코루틴과 태스크
***************

이 절에서는 코루틴과 태스크로 작업하기 위한 고급 asyncio API에 관해 설
명합니다.

* 코루틴

* 어웨이터블

* asyncio 프로그램 실행하기

* 태스크 만들기

* 잠자기

* 동시에 태스크 실행하기

* 취소로부터 보호하기

* 시간제한

* 대기 프리미티브

* 스레드에서 실행하기

* 다른 스레드에서 예약하기

* 인트로스펙션

* Task 객체

* 제너레이터 기반 코루틴


코루틴
======

*Coroutines* declared with the async/await syntax is the preferred way
of writing asyncio applications.  For example, the following snippet
of code prints "hello", waits 1 second, and then prints "world":

   >>> import asyncio

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

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

단지 코루틴을 호출하는 것으로 실행되도록 예약하는 것은 아닙니다:

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

코루틴을 실제로 실행하기 위해, asyncio가 세 가지 주요 메커니즘을 제공
합니다:

* 최상위 진입점 "main()" 함수를 실행하는 "asyncio.run()" 함수 (위의 예
  를 보세요.)

* 코루틴을 기다리기. 다음 코드 조각은 1초를 기다린 후 "hello"를 인쇄한
  다음 *또* 2초를 기다린 후 "world"를 인쇄합니다:

     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())

  예상 출력:

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

* 코루틴을 asyncio "태스크"로 동시에 실행하는 "asyncio.create_task()"
  함수.

  위의 예를 수정해서 두 개의 "say_after" 코루틴을 *동시에* 실행해 봅시
  다:

     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')}")

  예상 출력은 이제 코드 조각이 이전보다 1초 빠르게 실행되었음을 보여줍
  니다:

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


어웨이터블
==========

우리는 객체가 "await" 표현식에서 사용될 수 있을 때 **어웨이터블** 객체
라고 말합니다. 많은 asyncio API는 어웨이터블을 받아들이도록 설계되었습
니다.

*어웨이터블* 객체에는 세 가지 주요 유형이 있습니다: **코루틴**, **태스
크** 및 **퓨처**.

-[ 코루틴 ]-

파이썬 코루틴은 *어웨이터블*이므로 다른 코루틴에서 기다릴 수 있습니다:

   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())

중요:

  이 설명서에서 "코루틴" 이라는 용어는 두 가지 밀접한 관련 개념에 사용
  될 수 있습니다:

  * *코루틴 함수*: "async def" 함수;

  * *코루틴 객체*: *코루틴 함수*를 호출하여 반환된 객체.

asyncio는 기존 제너레이터 기반 코루틴도 지원합니다.

-[ 태스크 ]-

*태스크*는 코루틴을 *동시에* 예약하는 데 사용됩니다.

코루틴이 "asyncio.create_task()"와 같은 함수를 사용하여 *태스크*로 싸
일 때 코루틴은 곧 실행되도록 자동으로 예약됩니다:

   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())

-[ 퓨처 ]-

"Future"는 비동기 연산의 **최종 결과**를 나타내는 특별한 **저수준** 어
웨이터블 객체입니다.

Future 객체를 *기다릴* 때, 그것은 코루틴이 Future가 다른 곳에서 해결될
때까지 기다릴 것을 뜻합니다.

콜백 기반 코드를 async/await와 함께 사용하려면 asyncio의 Future 객체가
필요합니다.

일반적으로 응용 프로그램 수준 코드에서 Future 객체를 만들 **필요는 없
습니다**.

때때로 라이브러리와 일부 asyncio API에 의해 노출되는 Future 객체를 기
다릴 수 있습니다:

   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 객체를 반환하는 저수준 함수의 좋은 예는
"loop.run_in_executor()"입니다.


asyncio 프로그램 실행하기
=========================

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

   *코루틴* *coro*를 실행하고 결과를 반환합니다.

   이 함수는 전달된 코루틴을 실행하고, asyncio 이벤트 루프와 *비동기
   제너레이터의 파이널리제이션*과 스레드 풀 닫기를 관리합니다.

   다른 asyncio 이벤트 루프가 같은 스레드에서 실행 중일 때, 이 함수를
   호출할 수 없습니다.

   *debug*이 "True"면, 이벤트 루프가 디버그 모드로 실행됩니다.

