原創不易，轉載請聯系作者
深入理解協程分為三部分進行講解：
- 協程的引入
- yield from實現異步協程
- async/await實現異步協程
本篇為深入理解協程系列文章的最后一篇。
從本篇你將了解到：
async/await的使用。- 如何從
yield from風格的協程修改為async/await風格。
篇幅較長，請耐心閱讀。
async/await的引入
上篇【yield from實現異步協程】我們引入了asynico模塊，結合yield from實現異步協程。但語法不夠簡潔，其中涉及的生成器，裝飾器也讓人頭疼不已。
為了語法更加簡潔。於是，在Python3.5（PEP 492）中新增了async/await語法來實現異步協程。
async/await的使用
先介紹幾個概念：
- async/await ：python3.5之后用於定義協程的關鍵字，async定義一個協程，await用於掛起阻塞的異步調用接口。
- event_loop ：事件循環，程序開啟一個無限的循環，程序員會把一些函數注冊到事件循環上。當滿足事件發生的時候，調用相應的協程函數。
- coroutine ：協程對象，指一個使用async關鍵字定義的函數，它的調用不會立即執行函數，而是會返回一個協程對象。協程對象需要注冊到事件循環，由事件循環調用。
- task ：任務，是對協程進一步封裝，其中包含任務的各種狀態。
- future： 代表將來執行或沒有執行的任務的結果。它和task上沒有本質的區別
1.創建協程
在def前加上async的聲明，就完成了一個協程函數的定義。協程函數不能直接調用運行，需要將協程注冊到事件循環，並啟動事件循環才能使用。
import asyncio
async def fun(a): # 定義協程函數
print(a)
# 調用協程函數，生成一個協程對象，此時協程函數並未執行
coroutine = fun('hello world')
# 創建事件循環
loop = asyncio.get_event_loop()
# 將協程函數添加到事件循環，並啟動
loop.run_until_complete(coroutine)
# 輸出
hello word
2. 任務對象task
協程對象不能直接運行，在注冊事件循環的時候，其實是run_until_complete方法將協程包裝成為了一個任務（task）對象。我們也可以顯式實現它。
實現方式1：
使用create_task()創建task。
import asyncio
async def fun(a):
print(a)
return a
coroutine = fun('hello world')
loop = asyncio.get_event_loop()
# 使用create_task()創建task，並將coroutine對象轉化成task對象
task = loop.create_task(coroutine)
print(f'task: {task}')
loop.run_until_complete(task)
print(f'task: {task}')
print(f'result: {result}')
輸出結果：
task: <Task pending coro=<fun() running at D:/test.py:3>>
hello world
task: <Task finished coro=<fun() done, defined at D:/test.py:3> result='hello world'>
從輸出結果能看到，創建task對象后，未將task添加到事件循環之前，狀態是pending；task對象執行完畢后，狀態是finished，並將參數a的值返回。
實現方式2:
使用asyncio 的 ensure_future() 方法，創建task。
import asyncio
async def fun(a):
print(a)
return a
coroutine = fun('hello world')
# 使用asyncio 的 ensure_future() 方法，創建task，並將coroutine對象轉化成task對象
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
loop = asyncio.get_event_loop()
print(f'task: {task}')
loop.run_until_complete(task)
print(f'task: {task}')
輸出結果：
task: <Task pending coro=<fun() running at D:/test.py:3>>
hello world
task: <Task finished coro=<fun() done, defined at D:/test.py:3> result='hello world'>
通過ensure_future() 可以在loop未定義前創建task。實現效果與上面相同。
3.綁定回調函數
如果需要在task執行完畢后對結果進行處理，可以通過給task綁定回調函數完成，回調的最后一個參數是future對象（如task對象）。
import asyncio
async def fun(a):
print(a)
return a
def callback(task): # 回調函數，打印task的返回值
print(f'result: {task.result()}')
coroutine = fun('hello world')
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(coroutine)
task.add_done_callback(callback) #綁定回調函數
print(f'task: {task}')
loop.run_until_complete(task)
print(f'task: {task}')
輸出結果：
task: <Task pending coro=<fun() running at D:/test.py:3> cb=[callback() at D:/Study/Python/python_text/非項目/協程.py:7]>
hello world
result: hello world # 完成了返回值的打印
task: <Task finished coro=<fun() done, defined at D:/test.py:3> result='hello world'>
4.多任務協程
如果我們需要執行多個任務時，我們可以定義一個任務列表，並將需要完成的協程任務都加進去。將原本的loop.run_until_complete(tasks)改為loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))。
如果執行的是多個耗時的任務，如網絡請求、文件讀取等。此時就await就派上用場了，await可以針對耗時的操作進行掛起，就像生成器里的yield一樣，函數讓出控制權。協程遇到await，事件循環將會掛起該協程，執行別的協程，直到其他的協程也掛起或者執行完畢，再進行下一個協程的執行。
舉個例子：
import time
import asyncio
async def taskIO_1():
print('開始運行IO任務1...')
await asyncio.sleep(2)
print('IO任務1已完成，耗時2s')
return taskIO_1.__name__
async def taskIO_2():
print('開始運行IO任務2...')
await asyncio.sleep(3)
print('IO任務2已完成，耗時3s')
return taskIO_2.__name__
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [taskIO_1(), taskIO_2()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) # 完成事件循環，直到最后一個任務結束
print('所有IO任務總耗時%.5f秒' % float(time.time()-start))
# 輸出
開始運行IO任務2...
開始運行IO任務1...
IO任務1已完成，耗時2s
IO任務2已完成，耗時3s
所有IO任務總耗時3.00251秒
可以看出，原本需要5秒，現在執行只需要3秒。
yield from轉async/await
上述代碼有沒有很眼熟。
其實，這段代碼正是【yield from實現異步協程】末尾，yield from結合asynico實現異步協程的代碼。只是將yielf from風格變為async/await風格。
由於async/await與yield from風格的協程底層實現方式相同。因此，從yield from風格改為async/await風格非常容易。只需：
- 把
@asyncio.coroutine替換為async； - 把
yield from替換為await。
async/await風格的代碼隱藏了裝飾器、yield from語法，方便了人們的理解，同時也讓代碼更加簡潔。
推薦閱讀
年底送福利，關注公眾號【西加加先生】，2020一起玩Python，公眾號回復【2020】即可獲取抽獎方式參與抽獎。
