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 tocreate_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。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。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 givencoro
.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¶
- 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。
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 isnan
.
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 duringTask
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 defaultTask
.custom_task_constructor must be a callable with the signature matching the signature of
Task.__init__
. The callable must return aasyncio.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 isNone
, 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 resultingasyncio.CancelledError
internally, transforming it into aTimeoutError
which can be caught and handled.注釈
The
asyncio.timeout()
context manager is what transforms theasyncio.CancelledError
into aTimeoutError
, which means theTimeoutError
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
isNone
, the timeout will never trigger.If
when < loop.time()
, the timeout will trigger on the next iteration of the event loop.
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, orNone
.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.
- 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。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 raisedTimeoutError
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 ofasyncio.TimeoutError
.
要素の終了待機¶
- coroutine asyncio.wait(aws, *, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)¶
Run
Future
andTask
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 theasync 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¶
- 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。
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 usingasyncio.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 toTrue
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。
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。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, unlikeFuture.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 callTask.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()
andmake_another_request()
might get cancelled due to the timeout,unrelated_code()
should continue running even in case of the timeout. This is implemented withuncancel()
.TaskGroup
context managers useuncancel()
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 forCancelledError
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 ofuncancel()
calls.Note that if this number is greater than zero but the Task is still executing,
cancelled()
will still returnFalse
. This is because this number can be lowered by callinguncancel()
, 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.