# Corrotinas e Tarefas

Esta seção descreve APIs assíncronas de alto nível para trabalhar com corrotinas e tarefas.

- Corrotinas

- Aguardáveis

- Executando um programa asyncio

- Criando Tarefas

- Dormindo

- Executando tarefas concorrentemente

- Protegendo contra cancelamento

- Tempo limite

- Primitivas de Espera

- Executando em Threads

- Agendando a partir de outras Threads

- Introspecção

- Objeto Task

- Corrotinas baseadas em gerador

## Corrotinas

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

Perceba que simplesmente chamar uma corrotina não irá agendá-la para ser executada:

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

Para realmente executar uma corrotina, asyncio fornece três mecanismos principais:

- A função `asyncio.run()` para executar a função “main()” do ponto de entrada no nível mais alto (veja o exemplo acima.)

- Aguardando uma corrotina. O seguinte trecho de código exibirá “hello” após esperar por 1 segundo e, em seguida, exibirá “world” após esperar por outros 2 segundos:

      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())

  Resultado esperado:

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

- A função `asyncio.create_task()` para executar corrotinas concorrentemente como `Tasks` asyncio.

  Vamos modificar o exemplo acima e executar duas corrotinas `say_after` concorrentemente:

      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')}")

  Perceba que a saída esperada agora mostra que o trecho de código é executado 1 segundo mais rápido do que antes:

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

## Aguardáveis

Dizemos que um objeto é um objeto aguardável se ele pode ser usado em uma expressão `await`. Muitas APIs asyncio são projetadas para aceitar aguardáveis.

Existem três tipos principais de objetos aguardáveis: corrotinas, Tarefas, e Futuros.

Corrotinas

Corrotinas Python são aguardáveis e portanto podem ser aguardadas a partir de outras corrotinas:

    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())

Importante

Nesta documentação, o termo “corrotina” pode ser usado para dois conceitos intimamente relacionados:

- uma função de corrotina: uma função `async def`;

- um objeto de corrotina: um objeto retornado ao chamar uma função de corrotina.

asyncio também suporta corrotinas legadas baseadas em geradores.

Tarefas

Tarefas são usadas para agendar corrotinas concorrentemente.

Quando uma corrotina é envolta em uma tarefa com funções como `asyncio.create_task()`, a corrotina é automaticamente agendada para executar em breve:

    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())

Futuros

Um `Future` é um objeto aguardável especial de baixo nível que representa um resultado eventual de uma operação assíncrona.

Quando um objeto Future é aguardado isso significa que a corrotina irá esperar até que o Future seja resolvido em algum outro local.

Objetos Future em asyncio são necessários para permitir que código baseado em função de retorno seja utilizado com async/await.

Normalmente não existe necessidade em criar objetos Future no nível de código da aplicação.

Objetos Future, algumas vezes expostos por bibliotecas e algumas APIs asyncio, podem ser aguardados:

    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()
        )

Um bom exemplo de uma função de baixo nível que retorna um objeto Future é `loop.run_in_executor()`.

## Executando um programa asyncio

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

  Executa a corrotina coro e retorna o resultado.

  Esta função executa a corrotina passada, tomando cuidado de gerenciar o laço de eventos asyncio, finalizando geradores assíncronos, e encerrando a threadpool.

  Esta função não pode ser chamada quando outro laço de eventos asyncio está executando na mesma thread.

  Se debug for `True`, o laço de eventos irá ser executado em modo debug.

  Esta função sempre cria um novo laço de eventos e fecha-o no final. Ela deve ser usada como um ponto de entrada principal para programas asyncio, e deve idealmente ser chamada apenas uma vez.

  Exemplo:

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

      asyncio.run(main())

  Novo na versão 3.7.

  Alterado na versão 3.9: Atualizado para usar `loop.shutdown_default_executor()`.

  Nota

  O código-fonte para `asyncio.run()` pode ser encontrado em Lib/asyncio/runners.py.

## Criando Tarefas

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

  Envolva a corrotina coro em uma `Task` e agende sua execução. Retorne o objeto Task.

  Se name não for `None`, ele é setado como o nome da tarefa usando `Task.set_name()`.

  A tarefa é executada no laço e retornada por `get_running_loop()`, `RuntimeError` é levantado se não existir nenhum loop na thread atual.

