Introducing coroutines
创建一个协程 coroutine 而不是创建一个函数类型，使用 async def 关键字，而不是 def:
async def coroutine_add_one(number: int) -> int:
return number + 1
def add_one(number: int) -> int:
return number + 1
function_result = add_one(1)
coroutine_result = coroutine_add_one(1)
print(f"Function result is {function_result} and the type is {type(function_result)}")
print(f"Coroutine result is {coroutine_result} and the type is {type(coroutine_result)}")输出如下
Function result is 2 and the type is <class 'int'>
Coroutine result is <coroutine object coroutine_add_one at 0x103000a00> and the type is <class 'coroutine'>可以看到，协程返回的不是值，而是一个协程对象。
这里协程并没有执行，而是创建了一个协程对象可在之后运行，要运行一个协程则必须显式地在一个事件循环中运行它。
在 Python 3.7 之后的版本，必须创建事件循环来运行它。
asyncio 库添加了多个函数，抽象了事件循环的管理，例如 asyncio.run()，可以使用它来运行协程：
coroutine_result = asyncio.run(coroutine_add_one(1))asyncio.run() 在此场景下运行了多个重要的事情。
首先，它创建了一个全新的时间循环，一但成功创建，就会去运行所有的协程直到结束，并返回结果。
该函数还会在主协程完成后清理任何可能仍在运行的内容。
等运行结束后，它会关闭并终止事件循环。
关于 asyncio.run() 最重要的是，它期望成为程序的主入口，它只执行一个协程。
使用 await 关键字会让后面的协程运行，不同于普通的函数调用，await 关键字可以暂停协程并获取到结果，而不是一个协程对象。
例如下面这样：
import asyncio
async def add_one(number: int) -> int:
return number + 1
async def main() -> None:
one_plus_one = await add_one(1) # 暂停并等待 add_one(1) 结果
two_plus_one = await add_one(2) # 暂停并等待 add_one(2) 结果
print(one_plus_one)
print(two_plus_one)
asyncio.run(main())Introducing long-running coroutines with sleep
首先创建一个通用的 delay() 函数，这里在 asynco.sleep() 前后分别输出以观察暂停协程的时候，是否有其他代码在运行。
import asyncio
async def delay(delay_seconds: int) -> int:
print(f"sleeping for {delay_seconds} second(s)")
await asyncio.sleep(delay_seconds)
print(f"finished sleeping for {delay_seconds} second(s)")
return delay_seconds现在将这个函数打包到 util/delay_functions.py 里面
import asyncio
from util.delay_functions import delay
async def add_one(number: int) -> int:
return number + 1
async def hello_world_message() -> str:
await delay(1)
return "Hello World!"
async def main() -> None:
message = await hello_world_message() # 1: Pause main until hello_world_message() returns
one_plus_one = await add_one(1) # 2: Pause main until add_one() returns
print(one_plus_one)
print(message)
asyncio.run(main())上面这份代码实际上仍然会顺序运行，先暂停一秒，然后再加 1，因为 await 会完全暂停主函数。
如果想要暂停和加 1 并发运行，需要使用 tasks。
Tasks 是协程的 wrappers 他们会尽可能快地将协程调度到事件循环中去。
这种调度与执行以非阻塞方式进行，意味着一但创建任务，我们就可以在任务运行的同时执行任意其他代码。
使用 await 关键字的方法会阻塞代码，这意味着在获取返回结果前，该协程将完全被暂停。
下面创建两个任务
import asyncio
from util.delay_functions import delay
async def main():
sleep_for_three = asyncio.create_task(delay(3))
print(type(sleep_for_three))
result = await sleep_for_three
print(result)
asyncio.run(main())输出如下
<class '_asyncio.Task'>
sleeping for 3 second(s)!
