# Desenvolvendo com asyncio

A programação assíncrona é diferente da programação “sequencial” clássica.

Esta página lista erros e armadilhas comuns e explica como evitá-los.

## Modo de Depuração

Por padrão, o asyncio é executado em modo de produção. Para facilitar o desenvolvimento, o asyncio fornece um modo de depuração.

Há várias maneiras de habilitar o modo de depuração do asyncio:

- Definindo a variável de ambiente `PYTHONASYNCIODEBUG` como `1`.

- Usando o Modo de Desenvolvimento do Python.

- Passando `debug=True` para `asyncio.run()`.

- Chamando `loop.set_debug()`.

Além de habilitar o modo de depuração, considere também:

- setting the log level of the asyncio logger to `logging.DEBUG`, for example the following snippet of code can be run at startup of the application:

      logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

- configurando o módulo `warnings` para exibir avisos `ResourceWarning`. Uma forma de fazer isso é usando a opção de linha de comando: `-W` `default`.

Quando o modo de depuração está habilitado:

- Muitas APIs do asyncio que não são thread-safe (como os métodos `loop.call_soon()` e `loop.call_at()`) levantam uma exceção se forem chamadas a partir de uma thread incorreta.

- O tempo de execução de um seletor de E/S é registrado se demorar muito para executar a operação E/S.

- Funções de retorno demorando mais do que 100 milissegundos são registradas. O atributo `loop.slow_callback_duration` pode ser usado para definir a duração de execução mínima em segundos para se considerada “devagar”.

## Concorrência e Múltiplas Threads

Um laço de eventos é executado em uma thread (geralmente a thread principal) e executa todos as funções de retorno e Tasks nessa mesma thread. Enquanto uma Task está em execução no laço de eventos, nenhuma outra Task pode ser executada na mesma thread. Quando uma Task executa uma expressão `await`, a Task em execução é suspensa, e o laço de eventos passa a executar a próxima Task.

Para agendar uma callback de outra thread do SO, o método `loop.call_soon_threadsafe()` deve ser usado. Exemplo:

    loop.call_soon_threadsafe(callback, *args)

Quase todos os objetos do asyncio não são seguros para threads, o que normalmente não é um problema, a menos que exista código que funcione com eles fora de uma Task ou de um callback. Se houver a necessidade de esse tipo de código chamar uma API de baixo nível do asyncio, o método `loop.call_soon_threadsafe()` deve ser usado, por exemplo:

    loop.call_soon_threadsafe(fut.cancel)

Para agendar um objeto corrotina a partir de uma thread diferente do sistema operacional, a função `run_coroutine_threadsafe()` deve ser usada. Ela retorna um `concurrent.futures.Future`. para acessar o resultado:

    async def coro_func():
         return await asyncio.sleep(1, 42)

    # Later in another OS thread:

    future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro_func(), loop)
    # Wait for the result:
    result = future.result()

Para manipular sinais, o laço de eventos deve ser executado na thread principal.

O método `loop.run_in_executor()` pode ser usado com um `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` ou `InterpreterPoolExecutor` para executar o código de bloqueio em uma thread de sistema operacional diferente, sem bloquear a thread de sistema operacional na qual o laço de eventos é executado.

There is currently no way to schedule coroutines or callbacks directly from a different process (such as one started with `multiprocessing`). The Event loop methods section lists APIs that can read from pipes and watch file descriptors without blocking the event loop. In addition, asyncio’s Subprocess APIs provide a way to start a process and communicate with it from the event loop. Lastly, the aforementioned `loop.run_in_executor()` method can also be used with a `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` to execute code in a different process.

## Executando código bloqueante

O código bloqueante (vinculada à CPU) não deve ser chamado diretamente. Por exemplo, se uma função executa um cálculo pesado de CPU durante 1 segundo, todas as Tasks concorrentes do asyncio e as operações de E/S serão atrasadas por 1 segundo.

