如何精確控制 asyncio 中并發(fā)運行的多個任務(wù)
之前我們了解了如何創(chuàng)建多個任務(wù)來并發(fā)運行程序，方式是通過 asyncio.create_task 將協(xié)程包裝成任務(wù)，如下所示：
import asyncio, time
async def main():
task1 = asyncio.create_task(asyncio.sleep(3))
task2 = asyncio.create_task(asyncio.sleep(3))
task3 = asyncio.create_task(asyncio.sleep(3))
await task1
await task2
await task3
start = time.perf_counter()
asyncio.run(main())
end = time.perf_counter()
print("總耗時:", end - start)
"""
總耗時: 3.003109625
"""但這種代碼編寫方式只適用于簡單情況，如果在同時發(fā)出數(shù)百、數(shù)千甚至更多 Web 請求的情況下，這種編寫方式將變得冗長且混亂。所以 asyncio 提供了許多便利的函數(shù)，支持我們一次性等待多個任務(wù)。
等待一組任務(wù)全部完成
一個被廣泛用于等待一組任務(wù)的方式是使用 asyncio.gather，這個函數(shù)接收一系列的可等待對象，允許我們在一行代碼中同時運行它們。如果傳入的 awaitable 對象是協(xié)程，gather 函數(shù)會自動將其包裝成任務(wù)，以確保它們可以同時運行。這意味著不必像之前那樣，用 asyncio.create_task 單獨包裝，但即便如此，還是建議手動包裝一下。
asyncio.gather 同樣返回一個 awaitable 對象，在 await 表達式中使用它時，它將暫停，直到傳遞給它的所有 awaitable 對象都完成為止。一旦所有任務(wù)都完成，asyncio.gather 將返回這些任務(wù)的結(jié)果所組成的列表。
import asyncio
import time
from aiohttp import ClientSession
async def fetch_status(session: ClientSession, url: str):
async with session.get(url) as resp:
return resp.status
async def main():
async with ClientSession() as session:
# 注意：requests 里面是 100 個協(xié)程
# 傳遞給 asyncio.gather 之后會自動被包裝成任務(wù)
requests = [fetch_status(session, "http://www.baidu.com")
for _ in range(100)]
# 并發(fā)運行 100 個任務(wù)，并等待這些任務(wù)全部完成
# 相比寫 for 循環(huán)再單獨 await，這種方式就簡便多了
status_codes = await asyncio.gather(*requests)
print(f"{len(status_codes)} 個任務(wù)已全部完成")
start = time.perf_counter()
asyncio.run(main())
end = time.perf_counter()
print("總耗時:", end - start)
"""
100 個任務(wù)已全部完成
總耗時: 0.552532458
"""完成 100 個請求只需要 0.55 秒鐘，由于網(wǎng)絡(luò)問題，測試的結(jié)果可能不準確，但異步肯定比同步要快。
另外傳給 gather 的每個 awaitable 對象可能不是按照確定性順序完成的，例如將協(xié)程 a 和 b 按順序傳遞給 gather，但 b 可能會在 a 之前完成。不過 gather 的一個很好的特性是，不管 awaitable 對象何時完成，都保證結(jié)果會按照傳遞它們的順序返回。
import asyncio
import time
async def main():
# asyncio.sleep 還可以接收一個 result 參數(shù)，作為 await 表達式的值
tasks = [asyncio.sleep(second, result=f"我睡了 {second} 秒")
for second in (5, 3, 4)]
print(await asyncio.gather(*tasks))
start = time.perf_counter()
asyncio.run(main())
end = time.perf_counter()
print("總耗時:", end - start)
"""
['我睡了 5 秒', '我睡了 3 秒', '我睡了 4 秒']
總耗時: 5.002968417
"""然后 gather 還可以實現(xiàn)分組，什么意思呢?
