# コルーチンと Task

この節では、コルーチンと Task を利用する高レベルの asyncio の API の概略を解説します。

- コルーチン

- Awaitable

- 非同期プログラムの実行

- Task の作成

- スリープ

- 並行な Task 実行

- キャンセルからの保護

- タイムアウト

- 要素の終了待機

- スレッド内での実行

- 外部スレッドからのスケジュール

- イントロスペクション

- Task オブジェクト

- ジェネレータベースのコルーチン

## コルーチン

Source code: Lib/asyncio/coroutines.py

async/await 構文で宣言された コルーチン は、 asyncio を使ったアプリケーションを書くのに推奨される方法です。例えば、次のコードスニペットは "hello" を出力し、そこから 1 秒待って "world" を出力します:

    >>> import asyncio

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

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

単にコルーチンを呼び出しただけでは、コルーチンの実行スケジュールは予約されていないことに注意してください:

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

実際にコルーチンを走らせるために、 asyncio は3つの機構を提供しています:

- 最上位のエントリーポイントである "main()" 関数を実行する `asyncio.run()` 関数 (上の例を参照してください。)

- コルーチンを await すること。次のコード片は 1 秒間待機した後に "hello" と出力し、 更に 2 秒間待機してから "world" と出力します:

      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())

  予想される出力:

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

- asyncio の `Tasks` としてコルーチンを並行して走らせる `asyncio.create_task()` 関数。

  上のコード例を編集して、ふたつの `say_after` コルーチンを 並行して 走らせてみましょう:

      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')}")

  予想される出力が、スニペットの実行が前回よりも 1 秒早いことを示していることに注意してください:

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

## Awaitable

あるオブジェクトを `await` 式の中で使うことができる場合、そのオブジェクトを awaitable オブジェクトと言います。多くの asyncio API は awaitable を受け取るように設計されています。

awaitable オブジェクトには主に3つの種類があります: コルーチン, Task, そして Future です

コルーチン

Python のコルーチンは awaitable であり、他のコルーチンから待機されることができます:

    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())

重要

このドキュメントにおいて「コルーチン」という用語は以下2つの密接に関連した概念に対して使用できます:

- コルーチン関数: `async def` 関数;

- コルーチンオブジェクト: コルーチン関数 を呼び出すと返ってくるオブジェクト.

asyncio は、古くからある ジェネレータベース のコルーチンもサポートしています。

Task

Task は、コルーチンを 並行に スケジュールするのに使います。

`asyncio.create_task()` のような関数で、コルーチンが Task にラップされているとき、自動的にコルーチンは即時実行されるようにスケジュールされます:

    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())

Future

`Future` は、非同期処理の 最終結果 を表現する特別な 低レベルの awaitable オブジェクトです。

Future オブジェクトが 待機 (await) されている とは、Future がどこか他の場所で解決されるまでコルーチンが待機するということです。

asyncioのFutureオブジェクトを使うと、async/awaitとコールバック形式のコードを併用できます。

通常、アプリケーション水準のコードで Future オブジェクトを作る 必要はありません 。

Future オブジェクトはライブラリや asyncio のAPIで外部に提供されることもあり、await （待機）されることができます:

    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()
        )

Future オブジェクトを返す低レベル関数の良い例は `loop.run_in_executor()` です。

## 非同期プログラムの実行

`asyncio.``run`(coro, *, debug=False)

  coroutine coro を実行し、結果を返します。

  この関数は、非同期イベントループの管理と 非同期ジェネレータの終了処理 およびスレッドプールのクローズ処理を行いながら、渡されたコルーチンを実行します。

  この関数は、同じスレッドで他の非同期イベントループが実行中のときは呼び出せません。

  debug が `True` の場合、イベントループはデバッグモードで実行されます。

  この関数は常に新しいイベントループを作成し、終了したらそのイベントループを閉じます。 この関数は非同期プログラムのメインのエントリーポイントとして使われるべきで、理想的には 1 回だけ呼び出されるべきです。

  以下はプログラム例です:

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

      asyncio.run(main())

  バージョン 3.7 で追加.

  バージョン 3.9 で変更: `loop.shutdown_default_executor()` メソッドを使うように更新されました。

  注釈

  `asyncio.run()` のソースコードは Lib/asyncio/runners.py にあります。

## Task の作成

ソースコード: Lib/asyncio/tasks.py

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

  coro coroutine を `Task` でラップし、その実行をスケジュールします。 Task オブジェクトを返します。

  もし name が `None` でない場合、`Task.set_name()` を使用し、name がタスクの名前として設定されます。

  その Task オブジェクトは `get_running_loop()` から返されたループの中で実行されます。現在のスレッドに実行中のループが無い場合は、 `RuntimeError` が送出されます。

  重要

  タスクが実行中に消えないように、この関数の結果の参照を保存してください。イベントループは弱い参照のみを保持します。ほかに参照元のないタスクは、完了していなくてもガーベジコレクションされる可能性があります。信頼性のある "fire-and-forget" バックグラウンドタスクが必要な場合、コレクションを使ってください。

      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)

  バージョン 3.7 で追加.

