# Corrutinas y tareas

Esta sección describe las API de asyncio de alto nivel para trabajar con corrutinas y tareas.

## Corrutinas

Source code: Lib/asyncio/coroutines.py

Coroutines declared with the async/await syntax is the preferred way of writing asyncio applications. For example, the following snippet of code prints «hello», waits 1 second, and then prints «world»:

    >>> import asyncio

    >>> async def main():
    ...     print('hello')
    ...     await asyncio.sleep(1)
    ...     print('world')

    >>> asyncio.run(main())
    hello
    world

Tenga en cuenta que simplemente llamando a una corrutina no programará para que se ejecute:

    >>> main()
    <coroutine object main at 0x1053bb7c8>

To actually run a coroutine, asyncio provides the following mechanisms:

- La función `asyncio.run()` para ejecutar la función de punto de entrada de nivel superior «main()» (consulte el ejemplo anterior.)

- Esperando en una corrutina. El siguiente fragmento de código imprimirá «hola» después de esperar 1 segundo y luego imprimirá «mundo» después de esperar otros 2 segundos:

      import asyncio
      import time

      async def say_after(delay, what):
          await asyncio.sleep(delay)
          print(what)

      async def main():
          print(f"started at {time.strftime('%X')}")

          await say_after(1, 'hello')
          await say_after(2, 'world')

          print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

      asyncio.run(main())

  Salida esperada:

      started at 17:13:52
      hello
      world
      finished at 17:13:55

- La función `asyncio.create_task()` para ejecutar corrutinas concurrentemente como asyncio `Tasks`.

  Modifiquemos el ejemplo anterior y ejecutemos dos corrutinas `say_after` concurrentemente:

      async def main():
          task1 = asyncio.create_task(
              say_after(1, 'hello'))

          task2 = asyncio.create_task(
              say_after(2, 'world'))

          print(f"started at {time.strftime('%X')}")

          # Wait until both tasks are completed (should take
          # around 2 seconds.)
          await task1
          await task2

          print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

  Tenga en cuenta que la salida esperada ahora muestra que el fragmento de código se ejecuta 1 segundo más rápido que antes:

      started at 17:14:32
      hello
      world
      finished at 17:14:34

- The `asyncio.TaskGroup` class provides a more modern alternative to `create_task()`. Using this API, the last example becomes:

      async def main():
          async with asyncio.TaskGroup() as tg:
              task1 = tg.create_task(
                  say_after(1, 'hello'))

              task2 = tg.create_task(
                  say_after(2, 'world'))

              print(f"started at {time.strftime('%X')}")

          # The await is implicit when the context manager exits.

          print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

  The timing and output should be the same as for the previous version.

  Nuevo en la versión 3.11: `asyncio.TaskGroup`.

## Esperables

Decimos que un objeto es un objeto esperable si se puede utilizar en una expresión `await`. Muchas API de asyncio están diseñadas para aceptar los valores esperables.

Hay tres tipos principales de objetos esperables: corrutinas, Tareas y Futures.

Corrutinas

Las corrutinas de Python son esperables y por lo tanto se pueden esperar de otras corrutinas:

    import asyncio

    async def nested():
        return 42

    async def main():
        # Nothing happens if we just call "nested()".
        # A coroutine object is created but not awaited,
        # so it *won't run at all*.
        nested()

        # Let's do it differently now and await it:
        print(await nested())  # will print "42".

    asyncio.run(main())

Importante

En esta documentación se puede utilizar el término «corrutina» para dos conceptos estrechamente relacionados:

- una función corrutina: una función `async def`;

- un objeto corrutina: un objeto retornado llamando a una función corrutina.

Tareas

Las tareas se utilizan para programar corrutinas concurrentemente.

Cuando una corrutina se envuelve en una Tarea con funciones como `asyncio.create_task()` la corrutina se programa automáticamente para ejecutarse pronto:

    import asyncio

    async def nested():
        return 42

    async def main():
        # Schedule nested() to run soon concurrently
        # with "main()".
        task = asyncio.create_task(nested())

        # "task" can now be used to cancel "nested()", or
        # can simply be awaited to wait until it is complete:
        await task

    asyncio.run(main())

Futures

Un `Future` es un objeto esperable especial de bajo-nivel que representa un resultado eventual de una operación asíncrona.

