Python `asyncio` 协程调度器：事件循环的内部机制

好的，让我们来聊聊 Python asyncio 协程调度器，也就是事件循环的那些事儿。我会尽量用大白话，争取让你听得懂，看得乐呵。

各位观众，各位朋友，掌声欢迎来到“协程奇妙夜”！

今天我们要聊的是 Python asyncio 协程的幕后大佬——事件循环。想象一下，事件循环就像一个夜店的 DJ，负责安排舞池里的节目，哦不，是协程的执行顺序。 DJ 不可能自己跳舞，他只是负责调度，让大家轮流上台表演。

第一幕：什么是事件循环？

简单来说，事件循环就是一个死循环，它不断地：

寻找可以执行的协程（任务）。 就像 DJ 在人群中寻找下一个想上台表演的选手。
执行这些协程。 让选手上台表演。
监听 I/O 事件。 看看有没有人点了新的歌曲，或者有人想插队表演。
重复以上步骤。 DJ 一晚上都在重复这些工作。

这个过程可以用伪代码表示：

while True:
    ready_coroutines = find_ready_coroutines() # 找到可以执行的协程
    for coroutine in ready_coroutines:
        execute_coroutine(coroutine) # 执行协程
    handle_io_events() # 处理 I/O 事件

第二幕：协程的状态

要理解事件循环如何调度协程，我们首先要了解协程的状态。协程主要有三种状态：

运行中 (Running)： 协程正在被执行。就像选手正在台上表演。
等待中 (Waiting)： 协程在等待某个事件发生，比如等待 I/O 完成。就像选手在后台等待上场机会。
完成 (Done)： 协程已经执行完毕。就像选手表演完毕，下台休息了。

事件循环只关心处于“等待中”和“准备好”状态的协程。它会把“准备好”的协程放到一个队列里，然后按照某种顺序执行它们。

第三幕：async 和 await 的魔法

async 和 await 是 Python 3.5 引入的关键字，它们是协程的灵魂。

async：用来声明一个函数是协程函数。就像告诉 DJ：“我是一个选手，我要上台表演！”
await：用来暂停协程的执行，等待某个 awaitable 对象完成。就像选手在台上唱到高潮部分，需要停顿一下，等待观众的欢呼声。

awaitable 对象通常是：

另一个协程。
一个 Future 对象。
一个定义了 __await__() 方法的对象。

当协程遇到 await 表达式时，它会把自己的状态变成“等待中”，然后把控制权交还给事件循环。事件循环会继续执行其他协程，直到 await 表达式的结果可用。

让我们看一个例子：

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}...")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟 I/O 操作
    print(f"Data fetched from {url}")
    return f"Data from {url}"

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(fetch_data("https://example.com/data1"))
    task2 = asyncio.create_task(fetch_data("https://example.com/data2"))

    result1 = await task1
    result2 = await task2

    print(f"Result 1: {result1}")
    print(f"Result 2: {result2}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个例子中：

fetch_data 是一个协程函数，它模拟了从 URL 获取数据的过程。
asyncio.sleep(1) 模拟了一个 I/O 操作，它会让协程暂停 1 秒钟。
main 函数也是一个协程函数，它创建了两个 Task 对象，分别对应两个 fetch_data 协程。
await task1 和 await task2 会让 main 协程等待 task1 和 task2 完成。

运行这段代码，你会看到：

Fetching data from https://example.com/data1...
Fetching data from https://example.com/data2...
Data fetched from https://example.com/data1
Data fetched from https://example.com/data2
Result 1: Data from https://example.com/data1
Result 2: Data from https://example.com/data2

可以看到，fetch_data 协程并没有阻塞主线程，而是并发地执行。这就是 asyncio 的魅力所在。

第四幕：事件循环的 API

asyncio 模块提供了一系列 API 来操作事件循环。让我们来看看一些常用的 API：

API	描述
`asyncio.get_event_loop()`	获取当前线程的事件循环。
`asyncio.set_event_loop(loop)`	设置当前线程的事件循环。
`loop.run_until_complete(future)`	运行事件循环，直到 `future` 对象完成。
`loop.run_forever()`	运行事件循环，直到手动停止。
`loop.create_task(coroutine)`	创建一个 `Task` 对象，并将协程添加到事件循环中。
`loop.call_soon(callback, *args)`	在事件循环的下一次迭代中调用 `callback` 函数。
`loop.call_later(delay, callback, *args)`	在 `delay` 秒后调用 `callback` 函数。
`loop.close()`	关闭事件循环。

第五幕：Task 对象

Task 对象是 asyncio 中非常重要的一个概念。它代表一个正在运行的协程。当你使用 asyncio.create_task() 创建一个 Task 对象时，asyncio 会把这个 Task 对象添加到事件循环中，等待调度执行。

Task 对象提供了一些方法来控制协程的执行，比如：

task.cancel()：取消协程的执行。
task.done()：判断协程是否已经完成。
task.result()：获取协程的返回值。
task.exception()：获取协程抛出的异常。