   이 함수는 항상 새 이벤트 루프를 만들고 끝에 이벤트 루프를 닫습니다.
   asyncio 프로그램의 메인 진입 지점으로 사용해야 하고, 이상적으로는
   한 번만 호출해야 합니다.

   예:

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

      asyncio.run(main())

   버전 3.7에 추가.

   버전 3.9에서 변경: "loop.shutdown_default_executor()"를 사용하도록
   갱신했습니다.

   참고:

     "asyncio.run()"의 소스 코드는 Lib/asyncio/runners.py에서 찾을 수
     있습니다.


태스크 만들기
=============

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

   *coro* 코루틴을 "Task"로 감싸고 실행을 예약합니다. Task 객체를 반환
   합니다.

   *name*이 "None"이 아니면, "Task.set_name()"을 사용하여 태스크의 이
   름으로 설정됩니다.

   "get_running_loop()"에 의해 반환된 루프에서 태스크가 실행되고, 현재
   스레드에 실행 중인 루프가 없으면 "RuntimeError"가 발생합니다.

   중요:

     Save a reference to the result of this function, to avoid a task
     disappearing mid execution.

   버전 3.7에 추가.

   버전 3.8에서 변경: "name" 매개 변수가 추가되었습니다.


잠자기
======

coroutine asyncio.sleep(delay, result=None, *, loop=None)

   *delay* 초 동안 블록합니다.

   *result*가 제공되면, 코루틴이 완료될 때 호출자에게 반환됩니다.

   "sleep()"은 항상 현재 태스크를 일시 중단해서 다른 태스크를 실행할
   수 있도록 합니다.

   Setting the delay to 0 provides an optimized path to allow other
   tasks to run. This can be used by long-running functions to avoid
   blocking the event loop for the full duration of the function call.

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10:
   *loop* 매개 변수.

   5초 동안 현재 날짜를 매초 표시하는 코루틴의 예:

      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())


동시에 태스크 실행하기
======================

awaitable asyncio.gather(*aws, loop=None, return_exceptions=False)

   *aws* 시퀀스에 있는 어웨이터블 객체를 *동시에* 실행합니다.

   *aws*에 있는 어웨이터블이 코루틴이면 자동으로 태스크로 예약됩니다.

   모든 어웨이터블이 성공적으로 완료되면, 결과는 반환된 값들이 합쳐진
   리스트입니다. 결괏값의 순서는 *aws*에 있는 어웨이터블의 순서와 일치
   합니다.

   *return_exceptions*가 "False"(기본값)면, 첫 번째 발생한 예외가
   "gather()"를 기다리는 태스크로 즉시 전파됩니다. *aws* 시퀀스의 다른
   어웨이터블은 **취소되지 않고** 계속 실행됩니다.

   *return_exceptions*가 "True"면, 예외는 성공적인 결과처럼 처리되고,
   결과 리스트에 집계됩니다.

   "gather()"가 *취소되면*, 모든 제출된 (아직 완료되지 않은) 어웨이터
   블도 *취소됩니다*.

   *aws* 시퀀스의 Task나 Future가 *취소되면*, 그것이 "CancelledError"
   를 일으킨 것처럼 처리됩니다 -- 이때 "gather()" 호출은 취소되지 **않
   습니다**. 이것은 제출된 태스크/퓨처 하나를 취소하는 것이 다른 태스
   크/퓨처를 취소하게 되는 것을 막기 위한 것입니다.

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10:
   *loop* 매개 변수.

   예:

      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]

   참고:

     *return_exceptions*가 False이면, 완료로 표시된 후 gather()를 취소
     하는 것은 제출된 어웨이터블을 취소하지 않습니다. 예를 들어, 예외
     를 호출자에게 전파한 후 gather가 완료된 것으로 표시될 수 있습니다
     , 따라서 gather에서 (어웨이터블 중 하나에 의해 발생한) 예외를 포
     착한 후 "gather.cancel()"을 호출하는 것은 다른 어웨이터블을 취소
     하지 않습니다.

   버전 3.7에서 변경: *gather* 자체가 취소되면, *return_exceptions*와
   관계없이 취소가 전파됩니다.


취소로부터 보호하기
===================

awaitable asyncio.shield(aw, *, loop=None)

   어웨이터블 객체를 "취소"로부터 보호합니다.

   *aw*가 코루틴이면 자동으로 태스크로 예약됩니다.