  バージョン 3.8 で変更: name パラメータを追加しました。

## スリープ

coroutine `asyncio.``sleep`(delay, result=None)

  delay 秒だけ停止します。

  result が提供されている場合は、コルーチン完了時にそれが呼び出し元に返されます。

  `sleep()` は常に現在の Task を一時中断し、他の Task が実行されるのを許可します。

  delay を 0 に設定することで、他のタスクを実行可能にする最適な方針を提供します。この方法は、実行時間の長い関数が、その実行時間全体にわたってイベントループをブロックしないようにするために利用できます。

  バージョン 3.8 で非推奨、バージョン 3.10 で削除: The `loop` parameter. This function has been implicitly getting the current running loop since 3.7. See What's New in 3.10's Removed section for more information.

  現在の時刻を5秒間、毎秒表示するコルーチンの例:

      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())

  バージョン 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

## 並行な Task 実行

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

  aws シーケンスにある awaitable オブジェクト を 並行 実行します。

  aws にある awaitable がコルーチンである場合、自動的に Task としてスケジュールされます。

  全ての awaitable が正常終了した場合、その結果は返り値を集めたリストになります。 返り値の順序は、 aws での awaitable の順序に相当します。

  return_exceptions が `False` である場合(デフォルト)、`gather()` で await しているタスクに対して、最初の例外が直接伝えられます。aws に並んでいる他の awaitable は、キャンセルされずに 引き続いて実行されます。

  return_exceptions が `True` だった場合、例外は成功した結果と同じように取り扱われ、結果リストに集められます。

  `gather()` が キャンセル された場合、起動された全ての (未完了の) awaitable も キャンセル されます。

  aws シーケンスにある Task あるいは Future が キャンセル された場合、 `CancelledError` を送出したかのうように扱われます。つまり、この場合 `gather()` 呼び出しはキャンセル されません。 これは、起動された 1 つの Task あるいは Future のキャンセルが、他の Task あるいは Future のキャンセルを引き起こすのを避けるためです。

  バージョン 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

  以下はプログラム例です:

      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]

  注釈

  return_exceptions が False の場合、いったん完了状態となった gather() をキャンセルしても起動された awaitables がキャンセルされないことがあります。例えば、 gather は例外を呼び出し元に送出したあと完了状態になることがあるため、 (起動した awaitable のいずれかから送出された) gather からの例外をキャッチした後で `gather.cancel()` を呼び出しても、他の awaitable がキャンセルされない可能性があります。

  バージョン 3.7 で変更: gather 自身がキャンセルされた場合は、 return_exceptions の値に関わらずキャンセルが伝搬されます。

  バージョン 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

  バージョン 3.10 で非推奨: Deprecation warning is emitted if no positional arguments are provided or not all positional arguments are Future-like objects and there is no running event loop.

## キャンセルからの保護

awaitable `asyncio.``shield`(aw)

  `キャンセル` から awaitable オブジェクト を保護します。

  aw がコルーチンだった場合、自動的に Task としてスケジュールされます。

  文:

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

  は、以下と同じです

      res = await something()

  それを含むコルーチンがキャンセルされた場合を 除き、`something()` 内で動作している Task はキャンセルされません。 `something()` 側から見るとキャンセルは発生しません。 呼び出し元がキャンセルされた場合でも、 "await" 式は `CancelledError` を送出します。

  注意: `something()` が他の理由 (例えば、原因が自分自身) でキャンセルされた場合は `shield()` でも保護できません。

  完全にキャンセルを無視したい場合 (推奨はしません) は、 `shield()` 関数は次のように try/except 節と組み合わせることになるでしょう:

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

  重要

  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.

  バージョン 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

  バージョン 3.10 で非推奨: Deprecation warning is emitted if aw is not Future-like object and there is no running event loop.