Cuando un objeto Future es esperado significa que la corrutina esperará hasta que el Future se resuelva en algún otro lugar.

Los objetos Future de asyncio son necesarios para permitir que el código basado en retro llamada se use con async/await.

Normalmente , no es necesario crear objetos Future en el código de nivel de aplicación.

Los objetos Future, a veces expuestos por bibliotecas y algunas API de asyncio, pueden ser esperados:

    async def main():
        await function_that_returns_a_future_object()

        # this is also valid:
        await asyncio.gather(
            function_that_returns_a_future_object(),
            some_python_coroutine()
        )

Un buen ejemplo de una función de bajo nivel que retorna un objeto Future es `loop.run_in_executor()`.

## Creando Tareas

Source code: Lib/asyncio/tasks.py

asyncio.create_task(coro, *, name=None, context=None)

  Envuelve una coroutine coro en una `Task` y programa su ejecución. Retorna el objeto Tarea.

  Si name no es `None`, se establece como el nombre de la tarea mediante `Task.set_name()`.

  An optional keyword-only context argument allows specifying a custom `contextvars.Context` for the coro to run in. The current context copy is created when no context is provided.

  La tarea se ejecuta en el bucle retornado por `get_running_loop()`, `RuntimeError` se genera si no hay ningún bucle en ejecución en el subproceso actual.

  Nota

  `asyncio.TaskGroup.create_task()` is a newer alternative that allows for convenient waiting for a group of related tasks.

  Importante

  Save a reference to the result of this function, to avoid a task disappearing mid-execution. The event loop only keeps weak references to tasks. A task that isn’t referenced elsewhere may get garbage collected at any time, even before it’s done. For reliable «fire-and-forget» background tasks, gather them in a collection:

      background_tasks = set()

      for i in range(10):
          task = asyncio.create_task(some_coro(param=i))

          # Add task to the set. This creates a strong reference.
          background_tasks.add(task)

          # To prevent keeping references to finished tasks forever,
          # make each task remove its own reference from the set after
          # completion:
          task.add_done_callback(background_tasks.discard)

  Nuevo en la versión 3.7.

  Distinto en la versión 3.8: Added the name parameter.

  Distinto en la versión 3.11: Added the context parameter.

## Task Cancellation

Tasks can easily and safely be cancelled. When a task is cancelled, `asyncio.CancelledError` will be raised in the task at the next opportunity.

It is recommended that coroutines use `try/finally` blocks to robustly perform clean-up logic. In case `asyncio.CancelledError` is explicitly caught, it should generally be propagated when clean-up is complete. `asyncio.CancelledError` directly subclasses `BaseException` so most code will not need to be aware of it.

The asyncio components that enable structured concurrency, like `asyncio.TaskGroup` and `asyncio.timeout()`, are implemented using cancellation internally and might misbehave if a coroutine swallows `asyncio.CancelledError`. Similarly, user code should not generally call `uncancel`. However, in cases when suppressing `asyncio.CancelledError` is truly desired, it is necessary to also call `uncancel()` to completely remove the cancellation state.

## Task Groups

Task groups combine a task creation API with a convenient and reliable way to wait for all tasks in the group to finish.

class asyncio.TaskGroup

  An asynchronous context manager holding a group of tasks. Tasks can be added to the group using `create_task()`. All tasks are awaited when the context manager exits.

  Nuevo en la versión 3.11.

  create_task(coro, *, name=None, context=None)

    Create a task in this task group. The signature matches that of `asyncio.create_task()`.

Ejemplo:

    async def main():
        async with asyncio.TaskGroup() as tg:
            task1 = tg.create_task(some_coro(...))
            task2 = tg.create_task(another_coro(...))
        print("Both tasks have completed now.")

The `async with` statement will wait for all tasks in the group to finish. While waiting, new tasks may still be added to the group (for example, by passing `tg` into one of the coroutines and calling `tg.create_task()` in that coroutine). Once the last task has finished and the `async with` block is exited, no new tasks may be added to the group.

The first time any of the tasks belonging to the group fails with an exception other than `asyncio.CancelledError`, the remaining tasks in the group are cancelled. No further tasks can then be added to the group. At this point, if the body of the `async with` statement is still active (i.e., `__aexit__()` hasn’t been called yet), the task directly containing the `async with` statement is also cancelled. The resulting `asyncio.CancelledError` will interrupt an `await`, but it will not bubble out of the containing `async with` statement.

