# 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 declarado con la sintaxis async/await es la forma preferida de escribir aplicaciones asyncio. Por ejemplo, el siguiente fragmento de código imprime «hola», espera 1 segundo y luego imprime «mundo»:

    >>> 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>

Para ejecutar realmente una corutina, asyncio proporciona los siguientes mecanismos:

- 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

- La clase `asyncio.TaskGroup` proporciona una alternativa más moderna a `create_task()`. Usando esta API, el último ejemplo se convierte en:

      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')}")

  El tiempo y la salida deben ser los mismos que para la versión anterior.

  Added in version 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()  # will raise a "RuntimeWarning".

        # 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()`.

  Un argumento context opcional de solo palabra clave permite especificar un `contextvars.Context` personalizado para que se ejecute el coro. La copia de contexto actual se crea cuando no se proporciona context.

  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()` es una alternativa más nueva que permite una espera conveniente para un grupo de tareas relacionadas.

  Importante

  Guarde una referencia al resultado de esta función, para evitar que una tarea desaparezca en medio de la ejecución. El bucle de eventos solo mantiene referencias débiles a las tareas. Una tarea a la que no se hace referencia en ningún otro lugar puede ser recolectada por el recolector de basura en cualquier momento, incluso antes de que se complete. Para tareas confiables en segundo plano, de tipo «lanzar y olvidar», reúnalas en una colección:

      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)

  Added in version 3.7.

  Distinto en la versión 3.8: Se ha añadido el parámetro name.

  Distinto en la versión 3.11: Se ha añadido el parámetro context.

## Cancelación de tareas

Las tareas se pueden cancelar de forma fácil y segura. Cuando se cancela una tarea, se generará `asyncio.CancelledError` en la tarea en la próxima oportunidad.

Se recomienda que las corrutinas utilicen bloques `try/finally` para realizar de forma sólida la lógica de limpieza. En caso de que `asyncio.CancelledError` se detecte explícitamente, generalmente debería propagarse cuando se complete la limpieza. `asyncio.CancelledError` subclasifica directamente a `BaseException`, por lo que la mayor parte del código no necesitará tenerlo en cuenta.

Los componentes asyncio que permiten la simultaneidad estructurada, como `asyncio.TaskGroup` y `asyncio.timeout()`, se implementan mediante cancelación internamente y podrían comportarse mal si una rutina traga `asyncio.CancelledError`. De manera similar, el código de usuario generalmente no debería llamar a `uncancel`. Sin embargo, en los casos en los que realmente se desea suprimir `asyncio.CancelledError`, es necesario llamar también a `uncancel()` para eliminar completamente el estado de cancelación.

## Grupos de tareas

Los grupos de tareas combinan una API de creación de tareas con una forma conveniente y confiable de esperar a que finalicen todas las tareas del grupo.

class asyncio.TaskGroup

  Un asynchronous context manager que contiene un grupo de tareas. Las tareas se pueden agregar al grupo usando `create_task()`. Se esperan todas las tareas cuando sale el administrador de contexto.

  Added in version 3.11.

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

    Create a task in this task group. The signature matches that of `asyncio.create_task()`. If the task group is inactive (e.g. not yet entered, already finished, or in the process of shutting down), we will close the given `coro`.

    Distinto en la versión 3.13: Close the given coroutine if the task group is not active.

Ejemplo:

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

La instrucción `async with` esperará a que finalicen todas las tareas del grupo. Mientras espera, aún se pueden agregar nuevas tareas al grupo (por ejemplo, pasando `tg` a una de las corrutinas y llamando a `tg.create_task()` en esa corrutina). Una vez finalizada la última tarea y salido del bloque `async with`, no se podrán añadir nuevas tareas al grupo.

La primera vez que alguna de las tareas pertenecientes al grupo falla con una excepción que no sea `asyncio.CancelledError`, las tareas restantes del grupo se cancelan. No se pueden añadir más tareas al grupo. En este punto, si el cuerpo de la instrucción `async with` aún está activo (es decir, aún no se ha llamado a `__aexit__()`), la tarea que contiene directamente la instrucción `async with` también se cancela. El `asyncio.CancelledError` resultante interrumpirá un `await`, pero no saldrá de la instrucción `async with` que lo contiene.

