大家好，并发编程 进入第十章。

好了，今天的内容其实还挺多的，我准备了三天，到今天才整理完毕。希望大家看完，有所收获的，能给小明一个赞。这就是对小明最大的鼓励了。

为了更好地衔接这一节，我们先来回顾一下上一节的内容。

上一节「」，我们首先介绍了，如何创建一个协程对象.

主要有两种方法

通过async关键字，

通过@asyncio.coroutine 装饰函数。

然后有了协程对象，就需要一个事件循环容器来运行我们的协程。其主要的步骤有如下几点：

将协程对象转为task任务对象

定义一个事件循环对象容器用来存放task

将task任务扔进事件循环对象中并触发

为了让大家，对生成器和协程有一个更加清晰的认识，我还介绍了yield和async/await的区别。

最后，我们还讲了，如何给一个协程添加回调函数。

好了，用个形象的比喻，上一节，其实就只是讲了协程中的单任务。哈哈，是不是还挺难的？希望大家一定要多看几遍，多敲代码，不要光看哦。

那么这一节，我们就来看下，协程中的多任务。

.本文目录

协程中的并发

协程中的嵌套

协程中的状态

gather与wait

.协程中的并发

协程的并发，和线程一样。举个例子来说，就好像 一个人同时吃三个馒头，咬了第一个馒头一口，就得等这口咽下去，才能去啃第其他两个馒头。就这样交替换着吃。

asyncio实现并发，就需要多个协程来完成任务，每当有任务阻塞的时候就await，然后其他协程继续工作。

第一步，当然是创建多个协程的列表。

# 协程函数

async def do_some_work(x):

print('Waiting: ', x)

await asyncio.sleep(x)

return 'Done after {}s'.format(x)

# 协程对象

coroutine1 = do_some_work(1)

coroutine2 = do_some_work(2)

coroutine3 = do_some_work(4)

# 将协程转成task，并组成list

tasks = [

asyncio.ensure_future(coroutine1),

asyncio.ensure_future(coroutine2),

asyncio.ensure_future(coroutine3)

]

第二步，如何将这些协程注册到事件循环中呢。

有两种方法，至于这两种方法什么区别，稍后会介绍。

使用asyncio.wait()

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

使用asyncio.gather()

# 千万注意，这里的 「*」 不能省略

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

最后，return的结果，可以用task.result()查看。

for task in tasks:

print('Task ret: ', task.result())

完整代码如下

import asyncio

# 协程函数

async def do_some_work(x):

print('Waiting: ', x)

await asyncio.sleep(x)

return 'Done after {}s'.format(x)

# 协程对象

coroutine1 = do_some_work(1)

coroutine2 = do_some_work(2)

coroutine3 = do_some_work(4)

# 将协程转成task，并组成list

tasks = [

asyncio.ensure_future(coroutine1),

asyncio.ensure_future(coroutine2),

asyncio.ensure_future(coroutine3)

]

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

for task in tasks:

print('Task ret: ', task.result())

输出结果

Waiting: 1

Waiting: 2

Waiting: 4

Task ret: Done after 1s

Task ret: Done after 2s

Task ret: Done after 4s

.协程中的嵌套

使用async可以定义协程，协程用于耗时的io操作，我们也可以封装更多的io操作过程，这样就实现了嵌套的协程，即一个协程中await了另外一个协程，如此连接起来。

来看个例子。

import asyncio

# 用于内部的协程函数

async def do_some_work(x):

print('Waiting: ', x)

await asyncio.sleep(x)

return 'Done after {}s'.format(x)

# 外部的协程函数

async def main():

# 创建三个协程对象

coroutine1 = do_some_work(1)

coroutine2 = do_some_work(2)

coroutine3 = do_some_work(4)

# 将协程转为task，并组成list

tasks = [

asyncio.ensure_future(coroutine1),

asyncio.ensure_future(coroutine2),

asyncio.ensure_future(coroutine3)

]

# 【重点】：await 一个task列表(协程)

# dones：表示已经完成的任务

# pendings：表示未完成的任务

dones, pendings = await asyncio.wait(tasks)

for task in dones:

print('Task ret: ', task.result())

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(main())

如果这边，使用的是asyncio.gather()，是这么用的

# 注意这边返回结果，与await不一样

results = await asyncio.gather(*tasks)

for result in results:

print('Task ret: ', result)

输出还是一样的。

Waiting: 1

Waiting: 2

Waiting: 4

Task ret: Done after 1s

Task ret: Done after 2s

Task ret: Done after 4s

仔细查看，可以发现这个例子完全是由 上面「协程中的并发」例子改编而来。结果完全一样。只是把创建协程对象，转换task任务，封装成在一个协程函数里而已。外部的协程，嵌套了一个内部的协程。

其实你如果去看下asyncio.await()的源码的话，你会发现下面这种写法

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

看似没有嵌套，实际上内部也是嵌套的。

这里也把源码，贴出来，有兴趣可以看下，没兴趣，可以直接跳过。

# 内部协程函数

async def _wait(fs, timeout, return_when, loop):

assert fs, 'Set of Futures is empty.'

waiter = loop.create_future()

timeout_handle = None

if timeout is not None:

timeout_handle = loop.call_later(timeout, _release_waiter, waiter)

counter = len(fs)

def _on_completion(f):

nonlocal counter

counter -= 1

if (counter <= 0 or

return_when == FIRST_COMPLETED or

return_when == FIRST_EXCEPTION and (not f.cancelled() and

f.exception() is not None)):

if timeout_handle is not None:

timeout_handle.cancel()

if not waiter.done():

waiter.set_result(None)

for f in fs:

f.add_done_callback(_on_completion)

try:

await waiter

finally:

if timeout_handle is not None:

timeout_handle.cancel()

done, pending = set(), set()

for f in fs:

f.remove_done_callback(_on_completion)

if f.done():

done.add(f)

else:

pending.add(f)

return done, pending

# 外部协程函数

async def wait(fs, *, loop=None, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED):

if futures.isfuture(fs) or coroutines.iscoroutine(fs):

raise TypeError(f"expect a list of futures, not {type(fs).__name__}")

if not fs:

raise ValueError('Set of coroutines/Futures is empty.')