   다음 문장:

      res = await shield(something())

   은 다음과 동등합니다:

      res = await something()

   *단*, 그것을 포함하는 코루틴이 취소되면, "something()"에서 실행 중
   인 태스크는 취소되지 않는다는 것만 예외입니다. "something()"의 관점
   에서는, 취소가 일어나지 않았습니다. 호출자는 여전히 취소되었고,
   "await" 표현식은 여전히 "CancelledError"를 발생시킵니다.

   "something()"가 다른 수단(즉, 그 안에서 스스로)에 의해 취소되면,
   "shield()"도 취소됩니다.

   취소를 완전히 무시하려면(권장되지 않습니다), 다음과 같이 "shield()"
   함수를 try/except 절과 결합해야 합니다:

      try:
          res = await shield(something())
      except CancelledError:
          res = None

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10:
   *loop* 매개 변수.


시간제한
========

coroutine asyncio.wait_for(aw, timeout, *, loop=None)

   *aw* 어웨이터블이 제한된 시간 내에 완료될 때까지 기다립니다.

   *aw*가 코루틴이면 자동으로 태스크로 예약됩니다.

   *timeout*은 "None" 또는 대기할 float 나 int 초 수입니다. *timeout*
   이 "None"이면 퓨처가 완료될 때까지 블록합니다.

   시간 초과가 발생하면, 태스크를 취소하고 "asyncio.TimeoutError"를 발
   생시킵니다.

   태스크 "취소"를 피하려면, "shield()"로 감싸십시오.

   이 함수는 퓨처가 실제로 취소될 때까지 대기하므로, 총 대기 시간이
   *timeout*을 초과할 수 있습니다. 취소하는 동안 예외가 발생하면, 전파
   됩니다.

   대기가 취소되면, 퓨처 *aw*도 취소됩니다.

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10:
   *loop* 매개 변수.

   예:

      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!

   버전 3.7에서 변경: 시간 초과로 인해 *aw*가 취소되면, "wait_for"는
   *aw*가 취소될 때까지 대기합니다. 이전에는 "asyncio.TimeoutError"가
   즉시 발생했습니다.


대기 프리미티브
===============

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

   *aws* 이터러블에 있는 어웨이터블 객체를 동시에 실행하고,
   *return_when*에 의해 지정된 조건을 만족할 때까지 블록합니다.

   *aws* 이터러블은 비어있을 수 없습니다.

   두 집합의 태스크/퓨처를 반환합니다: "(done, pending)".

   사용법:

      done, pending = await asyncio.wait(aws)

   *timeout*(float나 int)을 지정하면, 반환하기 전에 대기할 최대 시간(
   초)을 제어할 수 있습니다.

   이 함수는 "asyncio.TimeoutError"를 발생시키지 않음에 유의하십시오.
   시간 초과가 발생할 때 완료되지 않은 퓨처나 태스크는 단순히 두 번째
   집합으로 반환됩니다.

   *return_when*는 이 함수가 언제 반환해야 하는지 나타냅니다. 다음 상
   수 중 하나여야 합니다:

   +-------------------------------+------------------------------------------+
   | 상수                          | 설명                                     |
   |===============================|==========================================|
   | "FIRST_COMPLETED"             | 퓨처가 하나라도 끝나거나 취소될 때 함수  |
   |                               | 가 반환됩니다.                           |
   +-------------------------------+------------------------------------------+
   | "FIRST_EXCEPTION"             | 퓨처가 하나라도 예외를 일으켜 끝나면 함  |
   |                               | 수가 반환됩니다. 어떤 퓨처도 예외를 일으 |
   |                               | 키지 않으면 "ALL_COMPLETED"와 같습니다.  |
   +-------------------------------+------------------------------------------+
   | "ALL_COMPLETED"               | 모든 퓨처가 끝나거나 취소되면 함수가 반  |
   |                               | 환됩니다.                                |
   +-------------------------------+------------------------------------------+

   "wait_for()"와 달리, "wait()"는 시간 초과가 발생할 때 퓨처를 취소하
   지 않습니다.

   버전 3.8부터 폐지: *aws*에 있는 어웨이터블이 코루틴이면, 자동으로
   태스크로 예약됩니다. 코루틴 객체를 "wait()"로 직접 전달하는 것은 혼
   란스러운 동작으로 연결되므로 폐지되었습니다.