Una vez que todas las tareas han finalizado, si alguna tarea ha fallado con una excepción que no sea `asyncio.CancelledError`, esas excepciones se combinan en un `ExceptionGroup` o `BaseExceptionGroup` (según corresponda; consulte su documentación) que luego se genera.

Dos excepciones básicas se tratan de manera especial: si alguna tarea falla con `KeyboardInterrupt` o `SystemExit`, el grupo de tareas aún cancela las tareas restantes y las espera, pero luego se vuelve a generar el `KeyboardInterrupt` o `SystemExit` inicial en lugar de `ExceptionGroup` o `BaseExceptionGroup`.

Si el cuerpo de la instrucción `async with` finaliza con una excepción (por lo que se llama a `__aexit__()` con un conjunto de excepciones), esto se trata igual que si una de las tareas fallara: las tareas restantes se cancelan y luego se esperan, y las excepciones de no cancelación se agrupan en un grupo de excepción y se generan. La excepción pasada a `__aexit__()`, a menos que sea `asyncio.CancelledError`, también se incluye en el grupo de excepciones. Se hace el mismo caso especial para `KeyboardInterrupt` y `SystemExit` que en el párrafo anterior.

Task groups are careful not to mix up the internal cancellation used to «wake up» their `__aexit__()` with cancellation requests for the task in which they are running made by other parties. In particular, when one task group is syntactically nested in another, and both experience an exception in one of their child tasks simultaneously, the inner task group will process its exceptions, and then the outer task group will receive another cancellation and process its own exceptions.

In the case where a task group is cancelled externally and also must raise an `ExceptionGroup`, it will call the parent task’s `cancel()` method. This ensures that a `asyncio.CancelledError` will be raised at the next `await`, so the cancellation is not lost.

Task groups preserve the cancellation count reported by `asyncio.Task.cancelling()`.

Distinto en la versión 3.13: Improved handling of simultaneous internal and external cancellations and correct preservation of cancellation counts.

### Terminating a Task Group

While terminating a task group is not natively supported by the standard library, termination can be achieved by adding an exception-raising task to the task group and ignoring the raised exception:

    import asyncio
    from asyncio import TaskGroup

    class TerminateTaskGroup(Exception):
        """Exception raised to terminate a task group."""

    async def force_terminate_task_group():
        """Used to force termination of a task group."""
        raise TerminateTaskGroup()

    async def job(task_id, sleep_time):
        print(f'Task {task_id}: start')
        await asyncio.sleep(sleep_time)
        print(f'Task {task_id}: done')

    async def main():
        try:
            async with TaskGroup() as group:
                # spawn some tasks
                group.create_task(job(1, 0.5))
                group.create_task(job(2, 1.5))
                # sleep for 1 second
                await asyncio.sleep(1)
                # add an exception-raising task to force the group to terminate
                group.create_task(force_terminate_task_group())
        except* TerminateTaskGroup:
            pass

    asyncio.run(main())

Expected output:

    Task 1: start
    Task 2: start
    Task 1: done

## Durmiendo

async 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: Se quitó el parámetro loop.

  Distinto en la versión 3.13: Raises `ValueError` if delay is `nan`.

## 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

  Una forma más moderna de crear y ejecutar tareas simultáneamente y esperar a que se completen es `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

  If return_exceptions is false, cancelling gather() after it has been marked done won’t cancel any submitted awaitables. For instance, gather can be marked done after propagating an exception to the caller, therefore, calling `gather.cancel()` after catching an exception (raised by one of the awaitables) from gather won’t cancel any other awaitables.

  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: Se quitó el parámetro loop.

  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.

## Fábrica de tareas ansiosas

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

  Una fábrica de tareas para una ejecución entusiasta de tareas.

  Cuando se utiliza esta fábrica (a través de `loop.set_task_factory(asyncio.eager_task_factory)`), las corrutinas comienzan a ejecutarse sincrónicamente durante la construcción de `Task`. Las tareas sólo se programan en el bucle de eventos si se bloquean. Esto puede suponer una mejora del rendimiento, ya que se evita la sobrecarga de la programación del bucle para las corrutinas que se completan sincrónicamente.

  Un ejemplo común en el que esto resulta beneficioso son las rutinas que emplean almacenamiento en caché o memorización para evitar E/S reales cuando sea posible.