if return_when not in (FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION, ALL_COMPLETED):

raise ValueError(f'Invalid return_when value: {return_when}')

if loop is None:

loop = events.get_event_loop()

fs = {ensure_future(f, loop=loop) for f in set(fs)}

# 【重点】：await一个内部协程

return await _wait(fs, timeout, return_when, loop)

.协程中的状态

还记得我们在讲生成器的时候，有提及过生成器的状态。同样，在协程这里，我们也了解一下协程(准确的说，应该是Future对象，或者Task任务)有哪些状态。

Pending：创建future，还未执行

Running：事件循环正在调用执行任务

Done：任务执行完毕

Cancelled：Task被取消后的状态

可手工 python3 xx.py 执行这段代码，

import asyncio

import threading

import time

async def hello():

print("Running in the loop...")

flag = 0

while flag < 1000:

with open("F:\\test.txt", "a") as f:

f.write("------")

flag += 1

print("Stop the loop")

if __name__ == '__main__':

coroutine = hello()

loop = asyncio.get_event_loop()

task = loop.create_task(coroutine)

# Pending：未执行状态

print(task)

try:

t1 = threading.Thread(target=loop.run_until_complete, args=(task,))

# t1.daemon = True

t1.start()

# Running：运行中状态

time.sleep(1)

print(task)

t1.join()

except KeyboardInterrupt as e:

# 取消任务

task.cancel()

# Cacelled：取消任务

print(task)

finally:

print(task)

顺利执行的话，将会打印 Pending -> Pending：Runing -> Finished 的状态变化

假如，执行后 立马按下 Ctrl+C，则会触发task取消，就会打印 Pending -> Cancelling -> Cancelling 的状态变化。

.gather与wait

还记得上面我说，把多个协程注册进一个事件循环中有两种方法吗？

使用asyncio.wait()

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

使用asyncio.gather()

# 千万注意，这里的 「*」 不能省略

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

asyncio.gather 和 asyncio.wait 在asyncio中用得的比较广泛，这里有必要好好研究下这两货。

还是照例用例子来说明，先定义一个协程函数

import asyncio

async def factorial(name, number):

f = 1

for i in range(2, number+1):

print("Task %s: Compute factorial(%s)..." % (name, i))

await asyncio.sleep(1)

f *= i

print("Task %s: factorial(%s) = %s" % (name, number, f))

接收参数方式

asyncio.wait

接收的tasks，必须是一个list对象，这个list对象里，存放多个的task。

它可以这样，用asyncio.ensure_future转为task对象

tasks=[

asyncio.ensure_future(factorial("A", 2)),

asyncio.ensure_future(factorial("B", 3)),

asyncio.ensure_future(factorial("C", 4))

]

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

也可以这样，不转为task对象。

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks=[

factorial("A", 2),

factorial("B", 3),

factorial("C", 4)

]

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

asyncio.gather

接收的就比较广泛了，他可以接收list对象，但是 * 不能省略

tasks=[

asyncio.ensure_future(factorial("A", 2)),

asyncio.ensure_future(factorial("B", 3)),

asyncio.ensure_future(factorial("C", 4))

]

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

还可以这样，和上面的 * 作用一致，这是因为asyncio.gather()的第一个参数是 *coros_or_futures，它叫 非命名键值可变长参数列表，可以集合所有没有命名的变量。

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(asyncio.gather(

factorial("A", 2),

factorial("B", 3),

factorial("C", 4),

))

甚至还可以这样

loop = asyncio.get_event_loop()

group1 = asyncio.gather(*[factorial("A" ,i) for i in range(1, 3)])

group2 = asyncio.gather(*[factorial("B", i) for i in range(1, 5)])

group3 = asyncio.gather(*[factorial("B", i) for i in range(1, 7)])

loop.run_until_complete(asyncio.gather(group1, group2, group3))

返回结果不同

asyncio.wait

asyncio.wait 返回dones和pendings

dones：表示已经完成的任务

pendings：表示未完成的任务

如果我们需要获取，运行结果，需要手工去收集获取。

dones, pendings = await asyncio.wait(tasks)

for task in dones:

print('Task ret: ', task.result())

asyncio.gather

asyncio.gather 它会把值直接返回给我们，不需要手工去收集。

results = await asyncio.gather(*tasks)

for result in results:

print('Task ret: ', result)

wait有控制功能

import asyncio

import random

async def coro(tag):

await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 5))

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [coro(i) for i in range(1, 11)]

# 【控制运行任务数】：运行第一个任务就返回

# FIRST_COMPLETED ：第一个任务完全返回

# FIRST_EXCEPTION：产生第一个异常返回

# ALL_COMPLETED：所有任务完成返回 (默认选项)

dones, pendings = loop.run_until_complete(

asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED))

print("第一次完成的任务数:", len(dones))

# 【控制时间】：运行一秒后，就返回

dones2, pendings2 = loop.run_until_complete(

asyncio.wait(pendings, timeout=1))

print("第二次完成的任务数:", len(dones2))

# 【默认】：所有任务完成后返回

dones3, pendings3 = loop.run_until_complete(asyncio.wait(pendings2))

print("第三次完成的任务数:", len(dones3))

loop.close()

输出结果

第一次完成的任务数: 1

第二次完成的任务数: 4

第三次完成的任务数: 5