Once all tasks have finished, if any tasks have failed with an exception other than `asyncio.CancelledError`, those exceptions are combined in an `ExceptionGroup` or `BaseExceptionGroup` (as appropriate; see their documentation) which is then raised.

Two base exceptions are treated specially: If any task fails with `KeyboardInterrupt` or `SystemExit`, the task group still cancels the remaining tasks and waits for them, but then the initial `KeyboardInterrupt` or `SystemExit` is re-raised instead of `ExceptionGroup` or `BaseExceptionGroup`.

If the body of the `async with` statement exits with an exception (so `__aexit__()` is called with an exception set), this is treated the same as if one of the tasks failed: the remaining tasks are cancelled and then waited for, and non-cancellation exceptions are grouped into an exception group and raised. The exception passed into `__aexit__()`, unless it is `asyncio.CancelledError`, is also included in the exception group. The same special case is made for `KeyboardInterrupt` and `SystemExit` as in the previous paragraph.

## Durmiendo

coroutine asyncio.sleep(delay, result=None)

  Bloquea por delay segundos.

  Si se proporciona result, se retorna al autor de la llamada cuando se completa la corrutina.

  `sleep()` siempre suspende la tarea actual, permitiendo que se ejecuten otras tareas.

  Establecer el retraso en 0 proporciona una ruta optimizada para permitir que se ejecuten otras tareas. Esto puede ser utilizado por funciones de ejecución prolongada para evitar bloquear el bucle de eventos durante toda la duración de la llamada a la función.

  Ejemplo de una rutina que muestra la fecha actual cada segundo durante 5 segundos:

      import asyncio
      import datetime

      async def display_date():
          loop = asyncio.get_running_loop()
          end_time = loop.time() + 5.0
          while True:
              print(datetime.datetime.now())
              if (loop.time() + 1.0) >= end_time:
                  break
              await asyncio.sleep(1)

      asyncio.run(display_date())

  Distinto en la versión 3.10: Removed the loop parameter.

## Ejecutando tareas concurrentemente

awaitable asyncio.gather(*aws, return_exceptions=False)

  Ejecute objetos esperables en la secuencia aws de forma concurrently.

  Si cualquier esperable en aws es una corrutina, se programa automáticamente como una Tarea.

  Si todos los esperables se completan correctamente, el resultado es una lista agregada de valores retornados. El orden de los valores de resultado corresponde al orden de esperables en aws.

  Si return_exceptions es `False` (valor predeterminado), la primera excepción provocada se propaga inmediatamente a la tarea que espera en `gather()`. Otros esperables en la secuencia aws no se cancelarán y continuarán ejecutándose.

  Si return_exceptions es `True`, las excepciones se tratan igual que los resultados correctos y se agregan en la lista de resultados.

  Si `gather()` es cancelado, todos los esperables enviados (que aún no se han completado) también se cancelan.

  Si alguna Tarea o Future de la secuencia aws se cancela, se trata como si se lanzara `CancelledError` – la llamada `gather()` no se cancela en este caso. Esto es para evitar la cancelación de una Tarea/Future enviada para hacer que otras Tareas/Futures sean canceladas.

  Nota

  A more modern way to create and run tasks concurrently and wait for their completion is `asyncio.TaskGroup`.

  Ejemplo:

      import asyncio

      async def factorial(name, number):
          f = 1
          for i in range(2, number + 1):
              print(f"Task {name}: Compute factorial({number}), currently i={i}...")
              await asyncio.sleep(1)
              f *= i
          print(f"Task {name}: factorial({number}) = {f}")
          return f

      async def main():
          # Schedule three calls *concurrently*:
          L = await asyncio.gather(
              factorial("A", 2),
              factorial("B", 3),
              factorial("C", 4),
          )
          print(L)

      asyncio.run(main())

      # Expected output:
      #
      #     Task A: Compute factorial(2), currently i=2...
      #     Task B: Compute factorial(3), currently i=2...
      #     Task C: Compute factorial(4), currently i=2...
      #     Task A: factorial(2) = 2
      #     Task B: Compute factorial(3), currently i=3...
      #     Task C: Compute factorial(4), currently i=3...
      #     Task B: factorial(3) = 6
      #     Task C: Compute factorial(4), currently i=4...
      #     Task C: factorial(4) = 24
      #     [2, 6, 24]

  Nota

  Si return_exceptions es False, cancelar gather() después de que se haya marcado como hecho no cancelará ninguna espera enviada. Por ejemplo, la recopilación se puede marcar como hecha después de propagar una excepción a la persona que llama, por lo tanto, llamar a `gather.cancel()` después de detectar una excepción (generada por uno de los elementos pendientes) de recopilación no cancelará ningún otro elemento pendiente.