finished sleeping for 3 second(s)
3- task 类型是
_asyncio.Task和coroutine不同 - print 语句立刻就输出了 sleeping …，如果使用
await则要等 3 秒才会显示。 - 在程序的运行环节中，应使用
await关键字，如果不使用，虽然任务会运行，但是当asyncio.run结束的时候，任务会被立刻清理。
Running multiple tasks concurrently
考虑到 tasks 被创建并安排后会尽可能快地开始运行，这将允许同时并发运行多个 tasks。
import asyncio
from util.delay_functions import delay
async def main():
sleep_for_three = asyncio.create_task(delay(3))
sleep_again = asyncio.create_task(delay(3))
sleep_once_more = asyncio.create_task(delay(3))
await sleep_for_three
await sleep_again
await sleep_once_more
asyncio.run(main())asyncio.create_task() 会启动协程并立即让事件循环调度它，这里的 await 做的只是等待 task 完成，在等待期间，事件循环仍然会继续运行。
上面代码一共会消耗 3 秒的时间，如果启动 10 个任务，也只会消耗 3 秒多时间，这就比顺序执行快了 n 倍！
并且不止于此，在等待的时间里，还可以执行其他代码，例如下面每秒输出状态消息：
import asyncio
from util.delay_functions import delay
async def hello_every_second():
for _ in range(2):
await asyncio.sleep(1)
print("I'm running other code while I'm waiting!")
async def main():
first_delay = asyncio.create_task(delay(3))
second_delay = asyncio.create_task(delay(3))
await hello_every_second()
await first_delay
await second_delay
asyncio.run(main())输出这样：
sleeping for 3 second(s)!
sleeping for 3 second(s)!
I'm running other code while I'm waiting!
I'm running other code while I'm waiting!
finished sleeping for 3 second(s)
finished sleeping for 3 second(s)上面存在的一种问题是，这些任务可能消耗不确定长的时间完成。 我们可能希望停止运行时间过长的任务，这可以通过取消来实现。
Canceling tasks and setting tiemouts
网络连接是不可靠的，用户的网速也可能下降，web 服务器可能崩溃使得请求不可达。
在上面的例子中，一个 task 可能永远也不会结束，程序可能卡在 await 语句等待不存在的回复。
Task 对象都有一个 cancel 方法，任何时候想要停止任务就可以调用该方法。
取消 task 会导致一个 CancelledError 的报错，当 await 任务的时候，必须要能处理该错误。
下面假设最多运行 5 秒任务：
import asyncio
from asyncio import CancelledError
from util.delay_functions import delay
async def main():
long_task = asyncio.create_task(delay(10))
seconds_elapsed = 0
while not long_task.done():
print("Task not finished, checking again in a second.")
await asyncio.sleep(1)
seconds_elapsed = seconds_elapsed + 1
if seconds_elapsed == 5:
long_task.cancel()
try:
await long_task
except CancelledError:
print("Our task was cancelled.")
asyncio.run(main())done 方法返回 bool 任务是否已经完成，还有很重要的一点就是，CancelledError 这个报错只能在 await 中抛出。
也就是说，调用 cancel 并不会立即停止该任务，只有在下一次 await 时才真正停止任务。
实际上，asyncio 提供了 wait_for 函数，该函数接受一个协程 coroutine 或任务 task，以及一个超时时间 timeout， 单位为秒。
如果时间超过了预设的 timeout，则会抛出一个 TimeoutException，超过阀值 threshold 后任务会自动取消。
下面例子中，有个运行两秒的例子，但是超时时间为 1 秒：
import asyncio
from util.delay_functions import delay
async def main():
delay_task = asyncio.create_task(delay(2))
try:
result = await asyncio.wait_for(delay_task, timeout=1)
print(result)
except asyncio.exceptions.TimeoutError:
print("Got a timeout.")
print(f"Was the task cancelled? {delay_task.cancelled()}")
asyncio.run(main())输出超时信息
sleeping for 2 second(s)!
Got a timeout.
Was the task cancelled? True有时候我们可能并不想直接取消任务，而是当超时后通知用户，这个可以通过 asyncio.shield 将任务包装起来实现。
该函数会避免传入的协程被取消，提供给它一个 “shield” 从而忽略掉取消请求。
import asyncio
from util import delay
async def main():
task = asyncio.create_task(delay(10))
try:
result = await asyncio.wait_for(asyncio.shield(task), 5) # wrap task with shield
print(result)
except TimeoutError:
print("Task took longer than 5 seconds, it will finish soon!")
result = await task
print(result)
asyncio.run(main())输出如下
sleeping for 10 second(s)!
Task took longer than 5 seconds, it will finish soon!
finished sleeping for 10 second(s)
10