前言

书接上文:,本文造第三个轮子,也是asyncio包里面非常常用的一个函数gather

一、知识准备

● 相对于前两个函数,gather的使用频率更高,因为它支持多个协程任务“同时”执行

● 理解__await__ __iter__的使用

● 理解关键字async/await,async/await是3.5之后的语法,和yield/yield from异曲同工

● 今天的文章有点长,请大家耐心看完

二、环境准备

组件 版本
python 3.7.7

三、run的实现

先来看下官方gather的使用方法:

|># more main.py
import asyncio async def hello():
print('enter hello ...')
return 'return hello ...' async def world():
print('enter world ...')
return 'return world ...' async def helloworld():
print('enter helloworld')
ret = await asyncio.gather(hello(), world())
print('exit helloworld')
return ret if __name__ == "__main__":
ret = asyncio.run(helloworld())
print(ret) |># python3 main.py
enter helloworld
enter hello ...
enter world ...
exit helloworld
['return hello ...', 'return world ...']

来看下造的轮子的使用方式:

 more main.py
import wilsonasyncio async def hello():
print('enter hello ...')
return 'return hello ...' async def world():
print('enter world ...')
return 'return world ...' async def helloworld():
print('enter helloworld')
ret = await wilsonasyncio.gather(hello(), world())
print('exit helloworld')
return ret if __name__ == "__main__":
ret = wilsonasyncio.run(helloworld())
print(ret) python3 main.py
enter helloworld
enter hello ...
enter world ...
exit helloworld
['return hello ...', 'return world ...']

自己造的轮子也很好的运行了,下面我们来看下轮子的代码

四、代码解析

轮子代码

1)代码组成

|># tree
.
├── eventloops.py
├── futures.py
├── main.py
├── tasks.py
├── wilsonasyncio.py
文件 作用
eventloops.py 事件循环
futures.py futures对象
tasks.py tasks对象
wilsonasyncio.py 可调用方法集合
main.py 入口

2)代码概览:

eventloops.py

类/函数 方法 对象 作用 描述
Eventloop 事件循环,一个线程只有运行一个
__init__ 初始化两个重要对象 self._readyself._stopping
self._ready 所有的待执行任务都是从这个队列取出来,非常重要
self._stopping 事件循环完成的标志
call_soon 调用该方法会立即将任务添加到待执行队列
run_once run_forever调用,从self._ready队列里面取出任务执行
run_forever 死循环,若self._stopping则退出循环
run_until_complete 非常重要的函数,任务的起点和终点(后面详细介绍)
create_task 将传入的函数封装成task对象,这个操作会将task.__step添加到__ready队列
Handle 所有的任务进入待执行队列(Eventloop.call_soon)之前都会封装成Handle对象
__init__ 初始化两个重要对象 self._callbackself._args
self._callback 待执行函数主体
self._args 待执行函数参数
_run 待执行函数执行
get_event_loop 获取当前线程的事件循环
_complete_eventloop 将事件循环的_stopping标志置位True
run 入口函数
gather 可以同时执行多个任务的入口函数 新增
_GatheringFuture 将每一个任务组成列表,封装成一个新的类 新增

tasks.py

类/函数 方法 对象 作用 描述
Task 继承自Future,主要用于整个协程运行的周期
__init__ 初始化对象 self._coro ,并且call_soonself.__step加入self._ready队列
self._coro 用户定义的函数主体
__step Task类的核心函数
__wakeup 唤醒任务 新增
ensure_future 如果对象是一个Future对象,就返回,否则就会调用create_task返回,并且加入到_ready队列

futures.py

类/函数 方法 对象 作用 描述
Future 主要负责与用户函数进行交互
__init__ 初始化两个重要对象 self._loopself._callbacks
self._loop 事件循环
self._callbacks 回调队列,任务暂存队列,等待时机成熟(状态不是PENDING),就会进入_ready队列
add_done_callback 添加任务回调函数,状态_PENDING,就虎进入_callbacks队列,否则进入_ready队列
set_result 获取任务执行结果并存储至_result,将状态置位_FINISH,调用__schedule_callbacks
__schedule_callbacks 将回调函数放入_ready,等待执行
result 获取返回值
__await__ 使用await就会进入这个方法 新增
__iter__ 使用yield from就会进入这个方法 新增

3)执行过程

3.1)入口函数

main.py


if __name__ == "__main__":
ret = wilsonasyncio.run(helloworld())
print(ret)
  • ret = wilsonasyncio.run(helloworld())使用run,参数是用户函数helloworld(),进入runrun的流程可以参考上一小节
  • run --> run_until_complete

