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  • python基础教程之Python3标准库：asyncio异步I/O、事件循环和并发工具(3)

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asyncio.Future()
  •  
  • print('scheduling mark_done')
  • event_loop.call_soon(mark_done, all_done, 'the result')
  •  
  • print('entering event loop')
  • result = event_loop.run_until_complete(all_done)
  • print('returned result: {!r}'.format(result))
  • finally:
  • print('closing event loop')
  • event_loop.close()
  •  
  • print('future result: {!r}'.format(all_done.result()))

    • 调用set_result()时，Future的状态改为完成，Future实例会保留提供给方法的结果，以备以后获取。

    Future还可以结合await关键字使用。

    

      

    1. 
import asyncio
      2. 

    2. 
 
      3. 

    3. 
def mark_done(future, result):
      4. 

    4. 
print('setting future result to {!r}'.format(result))
      5. 

    5. 
future.set_result(result)
      6. 

    6. 
 
      7. 

    7. 
async def main(loop):
      8. 

    8. 
all_done = asyncio.Future()
      9. 

    9. 
 
      10. 

    10. 
print('scheduling mark_done')
      11. 

    11. 
loop.call_soon(mark_done, all_done, 'the result')
      12. 

    12. 
 
      13. 

    13. 
result = await all_done
      14. 

    14. 
print('returned result: {!r}'.format(result))
      15. 

    15. 
 
      16. 

    16. 
event_loop = asyncio.get_event_loop()
      17. 

    17. 
try:
      18. 

    18. 
event_loop.run_until_complete(main(event_loop))
      19. 

    19. 
finally:
      20. 

    20. 
event_loop.close()
      21. 

    

    

    
Future的结果由await返回，所以经常会让同样的代码处理一个常规的协程和一个Future实例。
    

    

    

    
1.4.2 Future回调
    

    
除了做法与协程类似，Future完成时也可以调用回调。回调会按其注册的顺序调用。
    

    

    

      

    1. 
import asyncio
      2. 

    2. 
import functools
      3. 

    3. 
 
      4. 

    4. 
def callback(future, n):
      5. 

    5. 
print('{}: future done: {}'.format(n, future.result()))
      6. 

    6. 
 
      7. 

    7. 
async def register_callbacks(all_done):
      8. 

    8. 
print('registering callbacks on future')
      9. 

    9. 
all_done.add_done_callback(functools.partial(callback, n=1))
      10. 

    10. 
all_done.add_done_callback(functools.partial(callback, n=2))
      11. 

    11. 
 
      12. 

    12. 
async def main(all_done):
      13. 

    13. 
await register_callbacks(all_done)
      14. 

    14. 
print('setting result of future')
      15. 

    15. 
all_done.set_result('the result')
      16. 

    16. 
 
      17. 

    17. 
event_loop = asyncio.get_event_loop()
      18. 

    18. 
try:
      19. 

    19. 
all_done = asyncio.Future()
      20. 

    20. 
event_loop.run_until_complete(main(all_done))
      21. 

    21. 
finally:
      22. 

    22. 
event_loop.close()
      23. 

    

    

    
这个回调只希望得到一个参数，即一个Future实例。要想为回调传递额外的参数，可以使用functools.partial()创建一个包装器。
    

    

    

    
1.5 并发地执行任务
    

    
任务是与事件循环交互的主要途径之一。任务可以包装协程，并跟踪协程何时完成。由于任务是Future的子类，所以其他协程可以等待任务，而且每个任务可以有一个结果，在它完成之后可以获取这个结果。
    

    
1.5.1 启动一个任务
    

    
要启动一个任务，可以使用create_task()创建一个Task实例。只要循环还在运行而且协程没有返回，create_task()得到的任务便会作为事件循环管理的并发操作的一部分运行。
    

    

    

      

    1. 
import asyncio
      2. 

    2. 
 
      3. 

    3. 
async def task_func():
      4. 

    4. 
print('in task_func')
      5. 

    5. 
return 'the result'
      6. 

    6. 
 
      7. 

    7. 
async def main(loop):
      8. 

    8. 
print('creating task')
      9. 

    9. 
task = loop.create_task(task_func())
      10. 

    10. 
print('waiting for {!r}'.format(task))
      11. 

    11. 
return_value = await task
      12. 

    12. 
print('task completed {!r}'.format(task))
      13. 

    13. 
print('return value: {!r}'.format(return_value))
      14. 

    14. 
 
      15. 

    15. 
event_loop = asyncio.get_event_loop()
      16. 

    16. 
try:
      17. 

    17. 
event_loop.run_until_complete(main(event_loop))
      18. 

    18. 
finally:
      19. 

    19. 
event_loop.close()
      20. 

    

    

    
这个例子中，在main()函数退出之前，会等待任务返回一个结果。
    

    

    

    
1.5.2 取消一个任务
    

    
通过保留create_task()返回的Task对象，可以在任务完成之前取消它的操作。
    

    

    

      

    1. 
import asyncio
      2. 

    2. 
 
      3. 

    3. 
async def task_func():
      4. 

    4. 
print('in task_func')
      5. 

    5. 
return 'the result

    

    


    

    


    

    

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