使用技巧。最后使用asyncio实现并发编程。本文较长，阅读全文大约30min。


目录

一 事件循环EventLoop

1.1 事件循环的创建、获取、设置

1.2 运行和停止事件循环

1.3 创建Future和Task

1.4 事件循环的时钟

1.5 计划执行回调函数（CallBacks）

二 底层API之Future

2.1 Future的定义概览

2.2 asyncio中关于Future的几个方法

2.3 Future对象的常用方法

三 集中回答以下几个问题

3.1 很多个协程一起运行有创建新的线程吗？

3.2 线程一定效率更高吗？

3.3 协程会不会有阻塞呢？

3.4 协程的4种状态

四 多任务实现并发

4.1 使用gather同时注册多个任务，实现并发

4.2 使用wait可以同时注册多个任务，实现并发

4.3 使用as_completed可以同时注册多个任务，实现并发

4.4 主调方获取任务的运行结果

五 下一篇预告


01

事件循环EventLoop

事件循环是asyncio的核心，异步任务的运行、任务完成之后的回调、网络IO操作、子进程的运行，都是通过事件循环完成的。在前一篇文章中，已经提到过，在python3.7中，我们甚至完全不用管事件循环，只需要使用高层API，即asyncio中的方法，我们很少直接与事件循环打交道，但是为了更加熟悉asyncio的运行原理，最好还是了解EventLoop的设计原理。


python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
事件循环的创建、获取、设置
python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

（1）asyncio.get_running_loop()。python3.7新添加的

（2）asyncio.get_event_loop()

（3）asyncio.set_event_loop(loop)

（4）asyncio.new_event_loop()



python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
运行和停止事件循环
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（1）loop.run_until_complete(future)。运行事件循环，直到future运行结束

（2）loop.run_forever()。在python3.7中已经取消了，表示事件循环会一直运行，直到遇到stop。

（3）loop.stop()。停止事件循环

（4）loop.is_running()。如果事件循环依然在运行，则返回True

（5）loop.is_closed()。如果事件循环已经close，则返回True

（6）loop.close()。关闭事件循环



python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
创建Future和Task
python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

（1）loop.create_future(coroutine) ，返回future对象

（2）loop.create_task(corootine) ，返回task对象

（3）loop.set_task_factory(factory)

（4）loop.get_task_factory()



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事件循环的时钟

loop.time()。可以这么理解，事件循环内部也维护着一个时钟，可以查看事件循环现在运行的时间点是多少，就像普通的time.time()类似，它返回的是一个浮点数值，比如下面的代码。

import asyncio 

async def hello1(a,b):
    print('准备做加法运算')
    await asyncio.sleep(3)
    return a+b

loop=asyncio.get_event_loop()
t1=loop.time()  #开始时间
print(t1)
loop.run_until_complete(hello1(3,4))
t2=loop.time()  #结束时间
print(t2)
print(t2-t1)    #时间间隔
'''运行结果为：
28525.671
准备做加法运算
28528.703
3.0320000000028813
'''




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计划执行回调函数（CallBacks）
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（1）loop.call_later(delay, callback, *args, context=None)
首先简单的说一下它的含义，就是事件循环在delay多长时间之后才执行callback函数，它的返回值是asyncio.TimerHandle类的一个实例对象。
（2）loop.call_at(when, callback, *args, context=None)
即在某一个时刻进行调用计划的回调函数，第一个参数不再是delay而是when，表示一个绝对的时间点，结合前面的loop.time使用，它的使用方法和call_later()很类似。它的返回值是asyncio.TimerHandle类的一个实例对象。
（3）loop.call_soon(callback, *args, context=None)
在下一个迭代的时间循环中立刻调用回调函数，用法同上面。它的返回值是asyncio.Handle类的一个实例对象。
（4）loop.call_soon_threadsafe(callback, *args, context=None)
这是call_soon()函数的线程安全版本，计划回调函数必须在另一个线程中使用。

需要注意的是：上面的几个回调函数都只使用了“位置参数”哦，asyncio中，大部分的计划回调函数都不支持“关键字参数”，如果是想要使用关键字参数，则推荐使用functools.aprtial()对方法进一步包装，详细可以参考前面的python标准库系列文章。
如：