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10:
   *loop* 매개 변수.

   참고:

     "wait()"는 코루틴을 태스크로 자동 예약하고, 나중에 묵시적으로 생
     성된 Task 객체를 "(done, pending)" 집합으로 반환합니다. 따라서 다
     음 코드는 기대한 대로 작동하지 않습니다:

        async def foo():
            return 42

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

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

     위의 조각을 고치는 방법은 다음과 같습니다:

        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.

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.11: 코루
   틴 객체를 "wait()"로 직접 전달하는 것은 폐지되었습니다.

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

   *aws* 이터러블에 있는 어웨이터블 객체를 동시에 실행합니다. 코루틴의
   이터레이터를 반환합니다. 반환된 각 코루틴은 남아있는 어웨이터블의
   이터러블에서 가장 빠른 다음 결과를 얻기 위해 어웨이트 할 수 있습니
   다.

   모든 퓨처가 완료되기 전에 시간 초과가 발생하면
   "asyncio.TimeoutError"를 발생시킵니다.

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10:
   *loop* 매개 변수.

   예:

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


스레드에서 실행하기
===================

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

   별도의 스레드에서 *func* 함수를 비동기적으로 실행합니다.

   이 함수에 제공된 모든 *args 와 **kwargs 는 *func*로 직접 전달됩니다
   . 또한, 현재 "contextvars.Context"가 전파되어, 이벤트 루프 스레드의
   컨텍스트 변수가 별도의 스레드에서 액세스 될 수 있습니다.

   *func*의 최종 결과를 얻기 위해 어웨이트 할 수 있는 코루틴을 반환합
   니다.

   이 코루틴 함수는 메인 스레드에서 실행된다면 이벤트 루프를 블록할 IO
   병목 함수/메서드를 실행하는 데 주로 사용됩니다. 예를 들면:

      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

   코루틴에서 *blocking_io()*를 직접 호출하면 그동안 이벤트 루프가 블
   록 되어 추가 1초의 실행 시간이 발생합니다. 대신,
   *asyncio.to_thread()*를 사용하면, 이벤트 루프를 블록하지 않고 별도
   의 스레드에서 실행할 수 있습니다.

   참고:

     *GIL*로 인해, *asyncio.to_thread()*는 일반적으로 IO 병목 함수를
     비 블로킹으로 만드는 데만 사용할 수 있습니다. 그러나, GIL을 반납
     하는 확장 모듈이나 GIL이 없는 대체 파이썬 구현의 경우,
     *asyncio.to_thread()*를 CPU 병목 함수에도 사용할 수 있습니다.

   버전 3.9에 추가.


다른 스레드에서 예약하기
========================

asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro, loop)

   주어진 이벤트 루프에 코루틴을 제출합니다. 스레드 안전합니다.

   다른 OS 스레드에서 결과를 기다리는 "concurrent.futures.Future"를 반
   환합니다.

   이 함수는 이벤트 루프가 실행 중인 스레드가 아닌, 다른 OS 스레드에서
   호출하기 위한 것입니다. 예:

      # 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

   코루틴에서 예외가 발생하면, 반환된 Future에 통지됩니다. 또한, 이벤
   트 루프에서 태스크를 취소하는 데 사용할 수 있습니다:

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

   설명서의 동시성과 다중 스레드 절을 참조하십시오.

   다른 asyncio 함수와 달리, 이 함수는 *loop* 인자가 명시적으로 전달되
   어야 합니다.

   버전 3.5.1에 추가.


인트로스펙션
============

asyncio.current_task(loop=None)

   현재 실행 중인 "Task" 인스턴스를 반환하거나 태스크가 실행되고 있지
   않으면 "None"을 반환합니다.

   *loop*가 "None"이면, 현재 루프를 가져오는 데 "get_running_loop()"가
   사용됩니다.

   버전 3.7에 추가.

asyncio.all_tasks(loop=None)

   루프에 의해 실행되는 아직 완료되지 않은 "Task" 객체 집합을 반환합니
   다.

   *loop*가 "None"이면, 현재 루프를 가져오는 데 "get_running_loop()"가
   사용됩니다.

   버전 3.7에 추가.


Task 객체
=========

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

   파이썬 코루틴을 실행하는 "퓨처류" 객체입니다. 스레드 안전하지 않습
   니다.

