# 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` a `1`.

- Usando Modo de Desarrollo de Python.

- Pasando `debug=True` a `asyncio.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 advertencias `ResourceWarning`. 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()` y `loop.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.

Para programar un callback desde otro hilo del SO, se debe usar el método `loop.call_soon_threadsafe()`. Ejemplo:

    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.

Actualmente no hay forma de programar corrutinas o devoluciones de llamada directamente desde un proceso diferente (como uno que comenzó con `multiprocessing`). La sección Event Loop Methods enumera las APIs que pueden leer desde las tuberías y ver descriptores de archivos sin bloquear el bucle de eventos. Además, las APIs de asyncio Subprocess proporcionan una forma de iniciar un proceso y comunicarse con él desde el bucle de eventos. Por último, el método `loop.run_in_executor()` mencionado anteriormente también se puede usar con un `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` para ejecutar código en un proceso diferente.

## 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