  Importante

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

  Novo na versão 3.7.

  Alterado na versão 3.8: Adicionado o parâmetro `name`.

## Dormindo

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

  Bloqueia por delay segundos.

  Se result é fornecido, é retornado para o autor da chamada quando a corrotina termina.

  `sleep()` sempre suspende a tarefa atual, permitindo que outras tarefas sejam executadas.

  Configurando o delay para 0 fornece um caminho otimizado para permitir que outras tarefas executem. Isto pode ser usado por funções de longa execução para evitar que bloqueiem o laço de eventos por toda a duração da chamada da função.

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: O parâmetro loop.

  Exemplo de uma corrotina exibindo a data atual a cada segundo durante 5 segundos:

      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())

## Executando tarefas concorrentemente

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

  Executa objetos aguardáveis na sequência aws de forma concorrente.

  Se qualquer aguardável em aws é uma corrotina, ele é automaticamente agendado como uma Tarefa.

  Se todos os aguardáveis forem concluídos com sucesso, o resultado é uma lista agregada de valores retornados. A ordem dos valores resultantes corresponde a ordem dos aguardáveis em aws.

  Se return_exceptions for `False` (valor padrão), a primeira exceção levantada é imediatamente propagada para a tarefa que espera em `gather()`. Outros aguardáveis na sequência aws não serão cancelados e irão continuar a executar.

  Se return_exceptions for `True`, exceções são tratadas da mesma forma que resultados com sucesso, e agregadas na lista de resultados.

  Se `gather()` for cancelado, todos os aguardáveis que foram submetidos (que não foram concluídos ainda) também são cancelados.

  Se qualquer Tarefa ou Futuro da sequência aws for cancelado, ele é tratado como se tivesse levantado `CancelledError` – a chamada para `gather()` não é cancelada neste caso. Isso existe para prevenir que o cancelamento de uma Tarefa/Futuro submetida ocasione outras Tarefas/Futuros a serem cancelados.

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: O parâmetro loop.

  Exemplo:

      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]

  Nota

  Se return_exceptions for False, cancelar gather() depois que ele foi marcado como concluído não irá cancelar quaisquer aguardáveis submetidos. Por exemplo, gather pode ser marcado como concluído após propagar uma exceção para o autor da chamada, portanto, chamar `gather.cancel()` após capturar uma exceção (levantada por um dos aguardáveis) a partir de gather não irá cancelar quaisquer outros aguardáveis.

  Alterado na versão 3.7: Se gather por si mesmo for cancelado, o cancelamento é propagado independente de return_exceptions.

## Protegendo contra cancelamento

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

  Protege um objeto aguardável de ser `cancelado`.

  Se aw é uma corrotina, ela é automaticamente agendada como uma Tarefa.

  A instrução:

      res = await shield(something())

  é equivalente a:

      res = await something()

  exceto que se a corrotina contendo-a for cancelada, a Tarefa executando em `something()` não é cancelada. Do ponto de vista de `something()`, o cancelamento não aconteceu. Apesar do autor da chamada ainda estar cancelado, então a expressão “await” ainda levanta um `CancelledError`.

  Se `something()` é cancelada por outros meios (isto é, dentro ou a partir de si mesma) isso também iria cancelar `shield()`.

  Se for desejado ignorar completamente os cancelamentos (não recomendado) a função `shield()` deve ser combinada com uma cláusula try/except, conforme abaixo:

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

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: O parâmetro loop.

## Tempo limite

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

  Espera o aguardável aw concluir sem ultrapassar o tempo limite “timeout”.

  Se aw é uma corrotina, ela é automaticamente agendada como uma Tarefa.

  timeout pode ser `None`, ou um ponto flutuante, ou um número inteiro de segundos para aguardar. Se timeout é `None`, aguarda até o future encerrar.

  Se o tempo limite timeout for atingido, ele cancela a tarefa e levanta `asyncio.TimeoutError`.

  Para evitar o `cancelamento` da tarefa, envolva-a com `shield()`.

  A função irá aguardar até o future ser realmente cancelado, então o tempo total de espera pode exceder o tempo limite timeout. Se uma exceção ocorrer durante o cancelamento, ela será propagada.