import asyncio
import time
async def main():
gather1 = asyncio.gather(
*[asyncio.sleep(second, result=f"我睡了 {second} 秒")
for second in (5, 3, 4)]
)
gather2 = asyncio.gather(
*[asyncio.sleep(second, result=f"我睡了 {second} 秒")
for second in (3, 3, 3)]
)
results = await asyncio.gather(
gather1, gather2, asyncio.sleep(6, "我睡了 6 秒")
)
print(results)
start = time.perf_counter()
asyncio.run(main())
end = time.perf_counter()
print("總耗時:", end - start)
"""
[['我睡了 5 秒', '我睡了 3 秒', '我睡了 4 秒'],
['我睡了 3 秒', '我睡了 3 秒', '我睡了 3 秒'],
'我睡了 6 秒']
總耗時: 6.002826208
"""asyncio.gather 里面可以通過繼續(xù)接收 asyncio.gather 返回的對象，從而實現(xiàn)分組功能，還是比較強大的。
如果 gather 里面啥都不傳的話，那么會返回一個空列表。
問題來了，在上面的例子中，我們假設(shè)所有請求都不會失敗或拋出異常，這是理想情況。但如果請求失敗了呢?我們來看一下，當 gather 里面的任務(wù)出現(xiàn)異常時會發(fā)生什么?
import asyncio
async def normal_running():
await asyncio.sleep(3)
return "正常運行"
async def raise_error():
raise ValueError("出錯啦")
async def main():
results = await asyncio.gather(normal_running(), raise_error())
print(results)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
Traceback (most recent call last):
......
raise ValueError("出錯啦")
ValueError: 出錯啦
"""我們看到拋異常了，其實 gather 函數(shù)的原理就是等待一組任務(wù)運行完畢，當某個任務(wù)完成時，就調(diào)用它的 result 方法，拿到返回值。但我們之前介紹 Future 和 Task 的時候說過，如果出錯了，調(diào)用 result 方法會將異常拋出來。
import asyncio
async def normal_running():
await asyncio.sleep(3)
return "正常運行"
async def raise_error():
raise ValueError("出錯啦")
async def main():
try:
await asyncio.gather(normal_running(), raise_error())
except Exception:
print("執(zhí)行時出現(xiàn)了異常")
# 但是剩余的任務(wù)仍在執(zhí)行，拿到當前的所有正在執(zhí)行的任務(wù)
all_tasks = asyncio.all_tasks()
# task 相當于對協(xié)程做了一個封裝，那么通過 get_coro 方法也可以拿到對應(yīng)的協(xié)程
print(f"當前剩余的任務(wù):", [task.get_coro().__name__ for task in all_tasks])
# 繼續(xù)等待剩余的任務(wù)完成
results = await asyncio.gather(
*[task for task in all_tasks if task.get_coro().__name__ != "main"]
)
print(results)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
執(zhí)行時出現(xiàn)了異常
當前剩余的任務(wù): ['main', 'normal_running']
['正常運行']
"""可以看到在 await asyncio.gather() 的時候，raise_error() 協(xié)程拋異常了，那么異常會向上傳播，在 main() 里面 await 處產(chǎn)生 ValueError。我們捕獲之后查看剩余未完成的任務(wù)，顯然只剩下 normal_running() 和 main()，因為任務(wù)執(zhí)行出現(xiàn)異常也代表它完成了。
需要注意的是，一個任務(wù)出現(xiàn)了異常，并不影響剩余未完成的任務(wù)，它們?nèi)栽诤笈_運行。我們舉個例子證明這一點：
import asyncio, time
async def normal_running():
await asyncio.sleep(5)
return "正常運行"
async def raise_error():
await asyncio.sleep(3)
