玩转 Python 3.5 的 await/async
最近通过的PEP-0492为 Python 3.5 在处理协程时增加了一些特殊的语法。新功能中很大一部分在3.5 之前的版本就已经有了，不过之前的语法并不算最好的，因为生成器和协程的概念本身就有点容易混淆。PEP-0492 通过使用 async 关键字显式的对生成器和协程做了区分。
本文旨在说明这些新的机制在底层是如何工作的。如果你只是对怎么使用这些功能感兴趣，那我建议你可以忽略这篇文章，而是去看一下内置的 asyncio 模块的文档。如果你对底层的概念感兴趣，关心这些底层功能如何能构建你自己的 asyncio 模块，那你会发现本文会有有意思。
本文中我们会完全放弃任何异步 I/O 方法，而只限于使用多协程的交互。下面是两个很小的函数：
| 1234567891011 | def coro1(): print(\”C1: Start\”) print(\”C1: Stop\”) def coro2(): print(\”C2: Start\”) print(\”C2: a\”) print(\”C2: b\”) print(\”C2: c\”) print(\”C2: Stop\”) |
我们从两个最简单的函数开始，coro1和coro2。我们可以按顺序来执行这两个函数：
| 12 | coro1()coro2() |
我们得到期望的输出结果：
| 1234567 | C1: StartC1: StopC2: StartC2: aC2: bC2: cC2: Stop |
不过，基于某些原因，我们可能会期望这些代码交互运行。普通的函数做不到这点，所以我们把这些函数转换成携程：
| 1234567891011 | async def coro1(): print(\”C1: Start\”) print(\”C1: Stop\”) async def coro2(): print(\”C2: Start\”) print(\”C2: a\”) print(\”C2: b\”) print(\”C2: c\”) print(\”C2: Stop\”) |
通过新的 async 关键字的魔法，这些函数不再是函数了，现在它们变成了协程（更准确的说是本地协程函数）。普通函数被调用的时候，函数体会被执行，但是在调用协程函数的时候，函数体并不会被执行，你得到的是一个协程对象：
| 123 | c1 = coro1()c2 = coro2()print(c1, c2) |
输出：
| 1 | <coroutine object coro1 at 0x10ea60990> <coroutine object coro2 at 0x10ea60a40> |
(解释器还会打印一些运行时的警告信息，先忽略掉)。
那么，为什么要有一个协程对象？代码到底如何执行？执行协程的一种方式是使用 await 表达式(使用新的 await 关键字)。你可能会想，可以这样来做：
| 1 | await c1 |
不过，你肯定会失望了。await 表达式只有在本地协程函数里才是有效的。你必须这样做：
| 12 | async def main(): await c1 |
接下来问题来了，main 函数又是如何开始执行的呢?
关键之处是协程确实是与 Python 的生成器非常相似，也都有一个 send 方法。我们可以通过调用 send 方法来启动一个协程的执行。
| 1 | c1.send(None) |
这样我们的第一个协程终于可以执行完成了，不过我们也得到了一个讨厌的 StopIteration 异常：
| 123456 | C1: StartC1: StopTraceback (most recent call last): File \”test3.py\”, line 16, in c1.send(None)StopIteration |
StopIteration 异常是一种标记生成器（或者像这里的协程）执行结束的机制。虽然这是一个异常，但是确实是我们期望的！我们可以用适当的 try-catch 代码将其包起来，这样就可以避免错误提示。接下来我们让我们的第二个协程也执行起来：
| 12345678 | try: c1.send(None)except StopIteration: passtry: c2.send(None)except StopIteration: pass |
现在我们得到了全部的输出，不过有点让人失望的是这跟最初的输出结果没有啥区别。因此我们增加了不少代码，不过还没有做到交替执行。协程与线程相似的地方是多个线程之间也可以交替执行，不过与线程不同之处在于协程之间的切换是显式的，而线程是隐式的（大多数情况下是更好的方式）。所以我们需要加入显式切换的代码。
通常生成器的 send 方法会一直运行，直到通过 yield 关键字放弃执行，也许你认为我们的 coro1 可以改成这个样子：
| 1234 | async def coro1(): print(\”C1: Start\”) yield print(\”C1: Stop\”) |
但是我们不能在协程里使用 yield。作为替换，我们可以使用新的 await 表达式来暂停协程的执行，直到 awaitable 执行结束。于是我们需要的代码类似于 await _something_；问题是这里 _something_ 是什么呢？我们必须 await 某个东西，而不是空！这个 PEP 解释了什么是可以 await 的（awaitable）。其中一种是另一个本地协程，不过这个对我们了解底层细节没有啥帮助。另一种是通过特定 CPython API 定义的对象，不过我们暂时还不打算引入扩展模块，而只限于使用纯 Python。除此之外，还剩下两种选择：基于生成器的协程对象，或者一个特殊的类似 Future 的对象。
接下来，我们会选择基于生成器的协程对象。基本上一个 Python 的生成器(例如：某个有yield表达式的函数)可以通过 types.coroutine 装饰被标记成一个协程。所以，这是一个最简单的例子：
| 123 | @types.coroutinedef switch(): yield |
这定义了一个基于生成器的协程函数。要得到基于生成器的协程对象，只需要执行这个函数。我们可以把我们的 coro1 协程修改成下面这样：
| 1234 | async def coro1(): print(\”C1: Start\”) await switch() print(\”C1: Stop\”) |
通过上面的修改，我们期望 coro1 和 coro2 可以交错执行。到目前为止，输出是这样的：
| 123456 | C1: StartC2: StartC2: aC2: bC2: cC2: Stop |
我没看到正如期望的，在第一条打印语句之后，coro1 停止执行，coro2 接着执行。实际上，我们可以通过下面的代码查看协程对象是如何暂停执行的：
| 1 | print(\”c1 suspended at: {}:{}\”.format(c1.gi_frame.f_code.co_filename, c1.gi_frame.f_lineno)) |
这可以打印 await 表达式所在的行。（注意：打印的是最外层的 await，所以这里只是起示例作用，通常情况下用处不大）。
现在的问题是，如何让 coro1 继续执行完呢？我们可以再调用一次 send，代码如下：
| 123456789101112 | try: c1.send(None)except StopIteration: passtry: c2.send(None)except StopIteration: passtry: c1.send(None)except StopIteration: pass |
得到的输出跟预期一样：
| 1234567 | C1: StartC2: StartC2: aC2: bC2: cC2: StopC1: Stop |
目前，我们通过为不同的协程显式调用 send来让它们都执行结束。通常情况下这种方式不是很好。我们希望的是有一个函数来控制所有的协程的运行，直到全部协程都执行完成。换句话说，我们期望连续不断的调用 send，驱动不同的协程去执行，直到send抛出 StopIteration 异常。
为此我们新建一个函数，这个函数传入一个协程列表，函数执行这些协程直到全部结束。我们现在要做的就是调用这个函数。
| 12345678910 | def run(coros): coros = list(coros) while coros: # Duplicate list for iteration so we can remove from original list. for coro in list(coros): try: coro.send(None) except StopIteration: coros.remove(coro) |
这段代码每次从协程列表里取一个协程执行，如果捕获到 StopIteration 异常，就把这个协程从队列里去掉。
接下来我们把手工调用 send 的代码去掉，代码如下：
| 123 | c1 = coro1()c2 = coro2()run([c1, c2]) |
综上所述，在 Python 3.5，我们现在可以通过新的 await 和 async 功能很轻松的执行协程。本文的相关代码可以在github 上找到。
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