# will schedule "print("Hello", flush=True)"
loop.call_soon(
    functools.partial(print, "Hello", flush=True))

下面来看一下具体的使用例子。

import asyncio

def callback(n):
    print('我是回调函数，参数为： {0} '.format(n))


async def main(loop):
    print('在异步函数中注册回调函数')
    loop.call_later(2, callback, 1)
    loop.call_later(1, callback, 2)
    loop.call_soon(callback, 3)

    await asyncio.sleep(4)


loop = asyncio.get_event_loop()
print('进入事件循环')
loop.run_until_complete(main(loop))
print('关闭事件循环')
loop.close()

'''运行结果为：
进入事件循环
在异步函数中注册回调函数
我是回调函数，参数为： 3
我是回调函数，参数为： 2
我是回调函数，参数为： 1
关闭事件循环
'''

再看一个简单的例子：

import asyncio

def callback(a, loop):
    print("我的参数为 {0}，执行的时间为{1}".format(a,loop.time()))


#call_later, call_at
if __name__ == "__main__":
    try:
        loop = asyncio.get_event_loop()
        now = loop.time()
        loop.call_later(5, callback, 5, loop) #第一个参数设置的时间5.5秒后执行，
        loop.call_at(now+2, callback, 2, loop)    #在指定的时间，运行，当前时间+2秒
        loop.call_at(now+1, callback, 1, loop)
        loop.call_at(now+3, callback, 3, loop)
        loop.call_soon(callback, 4, loop)
        loop.run_forever()  #要用这个run_forever运行，因为没有传入协程，这个函数在3.7中已经被取消
    except KeyboardInterrupt:
        print("Goodbye!")

'''运行结果为：
我的参数为 4，执行的时间为266419.843
我的参数为 1，执行的时间为266420.843
我的参数为 2，执行的时间为266421.859
我的参数为 3，执行的时间为266422.859
我的参数为 5，执行的时间为266424.843
'''

总结注意事项：
（1）CallBack函数只能够定义为同步方法，不能够定义为async方法，及不能使用async和@asyncio.coroutine修饰；
（2）每一个CallBack方法只会调用一次，如果在同一个时刻有另个CallBack方法需要调用，则他们的执行顺序是不确定的；
（3）注意使用functools.partial（）去修饰带有关键字参数的CallBack方法；
（4）如何理解？对于一般的异步函数，我们需要将它放在时间循环里面，然后通过事件循环去循环调用它，而因为CallBack并不是异步函数，它是定义为普通的同步方法，所以不能够放在时间循环里面，但是如果我依然想要让事件循环去执行它怎么办呢？那就不放进事件循环，直接让事件循环“立即、稍后、在什么时候”去执行它不就行了嘛，call的含义就是“执行”。



02

底层API之Future

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Future的定义概览
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Future的本质是一个类。他表示的是异步操作的最终将要返回的结果，故而命名为Future，它不是线程安全的。Future对象是awaitable的，参见系类文章的前面，

class asyncio.Future(*, loop=None)



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asyncio中关于Future的几个方法
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（1）asyncio.isfuture(obj) 。判断一个对象是不是Future，注意python中一切皆对象哦，包括函数，当obj是下面几种情况时返回true：
    asyncio.Future的实例对象
    asyncio.Task的实例对象
    一个具有 _asyncio_future_blocking 属性的对象
（2）asyncio.ensure_future(obj, *, loop=None)。将一个obj包装成Future
（3）asyncio.wrap_future(future, *, loop=None)
将concurrent.futures.Future对象包装成一个 asyncio.Future 对象。



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Future对象的常用方法
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（1）result()。返回Future执行的结果返回值
如果Future被执行完成，如果使用set_result()方法设置了一个结果，那个设置的value就会被返回；
如果Future被执行完成，如果使用set_exception()方法设置了一个异常，那么使用这个方法也会触发异常；
如果Future被取消了，那么使用这个方法会触发CancelledError异常；
如果Future的结果不可用或者是不可达，那么使用这个方法也会触发InvalidStateError异常；

