假设我们有一个虚拟函数:
async def foo(arg):
result = await some_remote_call(arg)
return result.upper()
两者有什么区别:
import asyncio
coros = []
for i in range(5):
coros.append(foo(i))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(coros))
还有:
import asyncio
futures = []
for i in range(5):
futures.append(asyncio.ensure_future(foo(i)))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(futures))
注意:示例返回结果，但这不是问题的重点。当返回值很重要时，使用 gather() 而不是 wait()。
无论返回值如何，我都在寻找关于 ensure_future() 的清晰度。 wait(coros) 和 wait(futures) 都运行协程，那么协程何时以及为什么应该包含在 ensure_future 中？
基本上，使用 Python 3.5 的 async 运行一堆非阻塞操作的正确方法 (tm) 是什么？
为了获得额外的信用，如果我想批量调用怎么办？例如，我需要调用 some_remote_call(...) 1000 次，但我不想用 1000 个同时连接来破坏 Web 服务器/数据库/等。这对于线程或进程池是可行的，但是有没有办法使用 asyncio 来做到这一点？
2020 年更新(Python 3.7+):不要使用这些代码段。而是使用:
import asyncio
async def do_something_async():
tasks = []
for i in range(5):
tasks.append(asyncio.create_task(foo(i)))
await asyncio.gather(*tasks)
def do_something():
asyncio.run(do_something_async)
还可以考虑使用 Trio ，asyncio 的强大的第 3 方替代方案。
最佳答案
协程是一个生成器函数，它既可以产生值，也可以接受来自外部的值。使用协程的好处是我们可以暂停函数的执行并在以后恢复它。在网络操作的情况下，在我们等待响应时暂停函数的执行是有意义的。我们可以利用这段时间来运行一些其他的功能。
future 就像 Javascript 中的 Promise 对象。它就像一个占位符，用于表示将来会实现的值。在上面提到的情况下，在等待网络 I/O 时，一个函数可以给我们一个容器，这是一个 promise ，当操作完成时它将用该值填充容器。我们保留 future 对象，当它完成时，我们可以调用它的方法来检索实际结果。
直接回答:如果您不需要结果，则不需要 ensure_future。如果您需要结果或检索发生的异常，它们很好。
额外积分:我会选择 run_in_executor并传递一个 Executor 实例来控制最大工作人员的数量。
在第一个示例中，您使用的是协程。 wait 函数需要一堆协程并将它们组合在一起。所以 wait() 在所有协程都用尽时完成(完成/完成返回所有值)。
loop = get_event_loop() #
loop.run_until_complete(wait(coros))
run_until_complete 方法将确保循环在执行完成之前一直处于事件状态。请注意在这种情况下您如何没有获得异步执行的结果。
在第二个例子中，你使用 ensure_future 函数来包装一个协程并返回一个 Task 对象，它是一种 Future .当您调用 ensure_future 时，协程计划在主事件循环中执行。返回的 future/task 对象还没有值，但随着时间的推移，当网络操作完成时，future 对象将保存操作的结果。
from asyncio import ensure_future
futures = []
for i in range(5):
futures.append(ensure_future(foo(i)))
loop = get_event_loop()
loop.run_until_complete(wait(futures))
所以在这个例子中，我们在做同样的事情，除了我们使用 future 而不是仅仅使用协程。
我们来看一个如何使用 asyncio/coroutines/futures 的例子:
import asyncio
async def slow_operation():
await asyncio.sleep(1)
return 'Future is done!'
def got_result(future):
print(future.result())
# We have result, so let's stop
loop.stop()
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(slow_operation())
task.add_done_callback(got_result)
# We run forever
loop.run_forever()
在这里，我们在 loop 对象上使用了 create_task 方法。 ensure_future 将在主事件循环中安排任务。这种方法使我们能够在我们选择的循环上调度协程。
我们还看到了在任务对象上使用 add_done_callback 方法添加回调的概念。
当协程返回值、引发异常或被取消时，Task 是 done。有一些方法可以检查这些事件。
我写了一些关于这些主题的博客文章，可能会有所帮助:
当然，您可以在官方手册中找到更多详细信息:https://docs.python.org/3/library/asyncio.html
关于python - Python 3.5 中协程和 future /任务之间的区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34753401/
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