  Distinto en la versión 3.7: Si se cancela el propio gather, la cancelación se propaga independientemente de return_exceptions.

  Distinto en la versión 3.10: Removed the loop parameter.

  Obsoleto desde la versión 3.10: Se emite una advertencia de obsolescencia si no se proporcionan argumentos posicionales o no todos los argumentos posicionales son objetos de tipo Future y no hay un bucle de eventos en ejecución.

## Protección contra cancelación

awaitable asyncio.shield(aw)

  Protege un objeto esperable de ser `cancelado`.

  Si aw es una corrutina, se programa automáticamente como una Tarea.

  La declaración:

      task = asyncio.create_task(something())
      res = await shield(task)

  es equivalente a:

      res = await something()

  excepto que si la corrutina que lo contiene se cancela, la tarea que se ejecuta en `something()` no se cancela. Desde el punto de vista de `something()`, la cancelación no ocurrió. Aunque su invocador siga cancelado, por lo que la expresión «await» sigue generando un `CancelledError`.

  Si `something()` se cancela por otros medios (es decir, desde dentro de sí mismo) eso también cancelaría `shield()`.

  Si se desea ignorar por completo la cancelación (no se recomienda) la función `shield()` debe combinarse con una cláusula try/except, como se indica a continuación:

      task = asyncio.create_task(something())
      try:
          res = await shield(task)
      except CancelledError:
          res = None

  Importante

  Save a reference to tasks passed to this function, to avoid a task disappearing mid-execution. The event loop only keeps weak references to tasks. A task that isn’t referenced elsewhere may get garbage collected at any time, even before it’s done.

  Distinto en la versión 3.10: Removed the loop parameter.

  Obsoleto desde la versión 3.10: Se emite una advertencia de obsolescencia si aw no es un objeto similares a Futures y no hay un bucle de eventos en ejecución.

## Tiempo agotado

asyncio.timeout(delay)

  Return an asynchronous context manager that can be used to limit the amount of time spent waiting on something.

  delay can either be `None`, or a float/int number of seconds to wait. If delay is `None`, no time limit will be applied; this can be useful if the delay is unknown when the context manager is created.

  In either case, the context manager can be rescheduled after creation using `Timeout.reschedule()`.

  Ejemplo:

      async def main():
          async with asyncio.timeout(10):
              await long_running_task()

  If `long_running_task` takes more than 10 seconds to complete, the context manager will cancel the current task and handle the resulting `asyncio.CancelledError` internally, transforming it into a `TimeoutError` which can be caught and handled.

  Nota

  The `asyncio.timeout()` context manager is what transforms the `asyncio.CancelledError` into a `TimeoutError`, which means the `TimeoutError` can only be caught outside of the context manager.

  Example of catching `TimeoutError`:

      async def main():
          try:
              async with asyncio.timeout(10):
                  await long_running_task()
          except TimeoutError:
              print("The long operation timed out, but we've handled it.")

          print("This statement will run regardless.")

  The context manager produced by `asyncio.timeout()` can be rescheduled to a different deadline and inspected.

  class asyncio.Timeout(when)

    An asynchronous context manager for cancelling overdue coroutines.

    `when` should be an absolute time at which the context should time out, as measured by the event loop’s clock:

    - If `when` is `None`, the timeout will never trigger.

    - If `when < loop.time()`, the timeout will trigger on the next iteration of the event loop.

    > when() → float | None

    >   Return the current deadline, or `None` if the current deadline is not set.

    > reschedule(when: float | None )

    >   Reschedule the timeout.

    > expired() → bool

    >   Return whether the context manager has exceeded its deadline (expired).