  Se ele for cancelado, o future aw também é cancelado.

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: O parâmetro loop.

  Exemplo:

      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!

  Alterado na versão 3.7: Quando aw é cancelado devido a um tempo limite, `wait_for` aguarda que aw seja cancelado. Anteriormente, ele levantava `asyncio.TimeoutError` imediatamente.

## Primitivas de Espera

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

  Executa objetos aguardáveis no iterável aws concorrentemente e bloqueia até que a condição especificada por return_when seja atingida.

  O iterável aws não deve ser vazio.

  Retorna dois conjuntos de Tarefas/Futuros: `(done, pending)`.

  Uso:

      done, pending = await asyncio.wait(aws)

  timeout (um ponto flutuante ou inteiro), se especificado, pode ser usado para controlar o número máximo de segundos para aguardar antes de retornar.

  Perceba que esta função não levanta `asyncio.TimeoutError`. Futuros ou Tarefas que não estão concluídas quando o tempo limite é excedido são simplesmente retornadas no segundo conjunto.

  return_when indica quando esta função deve retornar. Ele deve ser uma das seguintes constantes:

  Constante | Descrição
  --- | ---
  `FIRST_COMPLETED` | A função irá retornar quando qualquer futuro terminar ou for cancelado.
  `FIRST_EXCEPTION` | A função irá retornar quando qualquer futuro encerrar levantando uma exceção. Se nenhum futuro levantar uma exceção, então é equivalente a `ALL_COMPLETED`.
  `ALL_COMPLETED` | A função irá retornar quando todos os futuros encerrarem ou forem cancelados.

  Diferente de `wait_for()`, `wait()` não cancela os futuros quando um tempo limite é atingido.

  Obsoleto desde a versão 3.8: Se qualquer aguardável em aws for uma corrotina, ela é automaticamente agendada como uma tarefa. Passar objetos que são corrotinas para `wait()` diretamente está descontinuado, pois leva a comportamentos confusos.

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: O parâmetro loop.

  Nota

  `wait()` agenda corrotinas como Tarefas automaticamente e posteriormente retorna esses objetos Tarefas criados implicitamente em conjuntos `(done, pending)`. Portanto o seguinte código não irá funcionar como esperado:

      async def foo():
          return 42

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

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

  Aqui está a forma como o trecho de código acima pode ser consertado:

      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: Passar objetos corrotina para `wait()` diretamente foi descontinuado.

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

  Executa objetos aguardáveis no iterável aws concorrentemente. Retorna um iterador de corrotinas. Cada corrotina retornada pode ser aguardada para obter o primeiro resultado seguinte a partir do iterável dos aguardáveis restantes.

  Levanta `asyncio.TimeoutError` se o tempo limite ocorrer antes que todos os futuros tenham encerrado.

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: O parâmetro loop.

  Exemplo:

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

## Executando em Threads

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

  Executa a função func assincronamente em uma thread separada.

  Quaisquer *args e **kwargs fornecidos para esta função são diretamente passados para func. Além disso, o `contextvars.Context` atual é propagado, permitindo que variáveis de contexto da thread do laço de eventos sejam acessadas na thread separada.

  Retorna uma corrotina que pode ser aguardada para obter o resultado eventual de func.

  Esta função de corrotina é pretendida primariamente para ser usada para execução de funções/métodos vinculados a IO, que poderiam de outra forma bloquear o laço de eventos se eles fossem executados na thread principal. Por exemplo:

      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

  Chamar diretamente blocking_io() em qualquer corrotina iria bloquear o laço de eventos durante a sua duração, resultando em 1 segundo adicional no tempo de execução. Ao invés disso, ao utilizar asyncio.to_thread(), nós podemos executá-la em uma thread separada sem bloquear o laço de eventos.

  Nota

  Devido ao GIL, asyncio.to_thread() pode tipicamente ser usado apenas para fazer funções vinculadas a IO não-bloqueantes. Entretanto, para módulos de extensão que liberam o GIL ou implementações alternativas do Python que não tem um, asyncio.to_thread() também pode ser usado para funções vinculadas a CPU.

  Novo na versão 3.9.

## Agendando a partir de outras Threads

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

  Envia uma corrotina para o laço de eventos fornecido. Seguro para thread.