第六幕：Future 对象

Future 对象代表一个尚未完成的计算。它可以用来在协程之间传递数据，或者在不同线程之间同步数据。

Future 对象提供了一些方法来控制计算的执行，比如：

future.set_result(result)：设置计算的结果。
future.set_exception(exception)：设置计算抛出的异常。
future.done()：判断计算是否已经完成。
future.result()：获取计算的结果。
future.exception()：获取计算抛出的异常。
future.add_done_callback(callback)：添加一个回调函数，当计算完成时，事件循环会调用这个回调函数。

第七幕：I/O 多路复用

asyncio 能够高效地处理 I/O 操作，这得益于 I/O 多路复用技术。 I/O 多路复用允许一个线程同时监听多个文件描述符（socket）。当某个文件描述符可读或可写时，操作系统会通知线程，线程就可以执行相应的 I/O 操作。

asyncio 使用 select、poll 或 epoll 等系统调用来实现 I/O 多路复用。具体使用哪种系统调用，取决于操作系统和 asyncio 的配置。

第八幕：一个更复杂的例子

让我们来看一个更复杂的例子，它模拟了一个简单的 HTTP 服务器：

import asyncio
import socket

async def handle_client(reader, writer):
    addr = writer.get_extra_info('peername')
    print(f"Accepted connection from {addr}")

    try:
        data = await reader.read(1024)
        message = data.decode()
        print(f"Received {message!r} from {addr}")

        response = f"Hello, {message!r}!".encode()
        writer.write(response)
        await writer.drain()

        print(f"Sent {response!r} to {addr}")
    except Exception as e:
        print(f"Error handling client: {e}")
    finally:
        print(f"Closing connection from {addr}")
        writer.close()
        await writer.wait_closed()

async def main():
    server = await asyncio.start_server(
        handle_client, '127.0.0.1', 8888)

    addrs = ', '.join(str(sock.getsockname()) for sock in server.sockets)
    print(f"Serving on {addrs}")

    async with server:
        await server.serve_forever()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在这个例子中：

handle_client 协程函数负责处理客户端的连接。
asyncio.start_server 函数创建一个 TCP 服务器，它会监听指定的地址和端口。
server.serve_forever() 方法会让服务器一直运行，直到手动停止。

运行这段代码，你就可以使用 curl 或 telnet 等工具连接到服务器，并发送消息。服务器会回复一个包含你发送的消息的欢迎消息。

第九幕：总结

asyncio 是 Python 中一个非常强大的异步编程库。它可以让你编写高效的并发代码，而无需使用多线程或多进程。

总的来说，asyncio 的核心思想是：

使用协程来表示异步任务。
使用事件循环来调度协程的执行。
使用 I/O 多路复用来高效地处理 I/O 操作。

掌握了这些概念，你就可以开始使用 asyncio 来构建高性能的网络应用程序了。

事件循环调度策略总结

事件循环的调度策略决定了协程执行的顺序。默认情况下，asyncio 使用的是 FIFO (First-In, First-Out) 策略，也就是先进入事件循环的协程先执行。

但是，asyncio 也提供了一些其他的调度策略，比如：

Proactor 事件循环： Proactor 事件循环使用操作系统提供的异步 I/O API，比如 IOCP (I/O Completion Ports)。这种事件循环可以更好地利用多核 CPU，并提供更高的性能。
Selector 事件循环： Selector 事件循环使用 select、poll 或 epoll 等系统调用来实现 I/O 多路复用。这种事件循环在大多数平台上都可用，但性能可能不如 Proactor 事件循环。

你可以通过设置 asyncio.set_event_loop_policy() 来选择不同的事件循环策略。

事件循环调试技巧

调试 asyncio 代码可能会比较困难，因为协程的执行顺序不容易预测。这里有一些调试技巧：

使用日志： 在协程中添加日志，可以帮助你了解协程的执行顺序和状态。
使用调试器： Python 调试器可以让你单步执行协程，并查看变量的值。
使用 asyncio.run() 的 debug=True 选项： 这会启用 asyncio 的调试模式，它会输出更多的调试信息。
使用 asyncio.get_running_loop()： 在协程中获取当前正在运行的事件循环，可以帮助你了解协程的上下文。
理解 Task 和 Future 对象的状态： Task 和 Future 对象的状态可以告诉你协程是否正在运行、等待中或已完成。

一些常见问题

阻塞调用： 在协程中调用阻塞的 I/O 操作会导致事件循环阻塞，从而影响程序的性能。应该尽量使用非阻塞的 I/O 操作，或者使用 asyncio.to_thread() 将阻塞的 I/O 操作放到单独的线程中执行。
死锁： 如果多个协程互相等待，可能会导致死锁。应该避免循环依赖，或者使用超时机制来避免死锁。
异常处理： 应该使用 try...except 语句来处理协程中可能抛出的异常。否则，未处理的异常会导致程序崩溃。
取消协程： 使用 task.cancel() 可以取消协程的执行。但是，取消协程并不一定会立即停止协程的执行。协程可能会在取消后继续执行一段时间，直到遇到 await 表达式。

感谢各位的观看！

希望这次“协程奇妙夜”能让你对 Python asyncio 协程调度器有一个更深入的了解。如果你还有其他问题，欢迎提问！记住，编程就像跳舞，只要掌握了节奏，就能跳出属于自己的精彩！

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