  Ejemplo:

      async def main():
          try:
              # We do not know the timeout when starting, so we pass ``None``.
              async with asyncio.timeout(None) as cm:
                  # We know the timeout now, so we reschedule it.
                  new_deadline = get_running_loop().time() + 10
                  cm.reschedule(new_deadline)

                  await long_running_task()
          except TimeoutError:
              pass

          if cm.expired():
              print("Looks like we haven't finished on time.")

  Timeout context managers can be safely nested.

  Nuevo en la versión 3.11.

asyncio.timeout_at(when)

  Similar to `asyncio.timeout()`, except when is the absolute time to stop waiting, or `None`.

  Ejemplo:

      async def main():
          loop = get_running_loop()
          deadline = loop.time() + 20
          try:
              async with asyncio.timeout_at(deadline):
                  await long_running_task()
          except TimeoutError:
              print("The long operation timed out, but we've handled it.")

          print("This statement will run regardless.")

  Nuevo en la versión 3.11.

coroutine asyncio.wait_for(aw, timeout)

  Espere a que el aw esperable se complete con un tiempo agotado.

  Si aw es una corrutina, se programa automáticamente como una Tarea.

  timeout puede ser `None` o punto flotante o un número entero de segundos a esperar. Si timeout es `None`, se bloquea hasta que Future se completa.

  If a timeout occurs, it cancels the task and raises `TimeoutError`.

  Para evitar la `cancelación` de la tarea , envuélvala en `shield()`.

  La función esperará hasta que se cancele el Future, por lo que el tiempo de espera total puede exceder el timeout. Si ocurre una excepción durante la cancelación, se propaga.

  Si se cancela la espera, el Future aw también se cancela.

  Ejemplo:

      async def eternity():
          # Sleep for one hour
          await asyncio.sleep(3600)
          print('yay!')

      async def main():
          # Wait for at most 1 second
          try:
              await asyncio.wait_for(eternity(), timeout=1.0)
          except TimeoutError:
              print('timeout!')

      asyncio.run(main())

      # Expected output:
      #
      #     timeout!

  Distinto en la versión 3.7: When aw is cancelled due to a timeout, `wait_for` waits for aw to be cancelled. Previously, it raised `TimeoutError` immediately.

  Distinto en la versión 3.10: Removed the loop parameter.

  Distinto en la versión 3.11: Raises `TimeoutError` instead of `asyncio.TimeoutError`.

## Esperando primitivas

coroutine asyncio.wait(aws, *, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

  Run `Future` and `Task` instances in the aws iterable concurrently and block until the condition specified by return_when.

  The aws iterable must not be empty and generators yielding tasks are not accepted.

  Retorna dos conjuntos de Tareas/Futures: `(done, pending)`.

  Uso:

      done, pending = await asyncio.wait(aws)

  timeout (un punto flotante o int), si se especifica, se puede utilizar para controlar el número máximo de segundos que hay que esperar antes de retornar.

  Note that this function does not raise `TimeoutError`. Futures or Tasks that aren’t done when the timeout occurs are simply returned in the second set.

  return_when indica cuándo debe retornar esta función. Debe ser una de las siguientes constantes:

  Constante | Descripción
  --- | ---

  asyncio.FIRST_COMPLETED

  La función retornará cuando cualquier Future termine o se cancele.

  asyncio.FIRST_EXCEPTION

  The function will return when any future finishes by raising an exception. If no future raises an exception then it is equivalent to `ALL_COMPLETED`.

  asyncio.ALL_COMPLETED

  La función retornará cuando todos los Futures terminen o se cancelen.

  A diferencia de `wait_for()`, `wait()` no cancela los Futures cuando se produce un agotamiento de tiempo.

  Distinto en la versión 3.10: Removed the loop parameter.

  Distinto en la versión 3.11: Passing coroutine objects to `wait()` directly is forbidden.

asyncio.as_completed(aws, *, timeout=None)

  Run awaitable objects in the aws iterable concurrently. Generators yielding tasks are not accepted as aws iterable. Return an iterator of coroutines. Each coroutine returned can be awaited to get the earliest next result from the iterable of the remaining awaitables.

  Raises `TimeoutError` if the timeout occurs before all Futures are done.

  Ejemplo:

      for coro in as_completed(aws):
          earliest_result = await coro
          # ...

  Distinto en la versión 3.10: Removed the loop parameter.