  Retorna um `concurrent.futures.Future` para aguardar pelo resultado de outra thread do sistema operacional.

  Esta função destina-se a ser chamada partir de uma thread diferente do sistema operacional, da qual o laço de eventos está executando. Exemplo:

      # 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

  Se uma exceção for levantada na corrotina, o Futuro retornado será notificado. Isso também pode ser usado para cancelar a tarefa no laço de eventos:

      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}')

  Veja a seção concorrência e multithreading da documentação.

  Ao contrário de outras funções asyncio, esta função requer que o argumento loop seja passado explicitamente.

  Novo na versão 3.5.1.

## Introspecção

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

  Retorna a instância `Task` atualmente em execução, ou `None` se nenhuma tarefa estiver executando.

  Se loop for `None`, então `get_running_loop()` é usado para obter o laço atual.

  Novo na versão 3.7.

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

  Retorna um conjunto de objetos `Task` ainda não concluídos a serem executados pelo laço.

  Se loop for `None`, então `get_running_loop()` é usado para obter o laço atual.

  Novo na versão 3.7.

## Objeto Task

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

  Um objeto `similar a Futuro` que executa uma corrotina Python. Não é seguro para thread.

  Tarefas são usadas para executar corrotinas em laços de eventos. Se uma corrotina espera por um Futuro, a Tarefa suspende a execução da corrotina e aguarda a conclusão do Futuro. Quando o Futuro é concluído, a execução da corrotina contida é retomada.

  Laço de eventos usam agendamento cooperativo: um ciclo de evento executa uma Tarefa de cada vez. Enquanto uma Tarefa aguarda a conclusão de um Futuro, o laço de eventos executa outras Tarefas, funções de retorno, ou executa operações de IO.

  Use a função de alto nível `asyncio.create_task()` para criar Tarefas, ou as funções de baixo nível `loop.create_task()` ou `ensure_future()`. Instanciação manual de Tarefas é desencorajado.

  Para cancelar uma Tarefa em execução, use o método `cancel()`. Chamar ele fará com que a Tarefa levante uma exceção `CancelledError` dentro da corrotina contida. Se a corrotina estiver esperando por um objeto Future durante o cancelamento, o objeto Future será cancelado.

  `cancelled()` pode ser usado para verificar se a Tarefa foi cancelada. O método retorna `True` se a corrotina envolta não suprimiu a exceção `CancelledError` e foi na verdade cancelada.

  `asyncio.Task` herda de `Future` todas as suas APIs exceto `Future.set_result()` e `Future.set_exception()`.

  Tarefas suportam o módulo `contextvars`. Quando a Tarefa é criada, ela copia o contexto atual e posteriormente executa sua corrotina no contexto copiado.

  Alterado na versão 3.7: Adicionado suporte para o módulo `contextvars`.

  Alterado na versão 3.8: Adicionado o parâmetro `name`.

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.10: O parâmetro loop.

  `cancel`(msg=None)

    Solicita o cancelamento da Tarefa.

    Isto prepara para uma exceção `CancelledError` ser lançada na corrotina contida no próximo ciclo do laço de eventos.

    A corrotina então tem uma chance de limpar ou até mesmo negar a requisição, suprimindo a exceção com um bloco `try` … … `except CancelledError` … `finally`. Portanto, ao contrário de `Future.cancel()`, `Task.cancel()` não garante que a Tarefa será cancelada, apesar que suprimir o cancelamento completamente não é comum, e é ativamente desencorajado.

    Alterado na versão 3.9: Adicionado o parâmetro `msg`.

    O seguinte exemplo ilustra como corrotinas podem interceptar o cancelamento de requisições:

        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`()

    Retorna `True` se a Tarefa for cancelada.

    A Tarefa é cancelada quando o cancelamento foi requisitado com `cancel()` e a corrotina contida propagou a exceção `CancelledError` gerada nela.

  `done`()

    Retorna `True` se a Tarefa estiver concluída.

    Uma Tarefa está concluída quando a corrotina contida retornou um valor, ou levantou uma exceção, ou a Tarefa foi cancelada.

  `result`()

    Retorna o resultado da Tarefa.

    Se a Tarefa estiver concluída, o resultado da corrotina contida é retornado (ou se a corrotina levantou uma exceção, essa exceção é re-levantada.)