## タイムアウト

coroutine `asyncio.``wait_for`(aw, timeout)

  aw awaitable が、完了するかタイムアウトになるのを待ちます。

  aw がコルーチンだった場合、自動的に Task としてスケジュールされます。

  timeout には `None` もしくは待つ秒数の浮動小数点数か整数を指定できます。 timeout が `None` の場合、 Future が完了するまで待ちます。

  タイムアウトが起きた場合は、 Task をキャンセルし `asyncio.TimeoutError` を送出します。

  Task の `キャンセル` を避けるためには、 `shield()` の中にラップしてください。

  この関数は future が実際にキャンセルされるまで待つため、待ち時間の合計は timeout を超えることがあります。キャンセル中に例外が発生した場合は、その例外は伝達されます。

  待機が中止された場合 aw も中止されます。

  バージョン 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

  以下はプログラム例です:

      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 asyncio.TimeoutError:
              print('timeout!')

      asyncio.run(main())

      # Expected output:
      #
      #     timeout!

  バージョン 3.7 で変更: aw がタイムアウトでキャンセルされたとき、 `wait_for` は aw がキャンセルされるまで待ちます。 以前は、すぐに `asyncio.TimeoutError` を送出していました。

  バージョン 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

## 要素の終了待機

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

  イテラブル aws 内の awaitable オブジェクト を並列実行し、 return_when で与えられた条件が満たされるまで処理をブロックします。

  イテラブル aws は空であってはなりません。

  Task/Future からなる 2 つの集合 `(done, pending)` を返します。

  使い方:

      done, pending = await asyncio.wait(aws)

  timeout (浮動小数点数または整数) が指定されていたら、処理を返すのを待つ最大秒数を制御するのに使われます。

  この関数は `asyncio.TimeoutError` を送出しないことに注意してください。 タイムアウトが起きたときに完了していなかった Future や Task は、2 つ目の集合の要素として返されるだけです。

  return_when でこの関数がいつ結果を返すか指定します。指定できる値は以下の 定数のどれか一つです:

  定数 | 説明
  --- | ---
  `FIRST_COMPLETED` | いずれかのフューチャが終了したかキャンセルされたときに返します。
  `FIRST_EXCEPTION` | いずれかのフューチャが例外の送出で終了した場合に返します。例外を送出したフューチャがない場合は、`ALL_COMPLETED` と等価になります。
  `ALL_COMPLETED` | すべてのフューチャが終了したかキャンセルされたときに返します。

  `wait_for()` と異なり、 `wait()` はタイムアウトが起きたときに Future をキャンセルしません。

  バージョン 3.8 で非推奨: aws にある awaitable のどれかがコルーチンの場合、自動的に Task としてスケジュールされます。 コルーチンオブジェクトを `wait()` に直接渡すのは 紛らわしい振る舞い を引き起こすため非推奨です。

  バージョン 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

  注釈

  `wait()` は自動的にコルーチンを Task としてスケジュールし、その後、暗黙的に作成された Task オブジェクトを組になった集合 `(done, pending)` に入れて返します。 従って、次のコードは予想した通りには動作しません:

      async def foo():
          return 42

      coro = foo()
      done, pending = await asyncio.wait({coro})

      if coro in done:
          # This branch will never be run!

  上のスクリプト片は次のように修正できます:

      async def foo():
          return 42

      task = asyncio.create_task(foo())
      done, pending = await asyncio.wait({task})

      if task in done:
          # Everything will work as expected now.

  バージョン 3.8 で非推奨、バージョン 3.11 で削除予定: `wait()` にコルーチンオブジェクトを直接渡すのは非推奨です。

  バージョン 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

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

  イテラブル aws 内の awaitable オブジェクト を並列実行します。コルーチンのイテレータを返します。戻り値の各コルーチンは、残りの awaitable のうちで最も早く得られた結果を待ち受けることができます。

  全フューチャが終了する前にタイムアウトが発生した場合 `asyncio.TimeoutError` を送出します。

  以下はプログラム例です:

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

  バージョン 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

  バージョン 3.10 で非推奨: Deprecation warning is emitted if not all awaitable objects in the aws iterable are Future-like objects and there is no running event loop.

## スレッド内での実行

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

  別のスレッドで非同期的に関数 func を実行します。

  この関数に渡された *args と **kwargs は関数 func に直接渡されます。また、イベントループスレッドのコンテキスト変数に関数を実行するスレッドからアクセスできるように、現在の `contextvars.Context` も伝播されます。

  関数 func の最終結果を待ち受けできるコルーチンを返します。

  このコルーチン関数は、メインスレッドで実行するとイベントループをブロックしてしまうような、 I/O バウンドな関数やメソッドに対して利用されることを主に想定しています。以下は使用例です:

      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.

  注釈

  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.

  バージョン 3.9 で追加.