raise ValueError("出錯啦")
async def main():
try:
await asyncio.gather(normal_running(), raise_error())
except Exception:
print("執(zhí)行時出現(xiàn)了異常")
# raise_error() 會在 3 秒后拋異常，然后向上拋，被這里捕獲
# 而 normal_running() 不會受到影響，它仍然在后臺運行
# 顯然接下來它只需要再過 2 秒就能運行完畢
time.sleep(2) # 注意：此處會阻塞整個線程
# asyncio.sleep 是不耗費 CPU 的，因此即使 time.sleep 將整個線程阻塞了，也不影響
# 因為執(zhí)行 time.sleep 時，normal_running() 里面的 await asyncio.sleep(5) 已經(jīng)開始執(zhí)行了
results = await asyncio.gather(*[task for task in asyncio.all_tasks()
if task.get_coro().__name__ != "main"])
print(results)
loop = asyncio.get_event_loop()
start = time.perf_counter()
loop.run_until_complete(main())
end = time.perf_counter()
print("總耗時:", end - start)
"""
執(zhí)行時出現(xiàn)了異常
['正常運行']
總耗時: 5.004949666
"""這里耗時是 5 秒，說明一個任務(wù)拋異常不會影響其它任務(wù)，因為 time.sleep(2) 執(zhí)行完畢之后，normal_running() 里面 asyncio.sleep(5) 也已經(jīng)執(zhí)行完畢了，說明異常捕獲之后，剩余的任務(wù)沒有受到影響。
并且這里我們使用了 time.sleep，在工作中千萬不要這么做，因為它會阻塞整個線程，導致主線程無法再做其他事情了。而這里之所以用 time.sleep，主要是想說明一個任務(wù)出錯，那么將異常捕獲之后，其它任務(wù)不會受到影響。
那么問題來了，如果發(fā)生異常，我不希望它將異常向上拋該怎么辦呢?可能有人覺得這還不簡單，直接來一個異常捕獲不就行了?這是一個解決辦法，但 asyncio.gather 提供了一個參數(shù)，可以更優(yōu)雅的實現(xiàn)這一點。
import asyncio
async def normal_running():
await asyncio.sleep(3)
return "正常運行"
async def raise_error():
raise ValueError("出錯啦")
async def main():
results = await asyncio.gather(
normal_running(), raise_error(),
return_exceptions=True
)
print(results)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
['正常運行', ValueError('出錯啦')]
"""之前在介紹任務(wù)的時候我們說了，不管正常執(zhí)行結(jié)束還是出錯，都代表任務(wù)已完成，會將結(jié)果和異常都收集起來，只不過其中肯定有一個為 None。然后根據(jù)不同的情況，選擇是否將異常拋出來。所以在 asyncio 里面，異常只是一個普通的屬性，會保存在任務(wù)對象里面。
對于 asyncio.gather 也是同理，它里面有一個 return_exceptions 參數(shù)，默認為 False，當任務(wù)出現(xiàn)異常時，會拋給 await 所在的位置。如果該參數(shù)設(shè)置為 True，那么出現(xiàn)異常時，會直接把異常本身返回(此時任務(wù)也算是結(jié)束了)。
在 asyncio 里面，異常變成了一個可控的屬性。因為執(zhí)行是以任務(wù)為單位的，當出現(xiàn)異常時，也會作為任務(wù)的一個普通的屬性。我們可以選擇將它拋出來，也可以選擇隱式處理掉。
至于我們要判斷哪些任務(wù)是正常執(zhí)行，哪些任務(wù)是拋了異常，便可以通過返回值來判斷。如果 isinstance(res, Exception) 為 True，那么證明任務(wù)出現(xiàn)了異常，否則正常執(zhí)行。雖然這有點笨拙，但也能湊合用，因為 API 并不完美。
當然以上這些都不能算是缺點，gather 真正的缺點有兩個：
- 如果我希望所有任務(wù)都執(zhí)行成功，要是有一個任務(wù)失敗，其它任務(wù)自動取消，該怎么實現(xiàn)呢?比如發(fā)送 Web 請求，如果一個請求失敗，其他所有請求也會失敗(要取消請求以釋放資源)。顯然要做到這一點不容易，因為協(xié)程被包裝在后臺的任務(wù)中;
- 其次，必須等待所有任務(wù)執(zhí)行完成，才能處理結(jié)果，如果想要在結(jié)果完成后立即處理它們，這就存在問題。例如有一個請求需要 100 毫秒，而另一個請求需要 20 秒，那么在處理 100 毫秒完成的那個請求之前，我們將等待 20 秒。
而 asyncio 也提供了用于解決這兩個問題的 API。
在任務(wù)完成時立即處理
