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    深究Python中的asyncio库-shield函数

    PythonPython2019-06-04 11:05:40原创5049
    shield

    asyncio.shield,用它可以屏蔽取消操作。一直到这里,我们还没有见识过Task的取消。

    看一个例子:

    In : loop = asyncio.get_event_loop()
    In : task1 = loop.create_task(a())
    In : task2 = loop.create_task(b())
    In : task1.cancel()
    Out: True
    In : await asyncio.gather(task1, task2)
    Suspending a
    Suspending b
    ---------------------------------------------------------------------------
    CancelledError                            Traceback (most recent call last)
    cell_name in async-def-wrapper()
    CancelledError:

    在上面的例子中,task1被取消了后再用asyncio.gather收集结果,直接抛CancelledError错误了。这里有个细节,gather支持return_exceptions参数:

    In : await asyncio.gather(task1, task2, return_exceptions=True)
    Out: [concurrent.futures._base.CancelledError(), 'B']

    可以看到,task2依然会执行完成,但是task1的返回值是一个CancelledError错误,也就是任务被取消了。如果一个创建后就不希望被任何情况取消,可以使用asyncio.shield保护任务能顺利完成。不过要注意一个陷阱,先看错误的写法:

    In : task1 = asyncio.shield(a())
    In : task2 = loop.create_task(b())
    In : task1.cancel()
    Out: True
    In : await asyncio.gather(task1, task2, return_exceptions=True)
    Suspending a
    Suspending b
    Resuming b
    Out: [concurrent.futures._base.CancelledError(), 'B']

    可以看到依然是CancelledError错误,且协程a未执行完成,正确的用法是这样的:

    In : task1 = asyncio.shield(a())
    In : task2 = loop.create_task(b())
    In : ts = asyncio.gather(task1, task2, return_exceptions=True)
    In : task1.cancel()
    Out: True
    In : await ts
    Suspending a
    Suspending b
    Resuming a
    Resuming b
    Out: [concurrent.futures._base.CancelledError(), 'B']

    可以看到虽然结果是一个CancelledError错误,但是看输出能确认协程实际上是执行了的。所以正确步骤是:

    先创建 GatheringFuture 对象 ts

    取消任务

    await ts

    asynccontextmanager

    如果你了解Python,之前可能听过或者用过contextmanager ,一个上下文管理器。通过一个计时的例子就理解它的作用:

    from contextlib import contextmanager
    async def a():
        await asyncio.sleep(3)
        return 'A'
    async def b():
        await asyncio.sleep(1)
        return 'B'
    async def s1():
        return await asyncio.gather(a(), b())
    @contextmanager
    def timed(func):
        start = time.perf_counter()
        yield asyncio.run(func())
        print(f'Cost: {time.perf_counter() - start}')

    timed函数用了contextmanager装饰器,把协程的运行结果yield出来,执行结束后还计算了耗时:

    In : from contextmanager import *
    In : with timed(s1) as rv:
    ...:     print(f'Result: {rv}')
    ...:
    Result: ['A', 'B']
    Cost: 3.0052654459999992

    大家先体会一下。在Python 3.7添加了asynccontextmanager,也就是异步版本的contextmanager,适合异步函数的执行,上例可以这么改:

    @asynccontextmanager
    async def async_timed(func):
        start = time.perf_counter()
        yield await func()
        print(f'Cost: {time.perf_counter() - start}')
    async def main():
        async with async_timed(s1) as rv:
            print(f'Result: {rv}')
    In : asyncio.run(main())
    Result: ['A', 'B']
    Cost: 3.00414147500004

    async版本的with要用async with,另外要注意yield await func()这句,相当于yield + await func()

    PS: contextmanager 和 asynccontextmanager 最好的理解方法是去看源码注释

    下一节:深究Python中的asyncio库-函数的回调与调度

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