Um executor pode ser usado para executar uma tarefa em uma thread diferente, incluindo em um interpretador diferente, ou até mesmo em um processo diferente, para evitar bloquear a thread do sistema operacional onde o laço de eventos está sendo executado. Consulte o método `loop.run_in_executor()` para mais detalhes.

## Gerando logs

asyncio usa o módulo `logging` e todo registro é feito via o registrador `"asyncio"`.

O nível padrão de log é `logging.INFO`, que pode ser facilmente ajustado:

    logging.getLogger("asyncio").setLevel(logging.WARNING)

Logging de rede pode bloquear o laço de eventos. Recomenda-se usar uma thread separada para lidar com os logs ou usar E/S não bloqueante. Por exemplo, veja Dealing with handlers that block.

## Detectar corrotinas nunca aguardadas

Quando uma função de corrotina é chamada, mas não é aguardada (por exemplo, `coro()` em vez de `await coro()`) ou a corrotina não é agendada com `asyncio.create_task()`, o asyncio emitirá um `RuntimeWarning`:

    import asyncio

    async def test():
        print("never scheduled")

    async def main():
        test()

    asyncio.run(main())

Saída:

    test.py:7: RuntimeWarning: coroutine 'test' was never awaited
      test()

Saída no modo de depuração:

    test.py:7: RuntimeWarning: coroutine 'test' was never awaited
    Coroutine created at (most recent call last)
      File "../t.py", line 9, in <module>
        asyncio.run(main(), debug=True)

      < .. >

      File "../t.py", line 7, in main
        test()
      test()

A correção usual é aguardar a corrotina ou chamar a função `asyncio.create_task()`:

    async def main():
        await test()

## Detectar exceções nunca recuperadas

Se um `Future.set_exception()` é chamado, mas o objeto Future nunca é aguardado, a exceção nunca será propagada para o código do usuário. Nesse caso, o asyncio emitirá uma mensagem de log quando o objeto Future for coletado pela coleta de lixo.

Exemplo de uma exceção não tratada:

    import asyncio

    async def bug():
        raise Exception("not consumed")

    async def main():
        asyncio.create_task(bug())

    asyncio.run(main())

Saída:

    Task exception was never retrieved
    future: <Task finished coro=<bug() done, defined at test.py:3>
      exception=Exception('not consumed')>

    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 4, in bug
        raise Exception("not consumed")
    Exception: not consumed

Enable the debug mode to get the traceback where the task was created:

    asyncio.run(main(), debug=True)

Saída no modo de depuração:

    Task exception was never retrieved
    future: <Task finished coro=<bug() done, defined at test.py:3>
        exception=Exception('not consumed') created at asyncio/tasks.py:321>

    source_traceback: Object created at (most recent call last):
      File "../t.py", line 9, in <module>
        asyncio.run(main(), debug=True)

    < .. >

    Traceback (most recent call last):
      File "../t.py", line 4, in bug
        raise Exception("not consumed")
    Exception: not consumed

## Asynchronous generators best practices

Writing correct and efficient asyncio code requires awareness of certain pitfalls. This section outlines essential best practices that can save you hours of debugging.

### Close asynchronous generators explicitly

It is recommended to manually close the asynchronous generator. If a generator exits early - for example, due to an exception raised in the body of an `async for` loop - its asynchronous cleanup code may run in an unexpected context. This can occur after the tasks it depends on have completed, or during the event loop shutdown when the async-generator’s garbage collection hook is called.

To avoid this, explicitly close the generator by calling its `aclose()` method, or use the `contextlib.aclosing()` context manager:

    import asyncio
    import contextlib

    async def gen():
      yield 1
      yield 2

    async def func():
      async with contextlib.aclosing(gen()) as g:
        async for x in g:
          break  # Don't iterate until the end

    asyncio.run(func())

As noted above, the cleanup code for these asynchronous generators is deferred. The following example demonstrates that the finalization of an asynchronous generator can occur in an unexpected order:

    import asyncio
    work_done = False

    async def cursor():
        try:
            yield 1
        finally:
            assert work_done

    async def rows():
        global work_done
        try:
            yield 2
        finally:
            await asyncio.sleep(0.1) # imitate some async work
            work_done = True

    async def main():
        async for c in cursor():
            async for r in rows():
                break
            break

    asyncio.run(main())