（2）set_result(result)
标记Future已经执行完毕，并且设置它的返回值。

（3）set_exception(exception)
标记Future已经执行完毕，并且触发一个异常。

（4）done()
如果Future1执行完毕，则返回 True 。

（5）cancelled()
判断任务是否取消。


（6）add_done_callback(callback, *, context=None)
在Future完成之后，给它添加一个回调方法，这个方法就相当于是loop.call_soon()方法，参见前面，如下例子：
如果要回调带有关键字参数的函数，也需要使用partial方法哦。

（7）remove_done_callback(callback)

（8）cancel()

（9）exception()

（10）get_loop()。返回Future所绑定的事件循环



03

集中回答以下几个问题

通过前面的讲解，已经讲清楚了asyncio架构里面的一些基本东西，现在可以来集中回答以下一些常见的问题了，弄清楚这希尔问题，可以方便我们更加深入的理解协程。



python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
很多个协程一起运行有创建新的线程吗？
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协程运行时，都是在一个线程中运行的，没有创建新的线程。如下

import asyncio
import time
import threading

a=time.time()

async def hello1():
    print(f"Hello world 01 begin,my thread is:{threading.currentThread()}")
    await asyncio.sleep(3)
    print("Hello again 01 end")

async def hello2():
    print(f"Hello world 02 begin,my thread is:{threading.currentThread()}")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Hello again 02 end")

async def hello3():
    print(f"Hello world 03 begin,my thread is:{threading.currentThread()}")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello again 03 end")

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello1(), hello2(),hello3()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

loop.close()


b=time.time()
print('---------------------------------------')
print(b-a)
'''运行结果为：
Hello world 03 begin,my thread is:<_MainThread(MainThread, started 4168)>
Hello world 02 begin,my thread is:<_MainThread(MainThread, started 4168)>
Hello world 01 begin,my thread is:<_MainThread(MainThread, started 4168)>
Hello again 03 end
Hello again 02 end
Hello again 01 end
---------------------------------------
2.994506597518921
'''

从上面那个可以看出，三个不同的协程函数都是在一个线程完成的。但是并不是意味着，多个协程函数只能在一个线程中执行，同样可以创建新的线程，其实我们完全可以在新的线程中重新创建一个事件循环，具体的实例参见后面。



python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
线程一定效率更高吗？
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也不是绝对的，当然在一般情况下，异步方式的执行效率是更高的，就比如上面的三个函数，如果按照同步的方式执行，则一共需要6秒的时间，但是采用协程则只需要最长的那个时间3秒，这自然是提高了工作效率，那是不是一定会提高呢？也不一定，这与协程的调用方式是由密切关系的。如下所示：

import asyncio
import time
import threading

a=time.time()

async def hello1():
    print(f"Hello world 01 begin,my thread is:{threading.currentThread()}")
    await asyncio.sleep(3)
    print("Hello again 01 end")

async def hello2():
    print(f"Hello world 02 begin,my thread is:{threading.currentThread()}")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Hello again 02 end")

async def hello3():
    print(f"Hello world 03 begin,my thread is:{threading.currentThread()}")
    await hello2()
    await hello1()
    print("Hello again 03 end")

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello3()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

loop.close()

b=time.time()
print('---------------------------------------')
print(b-a)

'''运行结果为：
Hello world 03 begin,my thread is:<_MainThread(MainThread, started 13308)>
Hello world 02 begin,my thread is:<_MainThread(MainThread, started 13308)>
Hello again 02 end
Hello world 01 begin,my thread is:<_MainThread(MainThread, started 13308)>
Hello again 01 end
Hello again 03 end
---------------------------------------
5.008373498916626
'''

我们发现一个问题，上面执行的顺序完全不是异步执行，执行的时间也没有得到改善，究其原因，是因为上面是通过hello3去调用hello1和hello2的，这和同步调用的方式完全是一样的，即使我定义的都是异步方法，它既没有提高执行效率，还会有阻塞。