   태스크는 이벤트 루프에서 코루틴을 실행하는 데 사용됩니다. 만약 코루
   틴이 Future를 기다리고 있다면, 태스크는 코루틴의 실행을 일시 중지하
   고 Future의 완료를 기다립니다. 퓨처가 *완료*되면, 감싸진 코루틴의
   실행이 다시 시작됩니다.

   이벤트 루프는 협업 스케줄링을 사용합니다: 이벤트 루프는 한 번에 하
   나의 Task를 실행합니다. Task가 Future의 완료를 기다리는 동안, 이벤
   트 루프는 다른 태스크, 콜백을 실행하거나 IO 연산을 수행합니다.

   테스크를 만들려면 고수준 "asyncio.create_task()" 함수를 사용하거나,
   저수준 "loop.create_task()" 나 "ensure_future()" 함수를 사용하십시
   오. 태스크의 인스턴스를 직접 만드는 것은 권장되지 않습니다.

   실행 중인 Task를 취소하려면 "cancel()" 메서드를 사용하십시오. 이를
   호출하면 태스크가 감싼 코루틴으로 "CancelledError" 예외를 던집니다.
   코루틴이 취소 중에 Future 객체를 기다리고 있으면, Future 객체가 취
   소됩니다.

   "cancelled()"는 태스크가 취소되었는지 확인하는 데 사용할 수 있습니
   다. 이 메서드는 감싼 코루틴이 "CancelledError" 예외를 억제하지 않고
   실제로 취소되었으면 "True"를 반환합니다.

   "asyncio.Task"는 "Future.set_result()"와 "Future.set_exception()"을
   제외한 모든 API를 "Future"에서 상속받습니다.

   태스크는 "contextvars" 모듈을 지원합니다. 태스크가 만들어질 때 현재
   컨텍스트를 복사하고 나중에 복사된 컨텍스트에서 코루틴을 실행합니다.

   버전 3.7에서 변경: "contextvars" 모듈에 대한 지원이 추가되었습니다.

   버전 3.8에서 변경: "name" 매개 변수가 추가되었습니다.

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10:
   *loop* 매개 변수.

   cancel(msg=None)

      Task 취소를 요청합니다.

      이벤트 루프의 다음 사이클에서 감싼 코루틴으로 "CancelledError"
      예외를 던져넣도록 합니다.

      그러면 코루틴은 "try" ... ... "except CancelledError" ...
      "finally" 블록으로 정리하거나 예외를 억제하여 요청을 거부할 수
      있습니다. 따라서, "Future.cancel()"와 달리 "Task.cancel()"은
      Task가 취소됨을 보장하지는 않습니다. 하지만 취소를 완전히 억제하
      는 것은 일반적이지 않고, 그렇게 하지 말도록 적극적으로 권합니다.

      버전 3.9에서 변경: "msg" 매개 변수가 추가되었습니다.

      다음 예는 코루틴이 취소 요청을 가로채는 방법을 보여줍니다:

         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()

      Task가 *취소(cancelled)*되었으면 "True"를 반환합니다.

      Task는 "cancel()"로 취소가 요청되고 감싼 코루틴이 자신에게 전달
      된 "CancelledError" 예외를 확산할 때 *최소(cancelled)*됩니다.

   done()

      Task가 *완료(done)*되었으면 "True"를 반환합니다.

      감싼 코루틴이 값을 반환하거나 예외를 일으키거나, Task가 취소되면
      Task는 *완료(done)*됩니다.

   result()

      Task의 결과를 반환합니다.

      Task가 *완료(done)*되었으면 감싼 코루틴의 결과가 반환됩니다 (또
      는 코루틴이 예외를 발생시켰으면 해당 예외가 다시 발생합니다).

      태스크가 *취소(cancelled)*되었으면, 이 메서드는 "CancelledError"
      예외를 발생시킵니다.

      태스크 결과를 아직 사용할 수 없으면, 이 메서드는
      "InvalidStateError" 예외를 발생시킵니다.

   exception()

      Task의 예외를 반환합니다.

      감싼 코루틴이 예외를 발생시키면, 그 예외가 반환됩니다. 감싼 코루
      틴이 정상적으로 반환되면, 이 메서드는 "None"을 반환합니다.

      태스크가 *취소(cancelled)*되었으면, 이 메서드는 "CancelledError"
      예외를 발생시킵니다.