如果想在某個結(jié)果生成之后就對其進行處理，這是一個問題;如果有一些可以快速完成的等待對象，和一些可能需要很長時間完成的等待對象，這也可能是一個問題。因為 gather 需要等待所有對象執(zhí)行完畢，這就導致應(yīng)用程序可能變得無法響應(yīng)。
想象一個用戶發(fā)出 100 個請求，其中兩個很慢，但其余的都很快完成。如果一旦有請求完成，可以向用戶輸出一些信息，來提升用戶的使用體驗。
為處理這種情況，asyncio 公開了一個名為 as_completed 的 API 函數(shù)，這個函數(shù)接收一個可等待對象(awaitable)組成的列表，并返回一個生成器。通過遍歷，等待它們中的每一個對象都完成，并且哪個先完成，哪個就先被迭代。這意味著將能在結(jié)果可用時立即就處理它們，但很明顯此時就沒有所謂的順序了，因為無法保證哪些請求先完成。
import asyncio
import time
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
# asyncio 提供的用于等待一組 awaitable 對象的 API 都很智能
# 如果檢測到你傳遞的是協(xié)程，那么會自動包裝成任務(wù)
# 不過還是建議手動包裝一下
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds))
for seconds in (3, 5, 2, 4, 6, 1)]
for finished in asyncio.as_completed(tasks):
print(await finished)
loop = asyncio.get_event_loop()
start = time.perf_counter()
loop.run_until_complete(main())
end = time.perf_counter()
print("總耗時:", end - start)
"""
我睡了 1 秒
我睡了 2 秒
我睡了 3 秒
我睡了 4 秒
我睡了 5 秒
我睡了 6 秒
總耗時: 6.000872417
"""和 gather 不同，gather 是等待一組任務(wù)全部完成之后才返回，并且會自動將結(jié)果取出來，結(jié)果值的順序和添加任務(wù)的順序是一致的。對于 as_completed 而言，它會返回一個生成器，我們遍歷它，哪個任務(wù)先完成則哪個就先被處理。
那么問題來了，如果出現(xiàn)異常了該怎么辦?很簡單，直接異常捕獲即可。
然后我們再來思考一個問題，任何基于 Web 的請求都存在花費很長時間的風險，服務(wù)器可能處于過重的資源負載下，或者網(wǎng)絡(luò)連接可能很差。
之前我們看到了通過 wait_for 函數(shù)可以為特定請求添加超時，但如果想為一組請求設(shè)置超時怎么辦?as_completed 函數(shù)通過提供一個可選的 timeout 參數(shù)來處理這種情況，它允許以秒為單位指定超時時間。如果花費的時間超過設(shè)定的時間，那么迭代器中的每個可等待對象都會在等待時拋出 TimeoutException。
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds))
for seconds in (1, 5, 6)]
for finished in asyncio.as_completed(tasks, timeout=3):
try:
print(await finished)
except asyncio.TimeoutError:
print("超時啦")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
我睡了 1 秒
超時啦
超時啦
"""as_completed 非常適合用于盡快獲得結(jié)果，但它也有缺點。
第一個缺點是沒有任何方法可快速了解我們正在等待哪個協(xié)程或任務(wù)，因為運行順序是完全不確定的。如果不關(guān)心順序，這可能沒問題，但如果需要以某種方式將結(jié)果與請求相關(guān)聯(lián)，那么將面臨挑戰(zhàn)。
第二個缺點是超時，雖然會正確地拋出異常并繼續(xù)運行程序，但創(chuàng)建的所有任務(wù)仍將在后臺運行。如果想取消它們，很難確定哪些任務(wù)仍在運行，這是我們面臨的另一個挑戰(zhàn)。
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds))
for seconds in (1, 5, 6)]
for finished in asyncio.as_completed(tasks, timeout=3):
try:
print(await finished)
except asyncio.TimeoutError:
print("超時啦")
# tasks[1] 還需要 2 秒運行完畢，tasks[2] 還需要 3 秒運行完畢
print(tasks[1].done(), tasks[2].done())
await asyncio.sleep(2)
# 此時只剩下 tasks[2]，還需要 1 秒運行完畢
print(tasks[1].done(), tasks[2].done())
await asyncio.sleep(1)
# tasks[2] 也運行完畢
print(tasks[1].done(), tasks[2].done())
