Desarrollando con asyncio¶
La programación asincrónica es diferente a la programación «secuencial» clásica.
Esta página enumera errores y trampas comunes y explica cómo evitarlos.
Modo Depuración¶
Por defecto asyncio se ejecuta en modo producción. Para facilitar el desarrollo asyncio tiene un modo depuración.
Hay varias maneras de habilitar el modo depuración de asyncio:
Definiendo la variable de entorno
PYTHONASYNCIODEBUG
a1
.Usando la opción
-X
dev
de la línea de comandos de Python.Pasando
debug=True
aasyncio.run()
.Invocando
loop.set_debug()
.
Además de habilitar el modo depuración, considere también:
definir el nivel de log del asyncio logger a
logging.DEBUG
, por ejemplo el siguiente fragmento de código puede ser ejecutado al inicio de la aplicación:logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
configurando el módulo
warnings
para mostrar advertenciasResourceWarning
. Una forma de hacerlo es usando la opción-W
default
de la línea de comandos.
Cuando el modo depuración está habilitado:
asyncio comprueba las corrutinas que no son esperadas y las registra; esto mitiga la dificultad de las «esperas olvidadas».
Muchas APIs asyncio que no son seguras para hilos (como los métodos
loop.call_soon()
yloop.call_at()
) generan una excepción si son llamados desde un hilo equivocado.El tiempo de ejecución del selector E/S es registrado si tarda demasiado tiempo en realizar una operación E/S.
Los callbacks que tardan más de 100ms son registrados. El atributo
loop.slow_callback_duration
puede ser usado para definir la duración mínima de ejecución en segundos considerada como «lenta».
Concurrencia y Multihilo¶
Un bucle de eventos se ejecuta en un hilo (generalmente el hilo principal) y ejecuta todos los callbacks y las Tareas en su hilo. Mientras una Tarea está ejecutándose en el bucle de eventos, ninguna otra Tarea puede ejecutarse en el mismo hilo. Cuando una Tarea ejecuta una expresión await
, la Tarea en ejecución se suspende y el bucle de eventos ejecuta la siguiente Tarea.
To schedule a callback from another OS thread, the
loop.call_soon_threadsafe()
method should be used. Example:
loop.call_soon_threadsafe(callback, *args)
Casi ningún objeto asyncio es seguro entre hilos (thread safe), lo cual generalmente no es un problema a no ser que haya código que trabaje con ellos desde fuera de una Tarea o un callback. Si tal código necesita llamar a la API de asyncio de bajo nivel, se debe usar el método loop.call_soon_threadsafe()
, por ejemplo:
loop.call_soon_threadsafe(fut.cancel)
Para programar un objeto de corrutina desde una hilo diferente del sistema operativo se debe usar la función run_coroutine_threadsafe()
. Esta retorna un concurrent.futures.Future
para acceder al resultado:
async def coro_func():
return await asyncio.sleep(1, 42)
# Later in another OS thread:
future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro_func(), loop)
# Wait for the result:
result = future.result()
Para manejar señales y ejecutar subprocesos, el bucle de eventos debe ser ejecutado en el hilo principal.
El método loop.run_in_executor()
puede ser usado con un concurrent.futures.ThreadPoolExecutor
para ejecutar código bloqueante en un hilo diferente del sistema operativo sin bloquear el hilo del sistema operativo en el que el bucle de eventos está siendo ejecutado.
There is currently no way to schedule coroutines or callbacks directly
from a different process (such as one started with
multiprocessing
). The Event Loop Methods
section lists APIs that can read from pipes and watch file descriptors
without blocking the event loop. In addition, asyncio’s
Subprocess APIs provide a way to start a
process and communicate with it from the event loop. Lastly, the
aforementioned loop.run_in_executor()
method can also be used
with a concurrent.futures.ProcessPoolExecutor
to execute
code in a different process.
Ejecutando Código Bloqueante¶
Código bloqueante (dependiente de la CPU) no debe ser ejecutado directamente. Por ejemplo, si una función realiza un cálculo intensivo de CPU durante 1 segundo, todas las Tareas y operaciones de Entrada/Salida (IO) concurrentes se retrasarían 1 segundo.
Un ejecutor puede ser usado para ejecutar una tarea en un hilo diferente o incluso en un proceso diferente para evitar bloquear el hilo del sistema operativo con el bucle de eventos. Consulte el método loop.run_in_executor()
para más detalles.
Logueando¶
asyncio usa el módulo logging
y todo el logueo es realizado mediante el logger "asyncio"
.
El nivel de log por defecto es logging.INFO
, el cual puede ser fácilmente ajustado:
logging.getLogger("asyncio").setLevel(logging.WARNING)
Detectar corrutinas no esperadas¶
Cuando una función de corrutina es invocada, pero no esperada (por ejemplo coro()
en lugar de await coro()
) o la corrutina no es programada con asyncio.create_task()
, asyncio emitirá una RuntimeWarning
:
import asyncio
async def test():
print("never scheduled")
async def main():
test()
asyncio.run(main())
Salida:
test.py:7: RuntimeWarning: coroutine 'test' was never awaited
test()
Salida en modo depuración:
test.py:7: RuntimeWarning: coroutine 'test' was never awaited
Coroutine created at (most recent call last)
File "../t.py", line 9, in <module>
asyncio.run(main(), debug=True)
< .. >
File "../t.py", line 7, in main
test()
test()
La solución habitual es esperar la corrutina o llamar a la función asyncio.create_task()
:
async def main():
await test()
Detectar excepciones nunca recuperadas¶
Si un Future.set_exception()
es invocado pero el objeto Futuro nunca es esperado, la excepción nunca será propagada al código del usuario. En este caso, asyncio emitiría un mensaje de registro cuando el objeto Futuro fuera recolectado como basura.
Ejemplo de una excepción no manejada:
import asyncio
async def bug():
raise Exception("not consumed")
async def main():
asyncio.create_task(bug())
asyncio.run(main())
Salida:
Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<bug() done, defined at test.py:3>
exception=Exception('not consumed')>
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in bug
raise Exception("not consumed")
Exception: not consumed
Habilita el modo depuración para obtener el seguimiento de pila (traceback) donde la tarea fue creada:
asyncio.run(main(), debug=True)
Salida en modo depuración:
Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<bug() done, defined at test.py:3>
exception=Exception('not consumed') created at asyncio/tasks.py:321>
source_traceback: Object created at (most recent call last):
File "../t.py", line 9, in <module>
asyncio.run(main(), debug=True)
< .. >
Traceback (most recent call last):
File "../t.py", line 4, in bug
raise Exception("not consumed")
Exception: not consumed