# 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

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実行するために、asyncio は以下のメカニズムを提供しています:

- 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

- 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.

  Added in version 3.11: `asyncio.TaskGroup`.

## 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()  # will raise a "RuntimeWarning".

        # 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.

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。

## Task の作成

ソースコード: Lib/asyncio/tasks.py

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

  If name is not `None`, it is set as the name of the task using `Task.set_name()`.

  省略可能なキーワード引数 context によって、coro を実行するためのカスタムの `contextvars.Context` を指定できます。context が省略された場合、現在のコンテキストのコピーが作成されます。

  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。

  注釈

  `asyncio.TaskGroup.create_task()` is a new alternative leveraging structural concurrency; it allows for waiting for a group of related tasks with strong safety guarantees.

  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)

  Added in version 3.7.

  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 3.11 で変更: context パラメータを追加しました。

## タスクのキャンセル

タスクは簡単に、そして安全にキャンセルできます。タスクがキャンセルされた場合、`asyncio.CancelledError` が次の機会に送出されます。

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.

  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`.

    バージョン 3.13 で変更: Close the given coroutine if the task group is not active.

以下はプログラム例です:

    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()}")

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.

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()`.

バージョン 3.13 で変更: 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())

予想される出力:

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

## スリープ

async 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。

  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。

  バージョン 3.13 で変更: Raises `ValueError` if delay is `nan`.

## 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。

  注釈

  A new alternative to create and run tasks concurrently and wait for their completion is `asyncio.TaskGroup`. TaskGroup provides stronger safety guarantees than gather for scheduling a nesting of subtasks: if a task (or a subtask, a task scheduled by a task) raises an exception, TaskGroup will, while gather will not, cancel the remaining scheduled tasks).

  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

  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.

  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.

## Eager Task Factory

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

  A task factory for eager task execution.

  When using this factory (via `loop.set_task_factory(asyncio.eager_task_factory)`), coroutines begin execution synchronously during `Task` construction. Tasks are only scheduled on the event loop if they block. This can be a performance improvement as the overhead of loop scheduling is avoided for coroutines that complete synchronously.

  A common example where this is beneficial is coroutines which employ caching or memoization to avoid actual I/O when possible.

  注釈

  Immediate execution of the coroutine is a semantic change. If the coroutine returns or raises, the task is never scheduled to the event loop. If the coroutine execution blocks, the task is scheduled to the event loop. This change may introduce behavior changes to existing applications. For example, the application's task execution order is likely to change.

  Added in version 3.12.

asyncio.create_eager_task_factory(custom_task_constructor)

  Create an eager task factory, similar to `eager_task_factory()`, using the provided custom_task_constructor when creating a new task instead of the default `Task`.

  custom_task_constructor must be a callable with the signature matching the signature of `Task.__init__`. The callable must return a `asyncio.Task`-compatible object.

  This function returns a callable intended to be used as a task factory of an event loop via `loop.set_task_factory(factory)`).

  Added in version 3.12.

## 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

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()`.

  以下はプログラム例です:

      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.

  注釈

  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).

  以下はプログラム例です:

      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.

  Added in version 3.11.

asyncio.timeout_at(when)

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

  以下はプログラム例です:

      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)

  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。

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

  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。

  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 TimeoutError:
              print('timeout!')

      asyncio.run(main())

      # Expected output:
      #
      #     timeout!

  バージョン 3.7 で変更: When aw is cancelled due to a timeout, `wait_for` waits for aw to be cancelled. Previously, it raised `TimeoutError` immediately.

  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 3.11 で変更: Raises `TimeoutError` instead of `asyncio.TimeoutError`.

## 要素の終了待機

async 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.

  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。

  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 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
  --- | ---
  asyncio.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。
  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 | 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 3.10 で変更: loop パラメータが削除されました。

  バージョン 3.11 で変更: Passing coroutine objects to `wait()` directly is forbidden.

  バージョン 3.12 で変更: Added support for generators yielding tasks.

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.

  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.

  バージョン 3.12 で変更: Added support for generators yielding tasks.

  バージョン 3.13 で変更: The result can now be used as either an asynchronous iterator or as a plain iterator (previously it was only a plain iterator).

## スレッド内での実行

async 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。

  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.

  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.

  Added in version 3.9.

## 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 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。

  Added in version 3.5.1.

## 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。

  Added in version 3.7.

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。

  Added in version 3.7.

asyncio.iscoroutine(obj)

  Return `True` if obj is a coroutine object.

  Added in version 3.4.

## Task オブジェクト

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

  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。

  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.

  An optional keyword-only eager_start argument allows eagerly starting the execution of the `asyncio.Task` at task creation time. If set to `True` and the event loop is running, the task will start executing the coroutine immediately, until the first time the coroutine blocks. If the coroutine returns or raises without blocking, the task will be finished eagerly and will skip scheduling to the event loop.

  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.

  バージョン 3.11 で変更: context パラメータを追加しました。

  バージョン 3.12 で変更: Added the eager_start parameter.

  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。

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

  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。

    注釈

    This will return `None` for Tasks which have already completed eagerly. See the Eager Task Factory.

    Added in version 3.8.

    バージョン 3.12 で変更: Newly added eager task execution means result may be `None`.

  get_context()

    Return the `contextvars.Context` object associated with the task.

    Added in version 3.12.

  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。

    Added in version 3.8.

  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。

    Added in version 3.8.

  cancel(msg=None)

    このタスクに、自身のキャンセルを要求します。

    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.

    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.

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

    バージョン 3.11 で変更: The `msg` parameter is propagated from cancelled task to its awaiter.

    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。

  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.

    Added in version 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, 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).

  バージョン 3.13 で変更: Changed to rescind pending cancellation requests upon reaching zero.

  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.

    Added in version 3.11.