3.2)事件循环启动,同之前

3.3)第一次循环run_forever --> run_once

  • _ready队列的内容(即:task.__step)取出来执行,这里的corohelloworld()
    def __step(self, exc=None):
coro = self._coro
try:
if exc is None:
result = coro.send(None)
else:
result = coro.throw(exc)
except StopIteration as exc:
super().set_result(exc.value)
else:
blocking = getattr(result, '_asyncio_future_blocking', None)
if blocking:
result._asyncio_future_blocking = False
result.add_done_callback(self.__wakeup, result)
finally:
self = None
  • __step较之前的代码有改动
  • result = coro.send(None),进入用户定义函数
async def helloworld():
print('enter helloworld')
ret = await wilsonasyncio.gather(hello(), world())
print('exit helloworld')
return ret
  • ret = await wilsonasyncio.gather(hello(), world()),这里没啥可说的,进入gather函数
def gather(*coros_or_futures, loop=None):
loop = get_event_loop() def _done_callback(fut):
nonlocal nfinished
nfinished += 1 if nfinished == nfuts:
results = []
for fut in children:
res = fut.result()
results.append(res) outer.set_result(results) children = []
nfuts = 0
nfinished = 0 for arg in coros_or_futures:
fut = tasks.ensure_future(arg, loop=loop)
nfuts += 1
fut.add_done_callback(_done_callback) children.append(fut) outer = _GatheringFuture(children, loop=loop)
return outer
  • loop = get_event_loop()获取事件循环
  • def _done_callback(fut)这个函数是回调函数,细节后面分析,现在只需要知道任务(hello()world())执行完之后就会回调就行
  • for arg in coros_or_futures for循环确保每一个任务都是Future对象,并且add_done_callback将回调函数设置为_done_callback ,还有将他们加入到_ready队列等待下一次循环调度
  • 3个重要的变量:

           children 里面存放的是每一个异步任务,在本例是hello()world()

           nfuts 存放是异步任务的数量,在本例是2

           nfinished 存放的是异步任务完成的数量,目前是0,完成的时候是2
  • 继续往下,来到了_GatheringFuture ,看看源码:
class _GatheringFuture(Future):

    def __init__(self, children, *, loop=None):
super().__init__(loop=loop)
self._children = children
  • _GatheringFuture 最主要的作用就是将多个异步任务放入self._children,然后用_GatheringFuture 这个对象来管理。需要注意,这个对象继承了Future
  • 至此,gather完成初始化,返回了outer,其实就是_GatheringFuture
  • 总结一下gather,初始化了3个重要的变量,后面用来存放状态;给每一个异步任务添加回调函数;将多个异步子任务合并,并且使用一个Future对象去管理

3.3.1)gather完成,回到helloworld()

async def helloworld():
print('enter helloworld')
ret = await wilsonasyncio.gather(hello(), world())
print('exit helloworld')
return ret
  • ret = await wilsonasyncio.gather(hello(), world()) gather返回_GatheringFuture ,随后使用await,就会进入Future.__await__
    def __await__(self):
if self._state == _PENDING:
self._asyncio_future_blocking = True
yield self
return self.result()
  • 由于_GatheringFuture 的状态是_PENDING,所以进入if,遇到yield self,将self,也就是_GatheringFuture 返回(这里注意yield的用法,流程控制的功能)
  • yield回到哪儿去了呢?从哪儿send就回到哪儿去,所以,他又回到了task.__step函数里面去
    def __step(self, exc=None):
coro = self._coro
try:
if exc is None:
result = coro.send(None)
else:
result = coro.throw(exc)
except StopIteration as exc:
super().set_result(exc.value)
else:
blocking = getattr(result, '_asyncio_future_blocking', None)
if blocking:
result._asyncio_future_blocking = False
result.add_done_callback(self.__wakeup, result)
finally:
self = None
  • 这里是本函数的第一个核心点,流程控制/跳转,需要非常的清晰,如果搞不清楚的同学,再详细的去阅读有关yield/yield from的文章
  • 继续往下走,由于用户函数helloworld()没有结束,所以不会抛异常,所以来到了else分支
  • blocking = getattr(result, '_asyncio_future_blocking', None)这里有一个重要的状态,那就是_asyncio_future_blocking ,只有调用__await__,才会有这个参数,默认是true,这个参数主要的作用:一个异步函数,如果调用了多个子异步函数,那证明该异步函数没有结束(后面详细讲解),就需要添加“唤醒”回调
  • result._asyncio_future_blocking = False将参数置位False,并且添加self.__wakeup回调等待唤醒
  • __step函数完成