For this example, we get the following output:

    unhandled exception during asyncio.run() shutdown
    task: <Task finished name='Task-3' coro=<<async_generator_athrow without __name__>()> exception=AssertionError()>
    Traceback (most recent call last):
      File "example.py", line 6, in cursor
        yield 1
    asyncio.exceptions.CancelledError

    During handling of the above exception, another exception occurred:

    Traceback (most recent call last):
      File "example.py", line 8, in cursor
        assert work_done
               ^^^^^^^^^
    AssertionError

The `cursor()` asynchronous generator was finalized before the `rows` generator - an unexpected behavior.

The example can be fixed by explicitly closing the `cursor` and `rows` async-generators:

    async def main():
        async with contextlib.aclosing(cursor()) as cursor_gen:
            async for c in cursor_gen:
                async with contextlib.aclosing(rows()) as rows_gen:
                    async for r in rows_gen:
                        break
                break

### Create asynchronous generators only when the event loop is running

It is recommended to create asynchronous generators only after the event loop has been created.

To ensure that asynchronous generators close reliably, the event loop uses the `sys.set_asyncgen_hooks()` function to register callback functions. These callbacks update the list of running asynchronous generators to keep it in a consistent state.

When the `loop.shutdown_asyncgens()` function is called, the running generators are stopped gracefully and the list is cleared.

The asynchronous generator invokes the corresponding system hook during its first iteration. At the same time, the generator records that the hook has been called and does not call it again.

Therefore, if iteration begins before the event loop is created, the event loop will not be able to add the generator to its list of active generators because the hooks are set after the generator attempts to call them. Consequently, the event loop will not be able to terminate the generator if necessary.

Considere o exemplo a seguir:

    import asyncio

    async def agenfn():
        try:
            yield 10
        finally:
            await asyncio.sleep(0)

    with asyncio.Runner() as runner:
        agen = agenfn()
        print(runner.run(anext(agen)))
        del agen

Saída:

    10
    Exception ignored while closing generator <async_generator object agenfn at 0x000002F71CD10D70>:
    Traceback (most recent call last):
      File "example.py", line 13, in <module>
        del agen
            ^^^^
    RuntimeError: async generator ignored GeneratorExit

This example can be fixed as follows:

    import asyncio

    async def agenfn():
        try:
            yield 10
        finally:
            await asyncio.sleep(0)

    async def main():
        agen = agenfn()
        print(await anext(agen))
        del agen

    asyncio.run(main())

### Avoid concurrent iteration and closure of the same generator

Async generators may be reentered while another `__anext__()` / `athrow()` / `aclose()` call is in progress. This may lead to an inconsistent state of the async generator and can cause errors.

Let’s consider the following example:

    import asyncio

    async def consumer():
        for idx in range(100):
            await asyncio.sleep(0)
            message = yield idx
            print('received', message)

    async def amain():
        agenerator = consumer()
        await agenerator.asend(None)

        fa = asyncio.create_task(agenerator.asend('A'))
        fb = asyncio.create_task(agenerator.asend('B'))
        await fa
        await fb

    asyncio.run(amain())

Saída:

    received A
    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 38, in <module>
        asyncio.run(amain())
        ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^
      File "Lib/asyncio/runners.py", line 204, in run
        return runner.run(main)
               ~~~~~~~~~~^^^^^^
      File "Lib/asyncio/runners.py", line 127, in run
        return self._loop.run_until_complete(task)
               ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^
      File "Lib/asyncio/base_events.py", line 719, in run_until_complete
        return future.result()
               ~~~~~~~~~~~~~^^
      File "test.py", line 36, in amain
        await fb
    RuntimeError: anext(): asynchronous generator is already running

Therefore, it is recommended to avoid using asynchronous generators in parallel tasks or across multiple event loops.