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
我睡了 1 秒
超時啦
超時啦
False False
True False
True True
"""根據(jù)輸出結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，雖然因為抵達超時時間， await 會導致 TimeoutError，但未完成的任務(wù)不會受到影響，它們?nèi)匀辉诤笈_執(zhí)行。
但這對于我們來說，有時卻不是一件好事，因為我們希望如果抵達超時時間，那么未完成的任務(wù)就別在執(zhí)行了，這時候如何快速找到那些未完成的任務(wù)呢?為處理這種情況，asyncio 提供了另一個 API 函數(shù)：wait。
使用 wait 進行細粒度控制
gather 和 as_completed 的缺點之一是，當我們看到異常時，沒有簡單的方法可以取消已經(jīng)在運行的任務(wù)。這在很多情況下可能沒問題，但是想象一個場景：同時發(fā)送大批量 Web 請求(參數(shù)格式是相同的)，如果某個請求的參數(shù)格式錯誤(說明所有請求的參數(shù)格式都錯了)，那么剩余的請求還有必要執(zhí)行嗎?顯然是沒有必要的，而且還會消耗更多資源。另外 as_completed 的另一個缺點是，由于迭代順序是不確定的，因此很難準確跟蹤已完成的任務(wù)。
于是 asyncio 提供了 wait 函數(shù)，注意它和 wait_for 的區(qū)別，wait_for 針對的是單個任務(wù)，而 wait 則針對一組任務(wù)(不限數(shù)量)。
注：wait 函數(shù)接收的是一組 awaitable 對象，但未來的版本改為僅接收任務(wù)對象。因此對于 gather、as_completed、wait 等函數(shù)，雖然它們會自動包裝成任務(wù)，但我們更建議先手動包裝成任務(wù)，然后再傳過去。
并且 wait 和 as_completed 接收的都是任務(wù)列表，而 gather 則要求將列表打散，以多個位置參數(shù)的方式傳遞，因此這些 API 的參數(shù)格式不要搞混了。
然后是 wait 函數(shù)的返回值，它會返回兩個集合：一個由已完成的任務(wù)(執(zhí)行結(jié)束或出現(xiàn)異常)組成的集合，另一個由未完成的任務(wù)組成的集合。而 wait 函數(shù)的參數(shù)，它除了可以接收一個任務(wù)列表之外，還可以接收一個 timeout(超時時間)和一個 return_when(用于控制返回條件)。光說很容易亂，我們來實際演示一下。
等待所有任務(wù)完成
如果未指定 retun_when，則此選項使用默認值，并且它的行為與 asyncio.gather 最接近，但也存在一些差異。
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds)) for seconds in (3, 2, 4)]
# 和 gather 一樣，默認會等待所有任務(wù)都完成
done, pending = await asyncio.wait(tasks)
print(f"已完成的任務(wù)數(shù): {len(done)}")
print(f"未完成的任務(wù)數(shù): {len(pending)}")
for done_task in done:
print(await done_task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
已完成的任務(wù)數(shù): 3
未完成的任務(wù)數(shù): 0
我睡了 2 秒
我睡了 4 秒
我睡了 3 秒
"""await asynio.wait 時，會返回兩個集合，分別保存已完成的任務(wù)和仍然運行的任務(wù)。并且由于返回的是集合，所以是無序的。默認情況下，asyncio.wait 會等到所有任務(wù)都完成后才返回，所以待處理集合的長度為 0。
然后還是要說一下異常，如果某個任務(wù)執(zhí)行時出現(xiàn)異常了該怎么辦呢?
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
if seconds == 3:
raise ValueError("我出錯了(second is 3)")
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds)) for seconds in range(1, 6)]
done, pending = await asyncio.wait(tasks)
print(f"已完成的任務(wù)數(shù): {len(done)}")
print(f"未完成的任務(wù)數(shù): {len(pending)}")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
已完成的任務(wù)數(shù): 5
未完成的任務(wù)數(shù): 0
Task exception was never retrieved
future: <Task finished ... coro=<delay() done, defined at .../main.py:3>
exception=ValueError('我出錯了(second is 3)')>
......