      태스크가 아직 *완료(done)*되지 않았으면, 이 메서드는
      "InvalidStateError" 예외를 발생시킵니다.

   add_done_callback(callback, *, context=None)

      태스크가 *완료(done)*될 때 실행할 콜백을 추가합니다.

      이 메서드는 저수준 콜백 기반 코드에서만 사용해야 합니다.

      자세한 내용은 "Future.add_done_callback()" 설명서를 참조하십시오
      .

   remove_done_callback(callback)

      콜백 목록에서 *callback*을 제거합니다.

      이 메서드는 저수준 콜백 기반 코드에서만 사용해야 합니다.

      자세한 내용은 "Future.remove_done_callback()" 설명서를 참조하십
      시오.

   get_stack(*, limit=None)

      이 Task의 스택 프레임 리스트를 돌려줍니다.

      감싼 코루틴이 완료되지 않았으면, 일시 정지된 곳의 스택을 반환합
      니다. 코루틴이 성공적으로 완료되었거나 취소되었으면 빈 리스트가
      반환됩니다. 코루틴이 예외로 종료되었으면, 이것은 트레이스백 프레
      임의 리스트를 반환합니다.

      프레임은 항상 가장 오래된 것부터 순서대로 정렬됩니다.

      일시 정지된 코루틴에서는 하나의 스택 프레임만 반환됩니다.

      선택적 *limit* 인자는 반환할 최대 프레임 수를 설정합니다; 기본적
      으로 사용 가능한 모든 프레임이 반환됩니다. 반환되는 리스트의 순
      서는 스택과 트레이스백 중 어느 것이 반환되는지에 따라 다릅니다:
      스택은 최신 프레임이 반환되지만, 트레이스백은 가장 오래된 프레임
      이 반환됩니다. (이는 traceback 모듈의 동작과 일치합니다.)

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

      이 Task의 스택이나 트레이스백을 인쇄합니다.

      이것은 "get_stack()"으로 얻은 프레임에 대해 traceback 모듈과 유
      사한 출력을 생성합니다.

      *limit* 인자는 "get_stack()"에 직접 전달됩니다.

      *file* 인자는 출력이 기록되는 I/O 스트림입니다; 기본적으로 출력
      은 "sys.stderr"에 기록됩니다.

   get_coro()

      "Task"로 싸인 코루틴 객체를 반환합니다.

      버전 3.8에 추가.

   get_name()

      Task의 이름을 반환합니다.

      Task에 명시적으로 이름이 지정되지 않으면, 기본 asyncio Task 구현
      은 인스턴스화 중에 기본 이름을 생성합니다.

      버전 3.8에 추가.

   set_name(value)

      Task의 이름을 설정합니다.

      *value* 인자는 모든 객체가 될 수 있으며, 문자열로 변환됩니다.

      기본 Task 구현에서, 이름은 태스크 객체의 "repr()" 출력에 표시됩
      니다.

      버전 3.8에 추가.


제너레이터 기반 코루틴
======================

참고:

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

제너레이터 기반 코루틴은 async/await 문법 전에 나왔습니다. 퓨처와 다른
코루틴을 기다리기 위해 "yield from" 표현식을 사용하는 파이썬 제너레이
터입니다.

제너레이터 기반 코루틴은 "@asyncio.coroutine"으로 데코레이트 되어야 하
지만 강제되지는 않습니다.

@asyncio.coroutine

   제너레이터 기반 코루틴을 표시하는 데코레이터.

   이 데코레이터는 기존 제너레이터 기반 코루틴이 async/await 코드와 호
   환되도록 합니다:

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

      async def main():
          await old_style_coroutine()

   "async def" 코루틴에는 이 데코레이터를 사용하면 안 됩니다.

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.11: 대신
   "async def"를 사용하십시오.

asyncio.iscoroutine(obj)

   *obj*가 코루틴 객체면 "True"를 반환합니다.

   이 메서드는 제너레이터 기반 코루틴에 대해 "True"를 반환하기 때문에,
   "inspect.iscoroutine()"과 다릅니다.

asyncio.iscoroutinefunction(func)

   *func*가 코루틴 함수면 "True"를 반환합니다.

   이 메서드는 "@coroutine"으로 데코레이트 된 제너레이터 기반 코루틴
   함수에 대해 "True"를 반환하기 때문에,
   "inspect.iscoroutinefunction()"과 다릅니다.