结论：在有很多个异步方式的时候，一定要尽量避免这种异步函数的直接调用，这和同步是没什么区别的，一定要通过事件循环loop，“让事件循环在各个异步函数之间不停游走”，这样才不会造成阻塞。



python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
协程会不会有阻塞呢？
python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

异步方式依然会有阻塞的，当我们定义的很多个异步方法彼此之间有一来的时候，比如，我必须要等到函数1执行完毕，函数2需要用到函数1的返回值，如上面的例子2所示，就会造成阻塞，这也是异步编程的难点之一，如何合理配置这些资源，尽量减少函数之间的明确依赖，这是很重要的。




python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
协程的4种状态
python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

协程函数相比于一般的函数来说，我们可以将协程包装成任务Task，任务Task就在于可以跟踪它的状态，我就知道它具体执行到哪一步了，一般来说，协程函数具有4种状态，可以通过相关的模块进行查看，请参见前面的文章，他的四种状态为：

    ●Pending
    ●Running
    ●Done
    ●Cacelled

 创建future的时候，task为pending，事件循环调用执行的时候当然就是running，调用完毕自然就是done，如果需要停止事件循环，中途需要取消，就需要先把task取消，即为cancelled。



04

多任务实现并发


python异步协程函数的最终目的是实现并发，这样才能提高工作效率。

我们经常看见下面这样的代码，即：

 tasks = asyncio.gather(*[task1,task2，task3])
 loop.run_until_complete(tasks)

#或者是
 tasks = asyncio.wait([task1,task2，task3])
 loop.run_until_complete(tasks)

#甚至可以写在一起，即
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*[task1,task2，task3])
#或者是
asyncio.gather(asyncio.wait([task1,task2，task3]))

上面这些都是一些简单的应用，可以同时进行多任务，进行并发，但是如果我们每一个任务都有返回值，而且需要获取这些返回值，这样做显然还不够，还需要做进一步的处理。

asyncio实现并发的思想是一样的，只是实现的手段稍有区别，主要有以下几种实现方式：



python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
使用gather同时注册多个任务，实现并发
python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

awaitable asyncio.gather(*aws, loop=None, return_exceptions=False)
注意事项：
gather的返回值是它所绑定的所有任务的执行结果，而且顺序是不变的，即返回的result的顺序和绑定的顺序是保持一致的。
除此之外，它是awaitable的，所以，如果需要获取多个任务的返回值，既然是awaitable的，就需要将它放在一个函数里面，所以我们引入一个包装多个任务的入口main，这也是python3.7的思想。如下：

# import asyncio
# import time
# import threading

# a=time.time()

# async def hello1():
#     print(f"Hello world 01 begin,my thread is:{threading.currentThread()}")
#     await asyncio.sleep(3)
#     print("Hello again 01 end")

# async def hello2():
#     print(f"Hello world 02 begin,my thread is:{threading.currentThread()}")
#     await asyncio.sleep(2)
#     print("Hello again 02 end")

# async def hello3():
#     print(f"Hello world 03 begin,my thread is:{threading.currentThread()}")
#     await hello2()
#     await hello1()
#     print("Hello again 03 end")

# loop = asyncio.get_event_loop()
# tasks = [hello3()]
# loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

# loop.close()


# b=time.time()
# print('---------------------------------------')
# print(b-a)

import asyncio
import time


async def hello1(a,b):
    print("Hello world 01 begin")
    await asyncio.sleep(3)  #模拟耗时任务3秒
    print("Hello again 01 end")
    return a+b

async def hello2(a,b):
    print("Hello world 02 begin")
    await asyncio.sleep(2)   #模拟耗时任务2秒
    print("Hello again 02 end")
    return a-b

async def hello3(a,b):
    print("Hello world 03 begin")
    await asyncio.sleep(4)   #模拟耗时任务4秒
    print("Hello again 03 end")
    return a*b

async def main():  #封装多任务的入口函数
    task1=asyncio.ensure_future(hello1(10,5))
    task2=asyncio.ensure_future(hello2(10,5))
    task3=asyncio.ensure_future(hello3(10,5))
    results=await asyncio.gather(task1,task2,task3)   
    for result in results:    #通过迭代获取函数的结果，每一个元素就是相对应的任务的返回值，顺序都没变
        print(result)