## 外部スレッドからのスケジュール

`asyncio.``run_coroutine_threadsafe`(coro, loop)

  与えられたイベントループにコルーチンを送ります。 この処理は、スレッドセーフです。

  他の OS スレッドから結果を待つための `concurrent.futures.Future` を返します。

  この関数は、イベントループが動作しているスレッドとは異なる OS スレッドから呼び出すためのものです。 例えば次のように使います:

      # 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

  コルーチンから例外が送出された場合、返された Future に通知されます。 これはイベントループの Task をキャンセルするのにも使えます:

      try:
          result = future.result(timeout)
      except concurrent.futures.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}')

  このドキュメントの 並行処理とマルチスレッド処理 節を参照してください。

  他の asyncio 関数とは異なり、この関数は明示的に渡される loop 引数を必要とします。

  バージョン 3.5.1 で追加.

## イントロスペクション

`asyncio.``current_task`(loop=None)

  現在実行中の `Task` インスタンスを返します。実行中の Task が無い場合は `None` を返します。

  loop が `None` の場合、 `get_running_loop()` が現在のループを取得するのに使われます。

  バージョン 3.7 で追加.

`asyncio.``all_tasks`(loop=None)

  ループで実行された `Task` オブジェクトでまだ完了していないものの集合を返します。

  loop が `None` の場合、 `get_running_loop()` は現在のループを取得するのに使われます。

  バージョン 3.7 で追加.

## Task オブジェクト

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

  Python コルーチン を実行する `Future 類` オブジェクトです。 スレッドセーフではありません。

  Task はイベントループのコルーチンを実行するのに使われます。 Future でコルーチンが待機している場合、 Task は自身のコルーチンの実行を一時停止させ、 Future の完了を待ちます。 Future が 完了 したら、 Task が内包しているコルーチンの実行を再開します。

  イベントループは協調スケジューリングを使用します。つまり、イベントループは同時に 1 つの Task のみ実行します。 Task が Future の完了を待っているときは、イベントループは他の Task やコールバックを動作させるか、 IO 処理を実行します。

  Task を作成するには高レベルの `asyncio.create_task()` 関数、あるいは低レベルの `loop.create_task()` 関数や `ensure_future()` 関数を使用してください。 手作業での Task の実装は推奨されません。

  実行中のタスクをキャンセルするためには、`cancel()` メソッドを使用します。このメソッドを呼ぶと、タスクはそれを内包するコルーチンに対して `CancelledError` 例外を送出します。キャンセルの際にコルーチンが Future オブジェクトを待っていた場合、その Future オブジェクトはキャンセルされます。

  `cancelled()` は、タスクがキャンセルされたかを調べるのに使用できます。タスクを内包するコルーチンで `CancelledError` 例外が抑制されておらず、かつタスクが実際にキャンセルされている場合に、このメソッドは `True` を変えます。

  `asyncio.Task` は、`Future.set_result()` と `Future.set_exception()` を除いて、`Future` の API をすべて継承しています。

  Task は `contextvars` モジュールをサポートします。Task が作られたときに現在のコンテキストがコピーされ、のちに Task のコルーチンを実行する際に、コピーされたコンテキストが使用されます。

  バージョン 3.7 で変更: `contextvars` モジュールのサポートを追加。

  バージョン 3.8 で変更: name パラメータを追加しました。

  バージョン 3.10 で非推奨: Deprecation warning is emitted if loop is not specified and there is no running event loop.

  `cancel`(msg=None)

    このタスクに、自身のキャンセルを要求します。

    このメソッドは、イベントループの次のステップにおいて、タスクがラップしているコルーチン内で `CancelledError` 例外が送出されるように準備します。

    コルーチン側では `try` ... ... `except CancelledError` ... `finally` ブロックで例外を処理することにより、クリーンアップ処理を行なったり、リクエストを拒否したりする機会が与えられます。この特性を使ってキャンセル処理を完全に抑え込むことも可能であることから、 `Future.cancel()` と異なり、 `Task.cancel()` は Task が実際にキャンセルされることを保証しません。ただしそのような処理は一般的ではありませんし、そのような処理をしないことが望ましいです。

    バージョン 3.9 で変更: Added the msg parameter.