raise ValueError("我出錯了(second is 3)")
ValueError: 我出錯了(second is 3)
"""對于 asyncio.gather 而言，如果某個任務(wù)出現(xiàn)異常，那么異常會向上拋給 await 所在的位置。如果不希望它拋，那么可以將 gather 里面的 return_exceptions 參數(shù)指定為 True，這樣當出現(xiàn)異常時，會將異常返回。
而 asyncio.wait 也是如此，如果任務(wù)出現(xiàn)異常了，那么會直接視為已完成，異常同樣不會向上拋。但是從程序開發(fā)的角度來講，返回值可以不要，但異常不能不處理。
所以當任務(wù)執(zhí)行出錯時，雖然異常不會向上拋，但 asyncio 會將它打印出來，于是就有了：Task exception was never retrieved。意思就是該任務(wù)出現(xiàn)異常了，但你沒有處理它。
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
if seconds == 3:
raise ValueError("我出錯了(second is 3)")
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds)) for seconds in range(1, 6)]
# done 里面保存的都是已完成的任務(wù)
done, pending = await asyncio.wait(tasks)
print(f"已完成的任務(wù)數(shù): {len(done)}")
print(f"未完成的任務(wù)數(shù): {len(pending)}")
# 所以我們直接遍歷 done 即可
for done_task in done:
# 這里不能使用 await done_task，因為當任務(wù)完成時，它就等價于 done_task.result()
# 而任務(wù)出現(xiàn)異常時，調(diào)用 result() 是會將異常拋出來的，所以我們需要先檢測異常是否為空
exc = done_task.exception()
if exc:
print(exc)
else:
print(done_task.result())
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
已完成的任務(wù)數(shù): 5
未完成的任務(wù)數(shù): 0
我睡了 5 秒
我睡了 2 秒
我出錯了(second is 3)
我睡了 4 秒
我睡了 1 秒
"""這里調(diào)用 result 和 exception 有一個前提，就是任務(wù)必須處于已完成狀態(tài)，否則會拋異常：InvalidStateError: Result is not ready.。但對于我們當前是沒有問題的，因為 done 里面的都是已完成的任務(wù)。
這里能再次看到和 gather 的區(qū)別，gather 會幫你把返回值都取出來，放在一個列表中，并且順序就是任務(wù)添加的順序。而 wait 返回的是集合，集合里面是任務(wù)，我們需要手動拿到返回值。
某個完成出現(xiàn)異常時取消其它任務(wù)
從目前來講，wait 的作用和 gather 沒有太大的區(qū)別，都是等到任務(wù)全部結(jié)束再解除等待(出現(xiàn)異常也視作任務(wù)完成，并且其它任務(wù)不受影響)。那如果我希望當有任務(wù)出現(xiàn)異常時，立即取消其它任務(wù)該怎么做呢?顯然這就依賴 wait 函數(shù)里面的 return_when，它有三個可選值：
- asyncio.ALL_COMPLETED：等待所有任務(wù)完成后返回;
- asyncio.FIRST_COMPLETED：有一個任務(wù)完成就返回;
- asyncio.FIRST_EXCEPTION：當有任務(wù)出現(xiàn)異常時返回;
顯然為完成這個需求，我們應(yīng)該將 return_when 指定為 FIRST_EXCEPTION。
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
if seconds == 3:
raise ValueError("我出錯了(second is 3)")
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds), name=f"睡了 {seconds} 秒的任務(wù)")
for seconds in range(1, 6)]
done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION)
print(f"已完成的任務(wù)數(shù): {len(done)}")
print(f"未完成的任務(wù)數(shù): {len(pending)}")
print("都有哪些任務(wù)完成了？")
for t in done:
print(" " + t.get_name())
print("還有哪些任務(wù)沒完成？")
for t in pending:
print(" " + t.get_name())
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
已完成的任務(wù)數(shù): 3
未完成的任務(wù)數(shù): 2
都有哪些任務(wù)完成了？
睡了 2 秒的任務(wù)
睡了 3 秒的任務(wù)
睡了 1 秒的任務(wù)
還有哪些任務(wù)沒完成？
睡了 4 秒的任務(wù)
睡了 5 秒的任務(wù)
"""當 delay(3) 失敗時，顯然 delay(1)、delay(2) 已完成，而 delay(4) 和 delay(5) 未完成。此時集合 done 里面的就是已完成的任務(wù)，pending 里面則是未完成的任務(wù)。