  Obsoleto desde la versión 3.10: Se emite una advertencia de obsolescencia si no todos los objetos en espera en el iterable aws son objetos de tipo Future y no hay un bucle de eventos en ejecución.

## Ejecutando en hilos

coroutine asyncio.to_thread(func, /, *args, **kwargs)

  Ejecutar asincrónicamente la función func en un hilo separado.

  Cualquier *args y **kwargs suministrados para esta función se pasan directamente a func. Además, el current `contextvars.Context` se propaga, lo que permite acceder a las variables de contexto del subproceso del bucle de eventos en el subproceso separado.

  Retorna una corrutina que se puede esperar para obtener el resultado final de func.

  This coroutine function is primarily intended to be used for executing IO-bound functions/methods that would otherwise block the event loop if they were run in the main thread. For example:

      def blocking_io():
          print(f"start blocking_io at {time.strftime('%X')}")
          # Note that time.sleep() can be replaced with any blocking
          # IO-bound operation, such as file operations.
          time.sleep(1)
          print(f"blocking_io complete at {time.strftime('%X')}")

      async def main():
          print(f"started main at {time.strftime('%X')}")

          await asyncio.gather(
              asyncio.to_thread(blocking_io),
              asyncio.sleep(1))

          print(f"finished main at {time.strftime('%X')}")

      asyncio.run(main())

      # Expected output:
      #
      # started main at 19:50:53
      # start blocking_io at 19:50:53
      # blocking_io complete at 19:50:54
      # finished main at 19:50:54

  Directly calling `blocking_io()` in any coroutine would block the event loop for its duration, resulting in an additional 1 second of run time. Instead, by using `asyncio.to_thread()`, we can run it in a separate thread without blocking the event loop.

  Nota

  Due to the GIL, `asyncio.to_thread()` can typically only be used to make IO-bound functions non-blocking. However, for extension modules that release the GIL or alternative Python implementations that don’t have one, `asyncio.to_thread()` can also be used for CPU-bound functions.

  Nuevo en la versión 3.9.

## Planificación desde otros hilos

asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro, loop)

  Envía una corrutina al bucle de eventos especificado. Seguro para Hilos.

  Retorna `concurrent.futures.Future` para esperar el resultado de otro hilo del SO (Sistema Operativo).

  Esta función está pensada para llamarse desde un hilo del SO diferente al que se ejecuta el bucle de eventos. Ejemplo:

      # Create a coroutine
      coro = asyncio.sleep(1, result=3)

      # Submit the coroutine to a given loop
      future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro, loop)

      # Wait for the result with an optional timeout argument
      assert future.result(timeout) == 3

  Si se lanza una excepción en la corrutina, el Future retornado será notificado. También se puede utilizar para cancelar la tarea en el bucle de eventos:

      try:
          result = future.result(timeout)
      except TimeoutError:
          print('The coroutine took too long, cancelling the task...')
          future.cancel()
      except Exception as exc:
          print(f'The coroutine raised an exception: {exc!r}')
      else:
          print(f'The coroutine returned: {result!r}')

  Consulte la sección de la documentación Concurrencia y multi hilos.

  A diferencia de otras funciones asyncio, esta función requiere que el argumento loop se pase explícitamente.

  Nuevo en la versión 3.5.1.

## Introspección

asyncio.current_task(loop=None)

  Retorna la instancia `Task` actualmente en ejecución o `None` si no se está ejecutando ninguna tarea.

  Si loop es `None` `get_running_loop()` se utiliza para obtener el bucle actual.

  Nuevo en la versión 3.7.

asyncio.all_tasks(loop=None)

  Retorna un conjunto de objetos `Task` que se ejecutan por el bucle.

  Si loop es `None`, `get_running_loop()` se utiliza para obtener el bucle actual.

  Nuevo en la versión 3.7.

asyncio.iscoroutine(obj)

  Return `True` if obj is a coroutine object.

  Nuevo en la versión 3.4.

## Objeto Task

class asyncio.Task(coro, *, loop=None, name=None, context=None)

  Un objeto `similar a Future` que ejecuta Python coroutine. No es seguro hilos.

  Las tareas se utilizan para ejecutar corrutinas en bucles de eventos. Si una corrutina aguarda en un Future, la Tarea suspende la ejecución de la corrutina y espera la finalización del Future. Cuando el Future termina, se reanuda la ejecución de la corrutina envuelta.

