低阶API介绍

asyncio中低阶API的种类很多，涉及到开发的5个方面。包括：

1. 获取事件循环
2. 事件循环方法集
3. 传输
4. 协议
5. 事件循环策略

本篇中只讲解asyncio常见常用的函数，很多底层函数如网络、IPC、套接字、信号等不在本篇范围。

获取事件循环

事件循环是异步中重要的概念之一，用于驱动任务的执行。包含的低阶API如下：

在asyncio初识这篇中提到过事件循环，可以把事件循环当做是一个while循环，在周期性的运行并执行一些任务。这个说法比较抽象，事件循环本质上其实是能调用操作系统IO模型的模块。以Linux系统为例，IO模型有阻塞，非阻塞，IO多路复用等。asyncio 常用的是IO多路复用模型的epool和 kqueue。事件循环原理涉及到异步编程的操作系统原理，后续更新一系列相关文章。

get_event_loop()
创建一个事件循环，用于驱动协程的执行

import asyncio

async def demo(i):
    print(f"hello {i}")

def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    print(loop._selector)
    task = loop.create_task(demo(1))
    loop.run_until_complete(task)

main()

结果：

<selectors.KqueueSelector object at 0x104eabe20>
hello 1

可以通过loop._selector属性获取到当前事件循环使用的是kqueue模型

获取循环

import asyncio

async def demo(i):
    res = asyncio.get_running_loop()
    print(res)
    print(f"hello {i}")


def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    task = loop.create_task(demo(1))
    loop.run_until_complete(task)
main()

结果：

<_UnixSelectorEventLoop running=True closed=False debug=False>
hello 1

推荐使用asyncio.run 创建事件循环，底层API主要用于库的编写。

生命周期

生命周期是用于管理任务的启停的函数，如下：

run_until_complete：
运行一个期程/任务/可等待对象直到完成。run_until_complete的参数是一个futrue对象。当传入一个协程，其内部会自动封装成task。run_until_complete()是会自动关闭事件循环的函数，区别于run_forever()是需要手动关闭事件循环的函数。

import asyncio 


async def demo(i):
    print(f"hello {i}")


def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    
    task = loop.create_task(demo(1))

    # 传入的是一个任务
    loop.run_until_complete(task)

    # 传入的是一个协程也可以
    loop.run_until_complete(demo(20))


main()

结果：

hello 1
hello 20

调试

调度回调函数

在异步编程中回调函数是一种很常见的方法，想要在事件循环中增加一些回调函数，可以有如下方法：

这些回调函数既可以回调普通函数也可以回调协程函数。
call_soon
函数原型：

loop.call_soon(callback, *args, context=None)

示例：

import asyncio

async def my_coroutine():
    print("协程被执行")

async def other_coro():
    print("非call_soon调用")

def callback_function():
    print("回调函数被执行")


# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 使用create_task包装协程函数，并调度执行
loop.call_soon(loop.create_task, my_coroutine())

# 调度一个常规函数以尽快执行
loop.call_soon(callback_function)

# 启动一个事件循环
task = loop.create_task(other_coro())
loop.run_until_complete(task)

结果：

回调函数被执行
非call_soon调用
协程被执行

结果分析：
call_soon调用普通函数直接传入函数名作为参数，调用协程函数需要讲协程通过loop.create_task封装成task。

线程/进程池

asyncio.run_in_executor 用于在异步事件循环中执行一个阻塞的函数或方法。它将阻塞的调用委托给一个线程池或进程池，以确保不阻塞主事件循环。可以用于在协程中调用一些不支持异步编程的方法，不支持异步编程的模块。

run_in_executor

import asyncio
import concurrent.futures

def blocking_function():
    # 模拟一个阻塞的操作
    import time
    time.sleep(2)
    return "阻塞函数返回"

async def async_function2():
    print("async_function2 start")
    await asyncio.sleep(1)
    print("async_function2 end")

async def async_function():
    print("异步函数开始执行。。。")

    print("调用同步阻塞函数")
    # 使用run_in_executor调度执行阻塞函数
    result = await loop.run_in_executor(None, blocking_function)

    print(f"获取同步函数的结果: {result}")

# 创建一个事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 运行异步函数
loop.run_until_complete(asyncio.gather(async_function(), async_function2()))

结果：

异步函数开始执行。。。
调用同步阻塞函数
async_function2 start
async_function2 end
获取同步函数的结果: 阻塞函数返回

结果分析：
通过事件循环执行任务async_function，在async_function中通过loop.run_in_executor调用同步阻塞函数blocking_function，该阻塞函数没有影响事件循环中另一个任务async_function2的执行。
await loop.run_in_executor(None, blocking_function)中None代表使用的是默认线程池，也可以替换成其他线程池。

使用自定义线程池和进程池

import asyncio
import concurrent.futures

def blocking_function():
    # 模拟一个阻塞的操作
    import time
    time.sleep(2)
    return "阻塞函数返回"

async def async_function():
    print("异步函数开始执行。。。")

    print("调用同步阻塞函数")

    # 线程池
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
        result = await loop.run_in_executor(
            pool, blocking_function)
        print('线程池调用返回结果：', result)

    # 进程池
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
        result = await loop.run_in_executor(
            pool, blocking_function)
        print('进程池调用返回结果：', result)

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()

    # 运行异步函数
    loop.run_until_complete(async_function())

结果：

异步函数开始执行。。。
调用同步阻塞函数
线程池调用返回结果： 阻塞函数返回
进程池调用返回结果： 阻塞函数返回

结果分析：
通过线程池concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()和进程池concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()执行阻塞函数。

任务与期程

create_future
create_future 的功能是创建一个future对象。future对象通常不需要手动创建，因为task会自动管理任务结果。相当于task是全自动，创建future是半自动。创建的future就需要手动的讲future状态设置成完成，才能表示task的状态为完成。

import asyncio


def foo(future, result):
    print(f"此时future的状态:{future}")
    future.set_result(result)
    print(f"此时future的状态:{future}")


if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()

    # 手动创建future对象
    all_done = loop.create_future()

    # 设置一个回调函数用于修改设置future的结果
    loop.call_soon(foo, all_done, "Future is done!")

    result = loop.run_until_complete(all_done)

    print("返回结果", result)
    print("获取future的结果", all_done.result())

结果：

此时future的状态:<Future pending cb=[_run_until_complete_cb() at /Users/lib/python3.10/asyncio/base_events.py:184]>
此时future的状态:<Future finished result='Future is done!'>
返回结果 Future is done!
获取future的结果 Future is done!

结果分析：
future设置结果之后之后，future对象的状态就从pending变成finished状态。如果一个future没有手动设置结果，那么事件循环就不会停止。

create_task
将协程封装成一个task对象，事件循环主要操作的是task对象。协程没有状态，而task是有状态的。

import asyncio 


async def demo(i):
    print(f"hello {i}")
    await asyncio.sleep(1)

def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()

    # 将携程封装成task，给事件使用
    task = loop.create_task(demo(1))

    loop.run_until_complete(task)

main()
>>> 
hello 1

asyncio.create_task 和 loop.create_task的区别：
两者实现的功能都是一样的，将协程封装成一个task，让协程拥有了生命周期。区别仅仅在于使用的方法。asyncio.create_task 是高阶API，不需要创建事件循环，而loop.create_task需要先创建事件循环再使用该方法。

小结

以上是asyncio低阶API的使用介绍，前一篇是高阶API的使用介绍，用两篇介绍了asyncio常见的函数，以后遇到asyncio相关的代码就不会感到陌生。虽然asyncio是比较复杂的编程思想，但是有了这些函数的使用基础，能够更高效的掌握。

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