當 wait 返回時，未完成的任務(wù)仍在后臺繼續(xù)運行，如果我們希望將剩余未完成的任務(wù)取消掉，那么直接遍歷 pending 集合即可。
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
if seconds == 3:
raise ValueError("我出錯了(second is 3)")
print(f"我睡了 {seconds} 秒")
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds))
for seconds in range(1, 6)]
done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION)
print(f"已完成的任務(wù)數(shù): {len(done)}")
print(f"未完成的任務(wù)數(shù): {len(pending)}")
# 此時未完成的任務(wù)仍然在后臺運行，這時候我們可以將它們?nèi)∠? for t in pending:
t.cancel()
# 阻塞 3 秒
await asyncio.sleep(3)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
我睡了 1 秒
我睡了 2 秒
已完成的任務(wù)數(shù): 3
未完成的任務(wù)數(shù): 2
"""在 await asyncio.sleep(3) 的時候，剩余兩個任務(wù)并沒有輸出，所以任務(wù)確實被取消了。注：出現(xiàn)異常的任務(wù)會被掛在已完成集合里面，如果沒有任務(wù)在執(zhí)行時出現(xiàn)異常，那么效果等價于 ALL_COMPLETED。
當任務(wù)完成時處理結(jié)果
ALL_COMPLETED 和 FIRST_EXCEPTION 都有一個缺點，在任務(wù)成功且不拋出異常的情況下，必須等待所有任務(wù)完成。對于之前的用例，這可能是可以接受的，但如果想要在某個協(xié)程成功完成后立即處理結(jié)果，那么現(xiàn)在的情況將不能滿足我們的需求。
雖然這個場景可使用 as_completed 實現(xiàn)，但 as_completed 的問題是沒有簡單的方法可以查看哪些任務(wù)還在運行，哪些任務(wù)已經(jīng)完成。因為遍歷的時候，我們無法得知哪個任務(wù)先完成，所以 as_completed 無法完成我們的需求。
好在 wait 函數(shù)的 return_when 參數(shù)可以接收 FIRST_COMPLETED 選項，表示只要有一個任務(wù)完成就立即返回，而返回的可以是執(zhí)行出錯的任務(wù)，也可以是成功運行的任務(wù)(任務(wù)失敗也表示已完成)。然后，我們可以取消其他正在運行的任務(wù)，或者讓某些任務(wù)繼續(xù)運行，具體取決于用例。
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
if seconds == 3:
raise ValueError("我出錯了(second is 3)")
print(f"我睡了 {seconds} 秒")
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds))
for seconds in range(1, 6)]
done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
print(f"已完成的任務(wù)數(shù): {len(done)}")
print(f"未完成的任務(wù)數(shù): {len(pending)}")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
我睡了 1 秒
已完成的任務(wù)數(shù): 1
未完成的任務(wù)數(shù): 4
"""當 return_when 參數(shù)為 FIRST_COMPLETED 時，那么只要有一個任務(wù)完成就會立即返回，然后我們處理完成的任務(wù)即可。至于剩余的任務(wù)，它們?nèi)栽诤笈_運行，我們可以繼續(xù)對其使用 wait 函數(shù)。
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
if seconds == 3:
raise ValueError("我出錯了(second is 3)")
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds))
for seconds in range(1, 6)]
while True:
done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
for t in done:
exc = t.exception()
print(exc) if exc else print(t.result())
if pending: # 還有未完成的任務(wù)，那么繼續(xù)使用 wait
tasks = pending
else:
break
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
我睡了 1 秒
我睡了 2 秒
我出錯了(second is 3)
我睡了 4 秒
我睡了 5 秒
"""整個行為和 as_completed 是一致的，但這種做法有一個好處，就是我們每一步都可以準確地知曉哪些任務(wù)已經(jīng)完成，哪些任務(wù)仍然運行，并且也可以做到精確取消指定任務(wù)。
處理超時
