asyncio中await关键字如何使用

1. await的作用

async def main():...                    # ①result = await xxx()   # ②...                    # ③result2 = await yyy()  # ④

await类似yield from，程序main()执行到await表达式处（②），main()会在②处阻塞，③④所在程序无法继续执行下去，直到xxx()执行完并返回结果。

xxx()执行完并返回结果后，返回结果赋值给变量result，然后main()继续执行下去。

await的作用就是阻塞调用方，并获取await xxx()中xxx的返回值。

await好像就是一种控制流程，下面if语句进行不严谨类比。

def main():..._r = Noneif True:        # ①_r = xxx()  # ②result = _r     # ③...             # ④

程序执行到①处，就会在if分支里面（②）执行，③处的程序只在执行②执行完了，才能继续。

await就类似于if True了，await xxx()中的xxx()就类似if语句里面逻辑了。

2. 如何在协程中使用await？

# 程序一import time
import asyncio
from collections import namedtupleResult = namedtuple('Result', 'name, result')async def factorial(name, n):f = 1for i in range(1, n + 1):f *= iawait asyncio.sleep(n)print(f'> {time.strftime("%X")} - ({name}) Factorial({n})={f}')return Result(name, f)async def main():print(f'=== start time: {time.strftime("%X")}')r = await factorial('fact-1', 3)print(f'Second time:{time.strftime("%X")}, Result: <{r.name}, {r.result}>')r = await factorial('fact-2', 5)print(f'=== Third time:{time.strftime("%X")}, Result: <{r.name}, {r.result}>')# if __name__ == '__main__':  在非Jupyter上应该使用这个
#     asyncio.run(main())
await main()  # 在Jupyter上执行

执行结果：

=== start time: 22:57:35
> 22:57:38 - (fact-1) Factorial(3)=6
Second time:22:57:38, Result: <fact-1, 6>
> 22:57:43 - (fact-2) Factorial(5)=120
=== Third time:22:57:43, Result: <fact-2, 120>

# 程序二async def main():print(f'=== start time: {time.strftime("%X")}')r = await asyncio.create_task(factorial('fact-1', 3))print(f'Second time:{time.strftime("%X")}, Result: <{r.name}, {r.result}>')r = await asyncio.create_task(factorial('fact-2', 5))print(f'=== Third time:{time.strftime("%X")}, Result: <{r.name}, {r.result}>')await main()

执行结果：

=== start time: 22:40:07
> 22:40:10 - (fact-1) Factorial(3)=6
Second time:22:40:10, Result: <fact-1, 6>
> 22:40:15 - (fact-2) Factorial(5)=120
=== Third time:22:40:15, Result: <fact-2, 120>

程序一和程序二的执行结果都说明了await 阻塞作用，只有执行完await表达式里的协程factorial()，main()函数才能继续执行下面的代码。

上面两个程序，去掉async 和 await 关键字，执行的效果同平时写的同步代码是一样的。

所以说，如果不是为了并发，使用async/await的效果等同于用同步方式写的，还增加代码的理解难度。

程序二中，asyncio.create_task()方法是可以用来并发运行的。

3. await在运行并发任务上的如何使用

对await关键字使用上的疑惑和纠结，就是我要并发，但await这个关键字我该怎么使用？在何处用？

想要并发，但await的作用却是阻塞程序，并发和await这两个就是矛盾体。没写好，就写成同步去了… 类似程序二，明明create_task()用来并发，执行结果却没效果。

await在何处使用关乎并发的效果。

# 程序三async def main():print(f'=== start time: {time.strftime("%X")}')task1 = asyncio.create_task(factorial('fact-1', 3))  # ①task2 = asyncio.create_task(factorial('fact-2', 7))  # ②print('await start ...')  # ③r = await task2  # ④print(f'=== Second time:{time.strftime("%X")}, Result: <{r.name}, {r.result}>')r = await task1 # ⑤print(f'=== Third time:{time.strftime("%X")}, Result: <{r.name}, {r.result}>')await main()

