Python异步编程：深入理解asyncio库（上）

### 引言

`asyncio` 是 Python 3.4 版本引入的一个标准库，旨在提供对异步 IO 的内置支持。尽管生成器和协程已经可以实现部分异步功能，但 `asyncio` 提供了一个更为全面的框架，使得开发人员能够更高效地编写并发代码。

#### 为什么需要 `asyncio`

许多开发者可能会问，既然已经有了基于生成器的协程（如 `yield` 和 `yield from`），为什么还需要 `asyncio`？这是因为 `asyncio` 不仅简化了复杂的调度逻辑，还提供了丰富的工具和接口，帮助开发者专注于业务逻辑而非底层实现细节。

就像 Django 和 Scrapy 这样的框架一样，`asyncio` 将重复性和复杂的工作封装起来，使开发者能够更轻松地构建高性能的异步应用。

#### 学习路径

在掌握了协程的基本概念后，你可能会发现不知道如何实际应用它们来实现并发。这时，`asyncio` 就显得尤为重要了。它不仅提供了一套完整的工具链，还能帮助你更好地理解和掌握协程的工作原理。

### 核心概念

在深入学习 `asyncio` 的使用方法之前，了解以下几个关键概念是非常有帮助的：

- **事件循环 (Event Loop)**：程序启动一个无限循环，程序员可以将协程注册到事件循环上。当特定事件发生时，事件循环会调用相应的协程。
- **协程 (Coroutine)**：使用 `async def` 定义的函数，调用时返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环中，由事件循环负责执行。
- **Future 对象**：表示将来某个时刻完成的任务的结果。它可以与 Task 对象互换使用。
- **Task 对象**：是对协程的进一步封装，包含任务的各种状态信息。Task 是 Future 的子类，将协程与 Future 联系在一起。
- **`async`/`await` 关键字**：用于定义和挂起协程的关键字。`async` 用于定义协程，而 `await` 用于等待异步操作完成。

### 实战演练

为了更好地理解这些概念，我们可以通过一些实例来逐步学习。

#### 创建协程对象

```python
from collections.abc import Coroutine

async def hello(name):
print('Hello,', name)

if __name__ == '__main__':
coroutine = hello("World") # 创建协程对象
print(isinstance(coroutine, Coroutine)) # 检查是否是协程类型
```

#### 使用 `@asyncio.coroutine` 装饰器

```python
import asyncio
from collections.abc import Generator, Coroutine

@asyncio.coroutine
def hello():
yield from asyncio.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
coroutine = hello()
print(isinstance(coroutine, Generator)) # True
print(isinstance(coroutine, Coroutine)) # False
```

#### 协程工作流程

协程的完整工作流程包括以下步骤：

1. 定义/创建协程对象
2. 将协程转为 Task 任务
3. 定义事件循环对象容器
4. 将 Task 任务放入事件循环并触发

```python
import asyncio

async def hello(name):
print('Hello,', name)

if __name__ == '__main__':
coroutine = hello("World") # 定义协程对象
loop = asyncio.get_event_loop() # 获取事件循环
task = loop.create_task(coroutine) # 将协程转为 Task 任务
loop.run_until_complete(task) # 触发事件循环
```

#### `await` 与 `yield` 的对比

`await` 和 `yield` 在一定程度上有相似之处，都能实现暂停的效果，但它们的功能并不完全兼容。具体来说，`await` 只能在 `async` 函数中使用，而 `yield` 则不能。

此外，`yield from` 后面可以接可迭代对象或 Future/协程对象，而 `await` 后面只能接 Future 或协程对象。

```python
import asyncio
from asyncio.futures import Future

async def hello(name):
await asyncio.sleep(2)
print('Hello,', name)

if __name__ == '__main__':
coroutine = hello("World")
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
print(isinstance(task, Future)) # True
```

#### 绑定回调函数

异步 IO 的实现原理是在高延迟的地方挂起，等 IO 完成后再继续执行。通常情况下，后续代码的执行依赖于 IO 的返回值，这时就需要使用回调函数。

##### 同步回调

```python
import asyncio
import time

async def _sleep(x):
time.sleep(2)
return f'暂停了{x}秒！'

if __name__ == '__main__':
coroutine = _sleep(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
loop.run_until_complete(task)
print(f'返回结果：{task.result()}')
```

##### 异步回调

```python
import asyncio
import time

async def _sleep(x):
time.sleep(2)
return f'暂停了{x}秒！'

if __name__ == '__main__':
coroutine = _sleep(2)
loop = asyncio.get_event_loop()
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
task.add_done_callback(lambda future: print(future.result()))
loop.run_until_complete(task)
```

通过以上内容，希望你能对 `asyncio` 有一个更全面的理解，并能够在实际项目中灵活运用。