  Los bucles de eventos usan la programación cooperativa: un bucle de eventos ejecuta una tarea a la vez. Mientras una Tarea espera para la finalización de un Future, el bucle de eventos ejecuta otras tareas, retorno de llamada o realiza operaciones de E/S.

  Utilice la función de alto nivel `asyncio.create_task()` para crear Tareas, o las funciones de bajo nivel `loop.create_task()` o `ensure_future()`. Se desaconseja la creación de instancias manuales de Tareas.

  Para cancelar una Tarea en ejecución, utilice el método `cancel()`. Llamarlo hará que la tarea lance una excepción `CancelledError` en la corrutina contenida. Si una corrutina está esperando en un objeto Future durante la cancelación, se cancelará el objeto Future.

  `cancelled()` se puede utilizar para comprobar si la Tarea fue cancelada. El método devuelve `True` si la corrutina contenida no suprimió la excepción `CancelledError` y se canceló realmente.

  `asyncio.Task` hereda de `Future` todas sus API excepto `Future.set_result()` y `Future.set_exception()`.

  An optional keyword-only context argument allows specifying a custom `contextvars.Context` for the coro to run in. If no context is provided, the Task copies the current context and later runs its coroutine in the copied context.

  Distinto en la versión 3.7: Agregado soporte para el módulo `contextvars`.

  Distinto en la versión 3.8: Added the name parameter.

  Obsoleto desde la versión 3.10: Se emite una advertencia de obsolescencia si no se especifica loop y no hay un bucle de eventos en ejecución.

  Distinto en la versión 3.11: Added the context parameter.

  done()

    Retorna `True` si la Tarea está finalizada.

    Una tarea está finalizada cuando la corrutina contenida retornó un valor, lanzó una excepción, o se canceló la Tarea.

  result()

    Retorna el resultado de la Tarea.

    Si la tarea está terminada, se devuelve el resultado de la corrutina contenida (o si la corrutina lanzó una excepción, esa excepción se vuelve a relanzar.)

    Si la Tarea ha sido cancelada, este método lanza una excepción `CancelledError`.

    Si el resultado de la Tarea aún no está disponible, este método lanza una excepción `InvalidStateError`.

  exception()

    Retorna la excepción de la Tarea.

    Si la corrutina contenida lanzó una excepción, esa excepción es retornada. Si la corrutina contenida retorna normalmente, este método retorna `None`.

    Si la Tarea ha sido cancelada, este método lanza una excepción `CancelledError`.

    Si la Tarea aún no está terminada, este método lanza una excepción `InvalidStateError`.

  add_done_callback(callback, *, context=None)

    Agrega una retro llamada que se ejecutará cuando la Tarea esté terminada.

    Este método solo se debe usar en código basado en retrollamada de bajo nivel.

    Consulte la documentación de `Future.add_done_callback()` para obtener más detalles.

  remove_done_callback(callback)

    Remueve la retrollamada de la lista de retrollamadas.

    Este método solo se debe usar en código basado en retrollamada de bajo nivel.

    Consulte la documentación de `Future.remove_done_callback()` para obtener más detalles.

  get_stack(*, limit=None)

    Retorna la lista de marcos de pila para esta tarea.

    Si la corrutina contenida no se termina, esto retorna la pila donde se suspende. Si la corrutina se ha completado correctamente o se ha cancelado, retorna una lista vacía. Si la corrutina terminó por una excepción, esto retorna la lista de marcos de seguimiento.

    Los marcos siempre se ordenan de más antiguo a más nuevo.

    Solo se retorna un marco de pila para una corrutina suspendida.

    El argumento opcional limit establece el número máximo de marcos que se retornarán; de forma predeterminada se retornan todos los marcos disponibles. El orden de la lista devuelta varía en función de si se retorna una pila o un traceback: se devuelven los marcos más recientes de una pila, pero se devuelven los marcos más antiguos de un traceback. (Esto coincide con el comportamiento del módulo traceback.)ss

  print_stack(*, limit=None, file=None)

    Imprime la pila o el seguimiento de esta tarea.

    Esto produce una salida similar a la del módulo traceback para los marcos recuperados por `get_stack()`.

    El argumento limit se pasa directamente a `get_stack()`.