除了允許對如何等待協(xié)程完成進行更細粒度的控制外，wait 還允許設(shè)置超時，以指定我們希望等待完成的時間。要啟用此功能，可將 timeout 參數(shù)設(shè)置為所需的最大秒數(shù)，如果超過了這個超時時間，wait 將立即返回 done 和 pending 任務(wù)集。
不過與目前所看到的 wait_for 和 as_completed 相比，超時在 wait 中的行為方式存在一些差異。
1)協(xié)程不會被取消。
當使用 wait_for 時，如果任務(wù)超時，則引發(fā) TimeouError，并且任務(wù)也會自動取消。但使用 wait 的情況并非如此，它的行為更接近我們在 as_completed 中看到的情況。如果想因為超時而取消協(xié)程，必須顯式地遍歷任務(wù)并取消，否則它們?nèi)栽诤笈_運行。
2)不會引發(fā)超時錯誤。
如果發(fā)生超時，則 wait 返回所有已完成的任務(wù)，以及在發(fā)生超時的時候仍處于運行狀態(tài)的所有任務(wù)。
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds))
for seconds in range(1, 6)]
done, pending = await asyncio.wait(tasks, timeout=3.1)
print(f"已完成的任務(wù)數(shù): {len(done)}")
print(f"未完成的任務(wù)數(shù): {len(pending)}")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
已完成的任務(wù)數(shù): 3
未完成的任務(wù)數(shù): 2
"""wait 調(diào)用將在 3 秒后返回 done 和 pending 集合，在 done 集合中，會有三個已完成的任務(wù)。而耗時 4 秒和 5 秒的任務(wù)，由于仍在運行，因此它們將出現(xiàn)在 pending 集合中。我們可以繼續(xù)等待它們完成并提取返回值，也可以將它們?nèi)∠簟?/p>
需要注意：和之前一樣，pending 集合中的任務(wù)不會被取消，并且繼續(xù)運行，盡管會超時。對于要終止待處理任務(wù)的情況，我們需要顯式地遍歷 pending 集合并在每個任務(wù)上調(diào)用 cancel。
為什么要先將協(xié)程包裝成任務(wù)
我們說協(xié)程在傳給 wait 的時候會自動包裝成任務(wù)，那為什么我們還要手動包裝呢?
import asyncio
async def delay(seconds):
await asyncio.sleep(seconds)
return f"我睡了 {seconds} 秒"
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(delay(seconds))
for seconds in range(1, 6)]
done, pending = await asyncio.wait(tasks, timeout=3.1)
print(all(map(lambda t: t in tasks, done)))
print(all(map(lambda t: t in tasks, pending)))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
"""
True
True
"""如果 wait 函數(shù)接收的就是任務(wù)，那么 wait 函數(shù)就不會再包裝了，所以 done 和 pending 里面的任務(wù)和 tasks 里面的任務(wù)是相同的?；谶@個條件，我們后續(xù)可以做一些比較之類的。
比如有很多 Web 請求任務(wù)，但如果當未完成的任務(wù)是 task1、task2、task3，那么就取消掉，于是可以這么做。
for t in pending:
if t in (task1, task2, task3):
t.cancel()如果返回的 done 和 pending 里的任務(wù)，是在 wait 函數(shù)中自動創(chuàng)建的，那么我們就無法進行任何比較來查看 pending 集合中的特定任務(wù)。
小結(jié)
1)asyncio.gather 函數(shù)允許同時運行多個任務(wù)，并等待它們完成。一旦傳遞給它的所有任務(wù)全部完成，這個函數(shù)就會返回。由于 gather 會拿到里面每個任務(wù)的返回值，所以它要求每個任務(wù)都是成功的，如果有任務(wù)執(zhí)行出錯(沒有返回值)，那么獲取返回值的時候就會將異常拋出來，然后向上傳遞給 await asyncio.gather。
為此，可以將 return_exceptions 設(shè)置為 True，這將返回成功完成的可等待對象的結(jié)果，以及產(chǎn)生的異常(異常會作為一個普通的屬性返回，和返回值是等價的)。
2)可使用 as_completed 函數(shù)在可等待對象列表完成時處理它們的結(jié)果，它會返回一個可以循環(huán)遍歷的生成器。一旦某個協(xié)程或任務(wù)完成，就能訪問結(jié)果并處理它。
3)如果希望同時運行多個任務(wù)，并且還希望能了解哪些任務(wù)已經(jīng)完成，哪些任務(wù)在運行，則可以使用 wait。這個函數(shù)還允許在返回結(jié)果時進行更多控制，返回時，我們會得到一組已經(jīng)完成的任務(wù)和一組仍在運行的任務(wù)。
然后可以取消任何想要取消的任務(wù)，或執(zhí)行其他任何需要執(zhí)行的任務(wù)。并且 wait 里面的任務(wù)出現(xiàn)異常，也不會影響其它任務(wù)，異常會作為任務(wù)的一個屬性，只是在我們沒有處理的時候會給出警告。至于具體的處理方式，我們直接通過 exception 方法判斷是否發(fā)生了異常即可，沒有異常返回 result()，有異常返回 exception()。