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

'''运行结果为：
Hello world 01 begin
Hello world 02 begin
Hello world 03 begin
Hello again 02 end
Hello again 01 end
Hello again 03 end
15
5
50
'''


python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
使用wait可以同时注册多个任务，实现并发
python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

await asyncio.wait(aws, *, loop=None, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

它与gather不同的地方是他的参数是集合类型，而且他的返回类型是这样一个形式，即
 (done, pending).　　　#返回dones是已经完成的任务，pending是未完成的任务，都是集合类型，不同的是每一个元素不再是返回值，而是某一个task哦，
相同的是它依然也是awaitable的，故而也需要定义在一个异步函数main（）中，如下。

#前面的代码和上面一样
async def main():  #封装多任务的入口函数
    task1=asyncio.ensure_future(hello1(10,5))
    task2=asyncio.ensure_future(hello2(10,5))
    task3=asyncio.ensure_future(hello3(10,5))
    done,pending=await asyncio.wait([task1,task2,task3])   
    for done_task in done:
        print(done_task.result())  #这里返回的是一个任务，不是直接的返回值，故而需要使用result函数进行获取


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

#运行结果也一样




python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
使用as_completed同时注册多个任务
             ，实现并发
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这个方法使用的比较少，与前面的两个gather和wait不同的是，它不是awaitable。使用实例参见前面的一篇文章，参见如下：



python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
主调方获取任务的运行结果
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上面的运行结果，都是在main()函数里面获取的运行结果，那可不可以不再main()里面获取结果呢，，当然是可以的，我们可以这样做，

async def main():  #封装多任务的入口函数
    task1=asyncio.ensure_future(hello1(10,5))
    task2=asyncio.ensure_future(hello2(10,5))
    task3=asyncio.ensure_future(hello3(10,5))

    return await asyncio.gather(task1,task2,task3)  #不在这里获取结果，只是返回


loop = asyncio.get_event_loop()               
results=loop.run_until_complete(main())  #在这里再获取返回函数值,然后迭代获取
for result in results:
    print(result)
loop.close()     

#y运行结果同上  

或者是如下：

async def main():  #封装多任务的入口函数
    task1=asyncio.ensure_future(hello1(10,5))
    task2=asyncio.ensure_future(hello2(10,5))
    task3=asyncio.ensure_future(hello3(10,5))

    return await asyncio.wait([task1,task2,task3])  #不在这里获取结果，只是返回


loop = asyncio.get_event_loop()               
done,pending=loop.run_until_complete(main())  #在这里再获取返回函数值,然后迭代获取
for done_task in done:
    print(done_task.result())
loop.close()


05

Future补充及下一篇预告


python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现
Future补充
python协程系列(六)——EventLoop和Future详解以及concurrency实现

asyncio中的Future类是模仿concurrent.futures.Future类而设计的，关于concurrent.futures.Future，可以查阅相关的文档。它们之间的主要区别是：

（1）asyncio.Future对象是awaitable的，但是concurrent.futures.Future对象是不能够awaitable的；

（2）asyncio.Future.result()和asyncio.Future.exception()是不接受关键字参数timeout的；

（3）当Future没有完成的时候，asyncio.Future.result()和asyncio.Future.exception()将会触发一个InvalidStateError异常；

（4）使用asyncio.Future.add_done_callback()注册的回调函数不会立即执行，它可以使用loop.call_soon代替；

（5）asyncio里面的Future和concurrent.futures.wait()以及concurrent.futures.as_completed()是不兼容的。

有兴趣的小伙伴可以自己学一下concurrent.futures哦！


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下一篇预告

多线程+asyncio协程。实现更加强健的程序。



推 荐 阅 读







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以上是关于python协程系列——EventLoop和Future详解以及concurrency实现的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

Asyncio之EventLoop笔记

如何在 python36 中获取当前正在运行的 EventLoop？

asyncio

2020-08-20：GO语言中的协程与Python中的协程的区别？

7Python全栈之路系列之协程

多任务协程怎么写