这里需要详细讲解一下_asyncio_future_blocking 的作用

  • 如果在异步函数里面出现了await,调用其他异步函数的情况,就会走到Future.__await___asyncio_future_blocking 设置为true
async def helloworld():
print('enter helloworld')
ret = await wilsonasyncio.gather(hello(), world())
print('exit helloworld')
return ret class Future:
def __await__(self):
if self._state == _PENDING:
self._asyncio_future_blocking = True
yield self
return self.result()
  • 这样做了之后,在task.__step中就会把该任务的回调函数设置为__wakeup
  • 为啥要__wakeup,因为helloworld()并没有执行完成,所以需要再次__wakeup来唤醒helloworld()

这里揭示了,在Eventloop里面,只要使用await调用其他异步任务,就会挂起父任务,转而去执行子任务,直至子任务完成之后,回到父任务继续执行


先喝口水,休息一下,下面更复杂。。。

3.4)第二次循环run_forever --> run_once

eventloops.py

    def run_once(self):
ntodo = len(self._ready)
for _ in range(ntodo):
handle = self._ready.popleft()
handle._run()
  • 从队列中取出数据,此时_ready队列有两个任务,hello() world(),在gather的for循环时添加的
async def hello():
print('enter hello ...')
return 'return hello ...' async def world():
print('enter world ...')
return 'return world ...'
  • 由于hello() world()没有await调用其他异步任务,所以他们的执行比较简单,分别一次task.__step就结束了,到达set_result()
  • set_result()将回调函数放入_ready队列,等待下次循环执行

3.5)第三次循环run_forever --> run_once

  • 我们来看下回调函数
    def _done_callback(fut):
nonlocal nfinished
nfinished += 1 if nfinished == nfuts:
results = []
for fut in children:
res = fut.result()
results.append(res) outer.set_result(results)
  • 没错,这是本文的第二个核心点,我们来仔细分析一下
  • 这段代码最主要的逻辑,其实就是,只有当所有的子任务执行完之后,才会启动父任务的回调函数,本文中只有hello() world()都执行完之后if nfinished == nfuts: ,才会启动父任务_GatheringFuture的回调outer.set_result(results)
  • results.append(res)将子任务的结果取出来,放进父任务的results里面
  • 子任务执行完成,终于到了唤醒父任务的时候了task.__wakeup
    def __wakeup(self, future):
try:
future.result()
except Exception as exc:
raise exc
else:
self.__step()
self = None

3.6)第四次循环run_forever --> run_once

  • future.result()_GatheringFuture取出结果,然后进入task.__step
    def __step(self, exc=None):
coro = self._coro
try:
if exc is None:
result = coro.send(None)
else:
result = coro.throw(exc)
except StopIteration as exc:
super().set_result(exc.value)
else:
blocking = getattr(result, '_asyncio_future_blocking', None)
if blocking:
result._asyncio_future_blocking = False
result.add_done_callback(self.__wakeup, result)
finally:
self = None
  • result = coro.send(None)其实就是helloworld() --> send又要跳回到当初yield的地方,那就是Future.__await__
    def __await__(self):
if self._state == _PENDING:
self._asyncio_future_blocking = True
yield self
return self.result()
  • return self.result()终于返回到helloworld()函数里面去了
async def helloworld():
print('enter helloworld')
ret = await wilsonasyncio.gather(hello(), world())
print('exit helloworld')
return ret
  • helloworld终于也执行完了,返回了ret

3.7)第五次循环run_forever --> run_once

  • 循环结束
  • 回到run

3.8)回到主函数,获取返回值

if __name__ == "__main__":
ret = wilsonasyncio.run(helloworld())
print(ret)

3.9)执行结果

 python3 main.py
enter helloworld
enter hello ...
enter world ...
exit helloworld
['return hello ...', 'return world ...']

五、流程总结

六、小结

● 终于结束了,这是一个非常长的小节了,但是我感觉很多细节还是没有说到,大家有问题请及时留言探讨

_GatheringFuture一个非常重要的对象,它不但追踪了hello() world()的执行状态,唤醒helloworld(),并且将返回值传递给helloworld

await async yield对流程的控制需要特别关注

● 本文中的代码,参考了python 3.7.7中asyncio的源代码,裁剪而来

● 本文中代码:代码


至此,本文结束

在下才疏学浅,有撒汤漏水的,请各位不吝赐教...

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