  Nota

  La ejecución inmediata de la corrutina es un cambio semántico. Si la rutina regresa o se activa, la tarea nunca se programa en el bucle de eventos. Si la ejecución de la rutina se bloquea, la tarea se programa en el bucle de eventos. Este cambio puede introducir cambios de comportamiento en las aplicaciones existentes. Por ejemplo, es probable que cambie el orden de ejecución de las tareas de la aplicación.

  Added in version 3.12.

asyncio.create_eager_task_factory(custom_task_constructor)

  Cree una fábrica de tareas entusiastas, similar a `eager_task_factory()`, utilizando el custom_task_constructor proporcionado al crear una nueva tarea en lugar del `Task` predeterminado.

  custom_task_constructor debe ser un callable con la firma que coincida con la firma de `Task.__init__`. El invocable debe devolver un objeto compatible con `asyncio.Task`.

  Esta función devuelve un callable destinado a ser utilizado como fábrica de tareas de un bucle de eventos a través de `loop.set_task_factory(factory)`).

  Added in version 3.12.

## 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

  Guarde una referencia a las tareas pasadas a esta función, para evitar que una tarea desaparezca a mitad de la ejecución. El bucle de eventos solo mantiene referencias débiles a las tareas. Una tarea a la que no se hace referencia en ningún otro lugar puede ser recolectada por el recolector de basura en cualquier momento, incluso antes de que se complete.

  Distinto en la versión 3.10: Se quitó el parámetro loop.

  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)

  Un asynchronous context manager que se puede usar para limitar la cantidad de tiempo que se pasa esperando algo.

  delay puede ser `None` o un número flotante/int de segundos de espera. Si delay es `None`, no se aplicará ningún límite de tiempo; esto puede ser útil si se desconoce el retraso cuando se crea el administrador de contexto.

  En cualquier caso, el administrador de contexto se puede reprogramar después de la creación mediante `Timeout.reschedule()`.

  Ejemplo:

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

  Si `long_running_task` tarda más de 10 segundos en completarse, el administrador de contexto cancelará la tarea actual y manejará internamente el `asyncio.CancelledError` resultante, transformándolo en un `asyncio.TimeoutError` que se puede capturar y manejar.

  Nota

  El administrador de contexto `asyncio.timeout()` es lo que transforma el `asyncio.CancelledError` en un `asyncio.TimeoutError`, lo que significa que el `asyncio.TimeoutError` solo puede capturarse outside del administrador de contexto.

  Ejemplo de captura de `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.")

  El administrador de contexto producido por `asyncio.timeout()` puede reprogramarse para una fecha límite diferente e inspeccionarse.

  class asyncio.Timeout(when)

    Un asynchronous context manager para cancelar corrutinas vencidas.

    Prefer using `asyncio.timeout()` or `asyncio.timeout_at()` rather than instantiating `Timeout` directly.

    `when` debe ser un tiempo absoluto en el que el contexto debe expirar, según lo medido por el reloj del bucle de eventos:

    - Si `when` es `None`, el tiempo de espera nunca se activará.

    - Si `when < loop.time()`, el tiempo de espera se activará en la próxima iteración del bucle de eventos

    > when() → float | None

    >   Retorna la fecha límite actual, o `None` si la fecha límite actual no está establecida.

    > reschedule(when: float | None)

    >   Reprogramar el tiempo de espera.

    > expired() → bool

    >   Retorna si el administrador de contexto ha excedido su fecha límite (caducada).

  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.")

  Los administradores de contexto de tiempo de espera se pueden anidar de forma segura.

  Added in version 3.11.

asyncio.timeout_at(when)

  Similar a `asyncio.timeout()`, excepto que when es el tiempo absoluto para dejar de esperar, o `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.")

  Added in version 3.11.

async 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.

  Si se agota el tiempo de espera, cancela la tarea y lanza `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: Cuando se cancela aw debido a un tiempo de espera, `wait_for` espera a que se cancele aw. Anteriormente, lanzaba `TimeoutError` inmediatamente.

  Distinto en la versión 3.10: Se quitó el parámetro loop.

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

## Esperando primitivas

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

  Ejecuta instancias `Future` y `Task` en el iterable aws simultáneamente y bloquea hasta la condición especificada por return_when.

