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咱们始终都置信这样一种说法：协程是比多线程更高效的一种并发工作形式，它齐全由程序自身所管制，也就是在用户态执行，协程防止了像线程切换那样产生的上下文切换，在性能方面失去了很大的晋升。毫无疑问，这是颠扑不破的业界共识，是放之四海而皆准的真谛。
但事实上，协程远比大多数人设想中的简单，正因为协程的“用户态”个性，任务调度权把握在撰写协程工作的人手里，而仅仅依赖 async 和 await 关键字远远达不到“调度”的级别，有时候反而会连累工作效率，使其在工作执行效率上还不迭“零碎态”的多线程和多过程，本次咱们来探讨一下 Python3 原生协程工作的调度治理。
Python3.10 协程库 async.io 的基本操作
事件循环（Eventloop）是 原生协程库 asyncio 的外围，能够了解为总指挥。Eventloop 实例提供了注册、勾销和执行工作和回调的办法。
Eventloop 能够将一些异步办法绑定到事件循环上，事件循环会循环执行这些办法，然而和多线程一样，同时只能执行一个办法，因为协程也是单线程执行。当执行到某个办法时，如果它遇到了阻塞，事件循环会暂停它的执行去执行其余的办法，与此同时为这个办法注册一个回调事件，当某个办法从阻塞中复原，下次轮询到它的时候将会继续执行，亦或者，当没有轮询到它，它提前从阻塞中复原，也能够通过回调事件进行切换，如此往返，这就是事件循环的简略逻辑。
而下面最外围的动作就是切换别的办法，怎么切换？用 await 关键字：
import asyncio
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
async def job2():
print('job2 开始')
async def main():
await job1()
await job2()
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())零碎返回：
job1 开始
job1 完结
job2 开始 是的，切则切了，可切的对吗？事实上这两个协程工作并没有达成“合作”，因为它们是同步执行的，所以并不是在办法内 await 了，就能够达成协程的工作形式，咱们须要并发启动这两个协程工作：
import asyncio
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
async def job2():
print('job2 开始')
async def main():
#await job1()
#await job2()
await asyncio.gather(job1(), job2())
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())零碎返回：
job1 开始
job2 开始
job1 完结 如果没有 asyncio.gather 的参加，协程办法就是一般的同步办法，就算用 async 申明了异步也杯水车薪。而 asyncio.gather 的根底性能就是将协程工作并发执行，从而达成“合作”。
但事实上，Python3.10 也反对“同步写法”的协程办法：
async def create_task():
task1 = asyncio.create_task(job1())
task2 = asyncio.create_task(job2())
await task1
await task2这里咱们通过 asyncio.create\_task 对 job1 和 job2 进行封装，返回的对象再通过 await 进行调用，由此两个独自的异步办法就都被绑定到同一个 Eventloop 了，这样尽管写法上同步，但其实是异步执行：
import asyncio
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
async def job2():
print('job2 开始')
async def create_task():
task1 = asyncio.create_task(job1())
task2 = asyncio.create_task(job2())
await task1
await task2
async def main():
#await job1()
#await job2()
await asyncio.gather(job1(), job2())
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(create_task())零碎返回：
job1 开始
job2 开始
job1 完结 协程工作的上下游监控
解决了并发执行的问题，当初假如每个异步工作都会返回一个操作后果：
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
return "job1 工作后果"
async def job2():
print('job2 开始')
return "job2 工作后果"通过 asyncio.gather 办法，咱们能够收集到工作执行后果：
async def main():
res = await asyncio.gather(job1(), job2())
print(res)并发执行工作：
import asyncio
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
return "job1 工作后果"
async def job2():
print('job2 开始')
return "job2 工作后果"
async def main():
res = await asyncio.gather(job1(), job2())
print(res)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())零碎返回：
job1 开始
job2 开始
job1 完结
['job1', 'job2']但工作后果仅仅也就是办法的返回值，除此之外，并没有其余有价值的信息，对协程工作的执行明细守口如瓶。
当初咱们换成 asyncio.wait 办法：
async def main():
res = await asyncio.wait([job1(), job2()])
print(res)仍然并发执行：
import asyncio
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
return "job1 工作后果"
async def job2():
print('job2 开始')
return "job2 工作后果"
async def main():
res = await asyncio.wait([job1(), job2()])
print(res)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())零碎返回：
job1 开始
job2 开始
job1 完结
({<Task finished name='Task-2' coro=<job1() done, defined at /Users/liuyue/Downloads/upload/test/test_async.py:4> result='job1 工作后果'>, <Task finished name='Task-3' coro=<job2() done, defined at /Users/liuyue/Downloads/upload/test/test_async.py:12> result='job2 工作后果'>}, set())能够看出，asyncio.wait 返回的是工作对象，外面存储了大部分的工作信息，包含执行状态。
