Asyncio任务与协程

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，我意识到我不理解一个非常基本和基本的方面:直接等待协程和当它被包装在任务中时等待相同的协程之间的区别。

在文档示例中，对

协程在没有等待的情况下按顺序运行

，并且当包装在

..。所以我明白这基本上就是不同之处，而且这是一个相当重要的区别。

然而，令我困惑的是，在示例代码中，我到处都在阅读(例如，展示如何使用

)，有许多地方等待(用户定义的)协程(通常在其他一些用户定义的协程的中间)而不被包装在任务中，我想知道为什么会这样。确定何时应该在任务中包装协程的标准是什么？

Answer 1

确定何时应该在任务中包装协程的标准是什么？

您应该使用

任务

当你想让你的协程有效地运行时

在后台

..。您已经看到的代码直接等待协程，因为它需要它们按顺序运行。例如，假设一个HTTP客户端发送请求并等待响应：

# these two don't make too much sense in parallel
await session.send_request(req)
resp = await session.read_response()

在某些情况下，当你

想要

并行运行的操作。在这种情况下

是合适的工具，因为它将执行协程的责任交给了事件循环。这允许您启动多个协程，并在它们执行时闲置，通常等待它们的部分或全部完成：

dl1 = asyncio.create_task(session.get(url1))
dl2 = asyncio.create_task(session.get(url2))
# run them in parallel and wait for both to finish
resp1 = await dl1
resp2 = await dl2

# or, shorter:
resp1, resp2 = asyncio.gather(session.get(url1), session.get(url2))

如上所示，也可以等待任务。就像等待协程一样，这将阻塞当前的协程，直到任务驱动的协程完成。与线程类似，等待任务大致等同于-ing()join()线程(除非返回返回值)。另一个例子：

queue = asyncio.Queue()

# read output from process in an infinite loop and
# put it in a queue
async def process_output(cmd, queue, identifier):
    proc = await asyncio.create_subprocess_shell(cmd)
    while True:
        line = await proc.readline()
        await queue.put((identifier, line))

# create multiple workers that run in parallel and pour
# data from multiple sources into the same queue
asyncio.create_task(process_output("top -b", queue, "top")
asyncio.create_task(process_output("vmstat 1", queue, "vmstat")

while True:
    identifier, output = await queue.get()
    if identifier == 'top':
        # ...

总而言之，如果您需要协程的结果才能继续，您应该等待它，而不创建任务，即：

# this is ok
resp = await session.read_response()
# unnecessary - it has the same effect, but it's
# less efficient
resp = await asyncio.create_task(session.read_reponse())

为了继续线程的类比，创建一个立即等待的任务就像运行

而不是仅仅

-低效和冗余。