  El iterable aws no debe estar vacío.

  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.

  Tenga en cuenta que esta función no lanza `TimeoutError`. Los futuros o las tareas que no se realizan cuando se agota el tiempo de espera simplemente se retornan en el segundo conjunto.

  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: Se quitó el parámetro loop.

  Distinto en la versión 3.11: Está prohibido pasar objetos de rutina a `wait()` directamente.

  Distinto en la versión 3.12: Se agregó soporte para generadores que generan tareas.

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

  Run awaitable objects in the aws iterable concurrently. The returned object can be iterated to obtain the results of the awaitables as they finish.

  The object returned by `as_completed()` can be iterated as an asynchronous iterator or a plain iterator. When asynchronous iteration is used, the originally-supplied awaitables are yielded if they are tasks or futures. This makes it easy to correlate previously-scheduled tasks with their results. Example:

      ipv4_connect = create_task(open_connection("127.0.0.1", 80))
      ipv6_connect = create_task(open_connection("::1", 80))
      tasks = [ipv4_connect, ipv6_connect]

      async for earliest_connect in as_completed(tasks):
          # earliest_connect is done. The result can be obtained by
          # awaiting it or calling earliest_connect.result()
          reader, writer = await earliest_connect

          if earliest_connect is ipv6_connect:
              print("IPv6 connection established.")
          else:
              print("IPv4 connection established.")

  During asynchronous iteration, implicitly-created tasks will be yielded for supplied awaitables that aren’t tasks or futures.

  When used as a plain iterator, each iteration yields a new coroutine that returns the result or raises the exception of the next completed awaitable. This pattern is compatible with Python versions older than 3.13:

      ipv4_connect = create_task(open_connection("127.0.0.1", 80))
      ipv6_connect = create_task(open_connection("::1", 80))
      tasks = [ipv4_connect, ipv6_connect]

      for next_connect in as_completed(tasks):
          # next_connect is not one of the original task objects. It must be
          # awaited to obtain the result value or raise the exception of the
          # awaitable that finishes next.
          reader, writer = await next_connect

  A `TimeoutError` is raised if the timeout occurs before all awaitables are done. This is raised by the `async for` loop during asynchronous iteration or by the coroutines yielded during plain iteration.

  Distinto en la versión 3.10: Se quitó el parámetro loop.

  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.

  Distinto en la versión 3.12: Se agregó soporte para generadores que generan tareas.

  Distinto en la versión 3.13: The result can now be used as either an asynchronous iterator or as a plain iterator (previously it was only a plain iterator).

## Ejecutando en hilos

async 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.

  Esta función de rutina está diseñada principalmente para ejecutar funciones/métodos vinculados a IO que, de otro modo, bloquearían el bucle de eventos si se ejecutaran en el subproceso principal. Por ejemplo:

      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

  Llamar directamente a `blocking_io()` en cualquier rutina bloquearía el bucle de eventos durante su duración, lo que daría como resultado 1 segundo adicional de tiempo de ejecución. En cambio, al usar `asyncio.to_thread()`, podemos ejecutarlo en un subproceso separado sin bloquear el ciclo de eventos.

  Nota

  Debido a GIL, `asyncio.to_thread()` generalmente solo se puede usar para hacer que las funciones vinculadas a IO no bloqueen. Sin embargo, para los módulos de extensión que lanzan GIL o implementaciones alternativas de Python que no tienen uno, `asyncio.to_thread()` también se puede usar para funciones vinculadas a la CPU.

  Added in version 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.

  Added in version 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.

  Added in version 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.

  Added in version 3.7.

asyncio.iscoroutine(obj)

  Retorna `True` si obj es un objeto corutina.

  Added in version 3.4.

## Objeto Task

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

  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 retorna `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()`.

  Un argumento context opcional de solo palabra clave permite especificar un `contextvars.Context` personalizado para que se ejecute coro. Si no se proporciona ningún context, la tarea copia el contexto actual y luego ejecuta su rutina en el contexto copiado.

  Un argumento eager_start opcional de solo palabra clave permite iniciar con entusiasmo la ejecución de `asyncio.Task` en el momento de la creación de la tarea. Si se establece en `True` y el bucle de eventos se está ejecutando, la tarea comenzará a ejecutar la corrutina inmediatamente, hasta la primera vez que la corrutina se bloquee. Si la rutina regresa o se activa sin bloquearse, la tarea finalizará con entusiasmo y saltará la programación al bucle de eventos.