在默认状况下，asyncio.wait 会期待全副工作实现 (return\_when=’ALL\_COMPLETED’)，它还反对 return\_when=’FIRST\_COMPLETED’（第一个协程实现就返回）和 return\_when=’FIRST\_EXCEPTION’（呈现第一个异样就返回）。
这就十分令人兴奋了，因为如果异步生产工作是发短信之类的须要统计达到率的工作，利用 asyncio.wait 个性，咱们就能够第一工夫记录工作实现或者异样的具体工夫。
协程工作守护
假如因为某种原因，咱们手动终止工作生产：
import asyncio
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
return "job1 工作后果"
async def job2():
print('job2 开始')
return "job2 工作后果"
async def main():
task1 = asyncio.create_task(job1())
task2 = asyncio.create_task(job2())
task1.cancel()
res = await asyncio.gather(task1, task2)
print(res)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())零碎报错：
File "/Users/liuyue/Downloads/upload/test/test_async.py", line 23, in main
res = await asyncio.gather(task1, task2)
asyncio.exceptions.CancelledError
这里 job1 被手动勾销，但会影响 job2 的执行，这违反了协程“相互提携”的个性。
事实上，asyncio.gather 办法能够捕捉协程工作的异样：
import asyncio
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
return "job1 工作后果"
async def job2():
print('job2 开始')
return "job2 工作后果"
async def main():
task1 = asyncio.create_task(job1())
task2 = asyncio.create_task(job2())
task1.cancel()
res = await asyncio.gather(task1, task2,return_exceptions=True)
print(res)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())零碎返回：
job2 开始
[CancelledError(''),'job2 工作后果 ']能够看到 job1 没有被执行，并且异样代替了工作后果作为返回值。
但如果协程工作启动之后，须要保障工作状况下都不会被勾销，此时能够应用 asyncio.shield 办法守护协程工作：
import asyncio
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
return "job1 工作后果"
async def job2():
print('job2 开始')
return "job2 工作后果"
async def main():
task1 = asyncio.shield(job1())
task2 = asyncio.create_task(job2())
res = await asyncio.gather(task1, task2,return_exceptions=True)
task1.cancel()
print(res)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())零碎返回：
job1 开始
job2 开始
job1 完结
['job1 工作后果', 'job2 工作后果']协程工作回调
假如协程工作执行结束之后，须要立即进行回调操作，比方将工作后果推送到其余接口服务上：
import asyncio
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
return "job1 工作后果"
async def job2():
print('job2 开始')
return "job2 工作后果"
def callback(future):
print(f'回调工作: {future.result()}')
async def main():
task1 = asyncio.shield(job1())
task2 = asyncio.create_task(job2())
task1.add_done_callback(callback)
res = await asyncio.gather(task1, task2,return_exceptions=True)
print(res)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())这里咱们通过 add\_done\_callback 办法对 job1 指定了 callback 办法，当工作执行完当前，callback 会被调用，零碎返回：
job1 开始
job2 开始
job1 完结
回调工作: job1 工作后果
['job1 工作后果', 'job2 工作后果']与此同时，add\_done\_callback 办法不仅能够获取协程工作返回值，它本人也反对参数参数传递：
import asyncio
from functools import partial
async def job1():
print('job1 开始')
await asyncio.sleep(1)
print('job1 完结')
return "job1 工作后果"
async def job2():
print('job2 开始')
return "job2 工作后果"
def callback(future,num):
print(f"回调参数 {num}")
print(f'回调工作: {future.result()}')
async def main():
task1 = asyncio.shield(job1())
task2 = asyncio.create_task(job2())
task1.add_done_callback(partial(callback,num=1))
res = await asyncio.gather(task1, task2,return_exceptions=True)
print(res)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())零碎返回：
job1 开始
job2 开始
job1 完结
回调参数 1
回调工作: job1 工作后果
['job1 工作后果', 'job2 工作后果']结语
成也用户态，败也用户态。所谓水能载舟亦能覆舟，协程生产工作的调度远比多线程的零碎级调度要简单，稍不留神就会造成业务上的“同步”阻塞，画蛇添足，事与愿违。这也解释了为什么类似场景中多线程的出场率要远远高于协程，就是因为多线程不须要思考启动后的“切换”问题，有为而为，简略粗犷。