    以下の例は、コルーチンがどのようにしてキャンセルのリクエストを阻止するかを示しています:

        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`()

    Task が キャンセルされた 場合に `True` を返します。

    `cancel()` メソッドによりキャンセルがリクエストされ、かつ Task がラップしているコルーチンが内部で送出された `CancelledError` 例外を伝達したとき、 Task は実際に キャンセル されます。

  `done`()

    Task が 完了 しているなら `True` を返します。

    Task がラップしているコルーチンが値を返すか、例外を送出するか、または Task がキャンセルされたとき、 Task は 完了 します。

  `result`()

    Task の結果を返します。

    Task が 完了 している場合、ラップしているコルーチンの結果が返されます (コルーチンが例外を送出された場合、その例外が例外が再送出されます)

    Task が キャンセル されている場合、このメソッドは `CancelledError` 例外を送出します。

    Task の結果がまだ未設定の場合、このメソッドは `InvalidStateError` 例外を送出します。

  `exception`()

    Task の例外を返します。

    ラップされたコルーチンが例外を送出した場合、その例外が返されます。ラップされたコルーチンが正常終了した場合、このメソッドは `None` を返します。

    Task が キャンセル されている場合、このメソッドは `CancelledError` 例外を送出します。

    Task がまだ 完了 していない場合、このメソッドは `InvalidStateError` 例外を送出します。

  `add_done_callback`(callback, *, context=None)

    Task が 完了 したときに実行されるコールバックを追加します。

    このメソッドは低水準のコールバックベースのコードでのみ使うべきです。

    詳細については `Future.add_done_callback()` のドキュメントを参照してください。

  `remove_done_callback`(callback)

    コールバックリストから callback を削除します。

    このメソッドは低水準のコールバックベースのコードでのみ使うべきです。

    詳細については `Future.remove_done_callback()` のドキュメントを参照してください。

  `get_stack`(*, limit=None)

    このタスクのスタックフレームのリストを返します。

    コルーチンが完了していない場合、これはサスペンドされた時点でのスタックを返します。コルーチンが正常に処理を完了したか、キャンセルされていた場合は空のリストを返します。コルーチンが例外で終了した場合はトレースバックフレームのリストを返します。

    フレームは常に古いものから新しい物へ並んでいます。

    サスペンドされているコルーチンの場合スタックフレームが 1 個だけ返されます。

    オプション引数 limit は返すフレームの最大数を指定します; デフォルトでは取得可能な全てのフレームを返します。返されるリストの順番は、スタックが返されるか、トレースバックが返されるかによって変わります: スタックでは新しい順に並んだリストが返されますが、トレースバックでは古い順に並んだリストが返されます（これは traceback モジュールの振る舞いと一致します）。

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

    このタスクのスタックまたはトレースバックを出力します。

    このメソッドは `get_stack()` によって取得されるフレームに対し、 traceback モジュールと同じような出力を生成します。

    引数 limit は `get_stack()` にそのまま渡されます。

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

  `get_coro`()

    `Task` がラップしているコルーチンオブジェクトを返します。

    バージョン 3.8 で追加.

  `get_name`()

    Task の名前を返します。

    Task に対して明示的に名前が設定されていない場合, デフォルトの asyncio Task 実装はタスクをインスタンス化する際にデフォルトの名前を生成します。

    バージョン 3.8 で追加.

  `set_name`(value)

    Task に名前を設定します。

    引数 value は文字列に変換可能なオブジェクトであれば何でもかまいません。

    Task のデフォルト実装では、名前はオブジェクトの `repr()` メソッドの出力で確認できます。

    バージョン 3.8 で追加.

## ジェネレータベースのコルーチン

注釈

Support for generator-based coroutines is deprecated and is removed in Python 3.11.

ジェネレータベースのコルーチンは async/await シンタックスに先行して登場しました。これは `yield from` 式を使って Future または他のコルーチンを待ち受ける Python ジェネレータです。

強制ではありませんが、ジェネレータベースのコルーチンは `@asyncio.coroutine` でデコレートされるべきです。

`@``asyncio.``coroutine`

  ジェネレータベースのコルーチンであることを示すデコレータです。

  このデコレータはレガシー機能であるジェネレータベースのコルーチンを async/await コードと互換にします:

      @asyncio.coroutine
      def old_style_coroutine():
          yield from asyncio.sleep(1)

      async def main():
          await old_style_coroutine()

  このデコレータは `async def` で定義されるコルーチンに使用すべきではありません。

  バージョン 3.8 で非推奨、バージョン 3.11 で削除予定: 代わりに `async def` を使ってください。

`asyncio.``iscoroutine`(obj)

  obj が コルーチンオブジェクト であれば `True` を返します。

  このメソッドはジェネレータベースのコルーチンに対しても `True` を返すので、 `inspect.iscoroutine()` とは異なります。

`asyncio.``iscoroutinefunction`(func)

  Return `True` if func is a coroutine function.

  このメソッドは `@coroutine` でデコレートされたジェネレータベースのコルーチン関数に対しても `True` を返すため、 `inspect.iscoroutinefunction()` とは異なります。