    Se a Tarefa foi cancelada, este método levanta uma exceção `CancelledError`.

    Se o resultado da Tarefa não estiver disponível ainda, este método levanta uma exceção `InvalidStateError`.

  `exception`()

    Retorna a exceção de uma Tarefa.

    Se a corrotina contida levantou uma exceção, essa exceção é retornada. Se a corrotina contida retornou normalmente, este método retorna `None`.

    Se a Tarefa foi cancelada, este método levanta uma exceção `CancelledError`.

    Se a Tarefa não estiver concluída ainda, este método levanta uma exceção `InvalidStateError`.

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

    Adiciona uma função de retorno para ser executada quando a Tarefa estiver concluída.

    Este método deve ser usado apenas em código de baixo nível baseado em funções de retorno.

    Veja a documentação para `Future.add_done_callback()` para mais detalhes.

  `remove_done_callback`(callback)

    Remove callback da lista de funções de retorno.

    Este método deve ser usado apenas em código de baixo nível baseado em funções de retorno.

    Veja a documentação do método `Future.remove_done_callback()` para mais detalhes.

  `get_stack`(*, limit=None)

    Retorna a lista de frames da pilha para esta Tarefa.

    Se a corrotina contida não estiver concluída, isto retorna a pilha onde ela foi suspensa. Se a corrotina foi concluída com sucesso ou foi cancelada, isto retorna uma lista vazia. Se a corrotina foi terminada por uma exceção, isto retorna a lista de frames do traceback (situação da pilha de execução).

    Os quadros são sempre ordenados dos mais antigos para os mais recentes.

    Apenas um frame da pilha é retornado para uma corrotina suspensa.

    O argumento opcional limit define o o número de frames máximo para retornar; por padrão todos os frames disponíveis são retornados. O ordenamento da lista retornada é diferente dependendo se uma pilha ou um traceback (situação da pilha de execução) é retornado: os frames mais recentes de uma pilha são retornados, mas os frames mais antigos de um traceback são retornados. (Isso combina com o comportamento do módulo traceback.)

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

    Exibe a pilha ou situação da pilha de execução para esta Tarefa.

    Isto produz uma saída similar a do módulo traceback para frames recuperados por `get_stack()`.

    O argumento limit é passado para `get_stack()` diretamente.

    O argumento file é um fluxo de entrada e saída para o qual a saída é escrita; por padrão a saída é escrita para `sys.stderr`.

  `get_coro`()

    Retorna o objeto corrotina contido pela `Task`.

    Novo na versão 3.8.

  `get_name`()

    Retorna o nome da Tarefa.

    Se nenhum nome foi explicitamente designado para a Tarefa, a implementação padrão asyncio da classe Task gera um nome padrão durante a instanciação.

    Novo na versão 3.8.

  `set_name`(value)

    Define o nome da Tarefa.

    O argumento value pode ser qualquer objeto, o qual é então convertido para uma string.

    Na implementação padrão da Tarefa, o nome será visível na `repr()` de saída de um objeto task.

    Novo na versão 3.8.

## Corrotinas baseadas em gerador

Nota

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

Corrotinas baseadas em gerador antecedem a sintaxe async/await. Elas são geradores Python que usam expressões `yield from` para aguardar Futuros e outras corrotinas.

Corrotinas baseadas em gerador devem ser decoradas com `@asyncio.coroutine`, apesar disso não ser forçado.

`@``asyncio.``coroutine`

  Decorador para marcar corrotinas baseadas em gerador.

  Este decorador permite que corrotinas legadas baseadas em gerador sejam compatíveis com código async/await:

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

      async def main():
          await old_style_coroutine()

  Este decorador não deve ser usado para corrotinas `async def`.

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.11: Use `async def` ao invés.

`asyncio.``iscoroutine`(obj)

  Retorna `True` se obj é um objeto corrotina.

  Este método é diferente de `inspect.iscoroutine()` porque ele retorna `True` para corrotinas baseadas em gerador.

`asyncio.``iscoroutinefunction`(func)

  Retorna `True` se func é uma função de corrotina.

  Este método é diferente de `inspect.iscoroutinefunction()` porque ele retorna `True` para funções de corrotina baseadas em gerador, decoradas com `@coroutine`.