执行结果：

=== start time: 22:44:25
await start ...
> 22:44:28 - (fact-1) Factorial(3)=6
> 22:44:32 - (fact-2) Factorial(7)=5040
=== Second time:22:44:32, Result: <fact-2, 5040>
=== Third time:22:44:32, Result: <fact-1, 6>

程序三跟程序二不同点在于create_task()处没有添加await去阻塞。

create_task()会将协程封装成一个Task，并返回一个Task对象。该方法不会阻塞main()程序，所以，①②处的代码瞬间就执行完了，并继续执行下去。

create_task()创建的Task，会自动添加到事件循环上，通俗的说，事件循环就是调度Task并发的，但何时并发，我们是无法控制的。

所以，使用create_task()来并发是“隐性”的。这个隐性是指，我们没有类似多线程那样有很明确的start()启动并发。而是执行了create_task()后就算是启动了并发。

当程序执行到③时，①②创建的两个任务可能在并发执行了（如果没有，可能过一会儿就并发了）。

程序四的执行情况就说明了create_task()执行后在并发执行

现在疑惑，既然并发执行了，为什么需要在④和⑤上添加await？

用程序五来说明

# 程序四
async def main():"""task是自行调度的，即使没有await task1也是在执行的。"""print(f'\n=== start time: {time.strftime("%X")}')asyncio.create_task(factorial('fact-1', 3))asyncio.create_task(factorial('fact-2', 7))print('await start ...')await asyncio.sleep(20)print(f'=== End time: {time.strftime("%X")}')await main()

执行结果：

=== start time: 22:44:43
await start ...
> 22:44:46 - (fact-1) Factorial(3)=6
> 22:44:50 - (fact-2) Factorial(7)=5040
=== End time: 22:45:03

# 程序五
async def main():"""create_task()会返回一个task对象，task会被事件调度器自动处理，该方法不会阻塞，所以返回task对象后会执行执行。"""print(f'=== start time: {time.strftime("%X")}')asyncio.create_task(factorial('fact-1', 3))  # ①asyncio.create_task(factorial('fact-2', 7))  # ②print('await start ...')await asyncio.sleep(6)  # ③print(f'=== End time: {time.strftime("%X")}')await main()

执行结果：

=== start time: 22:45:03
await start ...
> 22:45:06 - (fact-1) Factorial(3)=6
=== End time: 22:45:09
> 22:45:10 - (fact-2) Factorial(7)=5040

①处是个耗时3s的操作，②是耗时7s的操作。③是用来模拟main()这个主线程执行完要6s。而当主线程执行完后就关闭了。

在主线程存活这6s内，开启的协程①是可以执行结束的，而协程②要7s才能执行完。故当主线程关闭了，里面还没有执行完的任务（这里是②）也一同被清了。类似电脑主机关机了，里面还在跑的程序也被强制关停了。

所以，在并发上，await是可以用来保证并发任务执行结束，同时接收并发任务返回值的，如程序三。

如果不关心是否要执行完，确实是可以不用await的。比如在一个死循环里或者不停服的代码里并发。

所以，await放在程序的位置是很关键的。如果要并发多个任务，写完多个create_task()，如果后面的代码跟并发返回结果无关联，最好将await放在其他代码后面。不然直接create_task()就await了，导致后面的代码无法执行，这样效果就不甚理想。

async main():...task1 = asyncio.create_task(coro())   # ①task2 = asyncio.create_task(coro())   # ②......   # 这里表示其他要执行的逻辑代码  ③r = await task1   # await不直接放在②后面，而放在③后面，这样③处的执行才不被阻塞。r2 = await task2

同理，在使用asyncio.as_completed()来开启并发，如何使用await，是跟使用create_task()思路一样的。

如果不需要返回值并且不关心是否正常执行完，可以不使用await，如果要用且在不影响其他逻辑代码情况，尽量对任务并发的结果放在后面处理。

但如果使用asyncio.gather() 和 asyncio.wait()来并发操作，因为这两个方法语法原因，都是需要使用到await的。

所以要用asyncio.gather() 和 asyncio.wait()，不用想，在它们前面加await就好。