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

  Distinto en la versión 3.8: Se ha añadido el parámetro name.

  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: Se ha añadido el parámetro context.

  Distinto en la versión 3.12: Se ha añadido el parámetro eager_start.

  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 retorna 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`.

    If the Task’s result isn’t yet available, this method raises an `InvalidStateError` exception.

  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 retornada varía en función de si se retorna una pila o un traceback: se retornan los marcos más recientes de una pila, pero se retornan 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()`.

    El argumento file es un flujo de E/S en el que se escribe la salida; por defecto, la salida se escribe en `sys.stdout`.

  get_coro()

    Retorna el objeto corrutina contenido por `Task`.

    Nota

    Esto devolverá `None` para las tareas que ya se han completado con entusiasmo. Consulte el Eager Task Factory.

    Added in version 3.8.

    Distinto en la versión 3.12: La ejecución ansiosa de la tarea recientemente agregada significa que el resultado puede ser `None`.

  get_context()

    Devuelve el objeto `contextvars.Context` asociado con la tarea.

    Added in version 3.12.

  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.

    Added in version 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.

    Added in version 3.8.

  cancel(msg=None)

    Solicita que se cancele la Tarea.

    If the Task is already done or cancelled, return `False`, otherwise, return `True`.

    The method arranges for a `CancelledError` exception to be thrown into the wrapped coroutine on the next cycle of the event loop.

    Luego, la corrutina tiene la oportunidad de limpiar o incluso denegar la solicitud suprimiendo la excepción con un bloque `try`… … `except CancelledError`… `finally`. Por lo tanto, a diferencia de `Future.cancel()`, `Task.cancel()` no garantiza que la tarea se cancelará, aunque suprimir la cancelación por completo no es común y se desaconseja activamente. Sin embargo, si la rutina decide suprimir la cancelación, debe llamar a `Task.uncancel()` además de detectar la excepción.

    Distinto en la versión 3.9: Se agregó el parámetro msg.

    Distinto en la versión 3.11: El parámetro `msg` se propaga desde la tarea cancelada a su espera.

    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()

    Disminuye el recuento de solicitudes de cancelación a esta tarea.

    Retorna el número restante de solicitudes de cancelación.

    Tenga en cuenta que una vez que se completa la ejecución de una tarea cancelada, las llamadas posteriores a `uncancel()` no son efectivas.

    Added in version 3.11.

    Este método lo usan los componentes internos de asyncio y no se espera que lo use el código del usuario final. En particular, si una Tarea se cancela con éxito, esto permite que elementos de concurrencia estructurada como Grupos de tareas y `asyncio.timeout()` continúen ejecutándose, aislando la cancelación al bloque estructurado respectivo. Por ejemplo:

        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()

    Si bien el bloque con `make_request()` y `make_another_request()` podría cancelarse debido al tiempo de espera, `unrelated_code()` debería continuar ejecutándose incluso en caso de que se agote el tiempo de espera. Esto se implementa con `uncancel()`. Los administradores de contexto `TaskGroup` usan `uncancel()` de manera similar.

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

    When this method decrements the cancellation count to zero, the method checks if a previous `cancel()` call had arranged for `CancelledError` to be thrown into the task. If it hasn’t been thrown yet, that arrangement will be rescinded (by resetting the internal `_must_cancel` flag).

  Distinto en la versión 3.13: Changed to rescind pending cancellation requests upon reaching zero.

  cancelling()

    Retorna el número de solicitudes de cancelación pendientes a esta Tarea, es decir, el número de llamadas a `cancel()` menos el número de llamadas a `uncancel()`.

    Tenga en cuenta que si este número es mayor que cero pero la tarea aún se está ejecutando, `cancelled()` aún retornará `False`. Esto se debe a que este número se puede reducir llamando a `uncancel()`, lo que puede provocar que la tarea no se cancele después de todo si las solicitudes de cancelación se reducen a cero.

    Este método lo utilizan las partes internas de asyncio y no se espera que lo utilice el código del usuario final. Consulte `uncancel()` para obtener más detalles.

    Added in version 3.11.