    The file argument is an I/O stream to which the output is written; by default output is written to `sys.stdout`.

  get_coro()

    Retorna el objeto corrutina contenido por `Task`.

    Nuevo en la versión 3.8.

  get_name()

    Retorna el nombre de la Tarea.

    Si no se ha asignado explícitamente ningún nombre a la Tarea, la implementación de Tarea asyncio predeterminada genera un nombre predeterminado durante la creación de instancias.

    Nuevo en la versión 3.8.

  set_name(value)

    Establece el nombre de la Tarea.

    El argumento value puede ser cualquier objeto, que luego se convierte en una cadena.

    En la implementación de Task predeterminada, el nombre será visible en la salida `repr()` de un objeto de tarea.

    Nuevo en la versión 3.8.

  cancel(msg=None)

    Solicita que se cancele la Tarea.

    Esto hace que una excepción `CancelledError` sea lanzada a la corrutina contenida en el próximo ciclo del bucle de eventos.

    The coroutine then has a chance to clean up or even deny the request by suppressing the exception with a `try` … … `except CancelledError` … `finally` block. Therefore, unlike `Future.cancel()`, `Task.cancel()` does not guarantee that the Task will be cancelled, although suppressing cancellation completely is not common and is actively discouraged. Should the coroutine nevertheless decide to suppress the cancellation, it needs to call `Task.uncancel()` in addition to catching the exception.

    Distinto en la versión 3.9: Added the msg parameter.

    Distinto en la versión 3.11: The `msg` parameter is propagated from cancelled task to its awaiter.

    En el ejemplo siguiente se muestra cómo las corrutinas pueden interceptar la solicitud de cancelación:

        async def cancel_me():
            print('cancel_me(): before sleep')

            try:
                # Wait for 1 hour
                await asyncio.sleep(3600)
            except asyncio.CancelledError:
                print('cancel_me(): cancel sleep')
                raise
            finally:
                print('cancel_me(): after sleep')

        async def main():
            # Create a "cancel_me" Task
            task = asyncio.create_task(cancel_me())

            # Wait for 1 second
            await asyncio.sleep(1)

            task.cancel()
            try:
                await task
            except asyncio.CancelledError:
                print("main(): cancel_me is cancelled now")

        asyncio.run(main())

        # Expected output:
        #
        #     cancel_me(): before sleep
        #     cancel_me(): cancel sleep
        #     cancel_me(): after sleep
        #     main(): cancel_me is cancelled now

  cancelled()

    Retorna `True` si la Tarea se cancela.

    La tarea se cancela cuando se solicitó la cancelación con `cancel()` y la corrutina contenida propagó la excepción `CancelledError` que se le ha lanzado.

  uncancel()

    Decrement the count of cancellation requests to this Task.

    Returns the remaining number of cancellation requests.

    Note that once execution of a cancelled task completed, further calls to `uncancel()` are ineffective.

    Nuevo en la versión 3.11.

    This method is used by asyncio’s internals and isn’t expected to be used by end-user code. In particular, if a Task gets successfully uncancelled, this allows for elements of structured concurrency like Task Groups and `asyncio.timeout()` to continue running, isolating cancellation to the respective structured block. For example:

        async def make_request_with_timeout():
            try:
                async with asyncio.timeout(1):
                    # Structured block affected by the timeout:
                    await make_request()
                    await make_another_request()
            except TimeoutError:
                log("There was a timeout")
            # Outer code not affected by the timeout:
            await unrelated_code()

    While the block with `make_request()` and `make_another_request()` might get cancelled due to the timeout, `unrelated_code()` should continue running even in case of the timeout. This is implemented with `uncancel()`. `TaskGroup` context managers use `uncancel()` in a similar fashion.

    If end-user code is, for some reason, suppresing cancellation by catching `CancelledError`, it needs to call this method to remove the cancellation state.

  cancelling()

    Return the number of pending cancellation requests to this Task, i.e., the number of calls to `cancel()` less the number of `uncancel()` calls.

    Note that if this number is greater than zero but the Task is still executing, `cancelled()` will still return `False`. This is because this number can be lowered by calling `uncancel()`, which can lead to the task not being cancelled after all if the cancellation requests go down to zero.

    This method is used by asyncio’s internals and isn’t expected to be used by end-user code. See `uncancel()` for more details.

    Nuevo en la versión 3.11.