# Corrotinas e Tarefas

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

## Corrotinas

Source code: Lib/asyncio/coroutines.py

Corrotinas declaradas com a sintaxe async/await é a forma preferida de escrever aplicações assíncronas. Por exemplo, o seguinte trecho de código imprime “hello”, espera 1 segundo, e então imprime “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>

To actually run a coroutine, asyncio provides the following mechanisms:

- 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

- The `asyncio.TaskGroup` class provides a more modern alternative to `create_task()`. Using this API, the last example becomes:

      async def main():
          async with asyncio.TaskGroup() as tg:
              task1 = tg.create_task(
                  say_after(1, 'hello'))

              task2 = tg.create_task(
                  say_after(2, 'world'))

              print(f"started at {time.strftime('%X')}")

          # The await is implicit when the context manager exits.

          print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

  The timing and output should be the same as for the previous version.

  Adicionado na versão 3.11: `asyncio.TaskGroup`.

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

        # 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.

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()`.

## Criando Tarefas

Source code: Lib/asyncio/tasks.py

asyncio.create_task(coro, *, name=None, context=None, eager_start=None, **kwargs)

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

  The full function signature is largely the same as that of the `Task` constructor (or factory) - all of the keyword arguments to this function are passed through to that interface.

  An optional keyword-only context argument allows specifying a custom `contextvars.Context` for the coro to run in. The current context copy is created when no context is provided.

  An optional keyword-only eager_start argument allows specifying if the task should execute eagerly during the call to create_task, or be scheduled later. If eager_start is not passed the mode set by `loop.set_task_factory()` will be used.

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

  Nota

  `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.

  Importante

  Mantenha uma referência para o resultado dessa função, evitando assim que uma tarefa desapareça durante a execução. O laço de eventos mantém apenas referências fracas para as tarefas. Uma tarefa que não é referenciada por nada mais pode ser removida pelo coletor de lixo a qualquer momento, antes mesmo da função ser finalizada. Para tarefas de segundo plano “atire-e-esqueça”, junte-as em uma coleção:

      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)

  Adicionado na versão 3.7.

  Alterado na versão 3.8: Adicionado o parâmetro name.

  Alterado na versão 3.11: Adicionado o parâmetro context.

  Alterado na versão 3.14: Added the eager_start parameter by passing on all kwargs.

## Task Cancellation

Tasks can easily and safely be cancelled. When a task is cancelled, `asyncio.CancelledError` will be raised in the task at the next opportunity.

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.

  Adicionado na versão 3.11.

  create_task(coro, *, name=None, context=None, eager_start=None, **kwargs)

    Create a task in this task group. The signature matches that of `asyncio.create_task()`. If the task group is inactive (e.g. not yet entered, already finished, or in the process of shutting down), we will close the given `coro`.

    Alterado na versão 3.13: Close the given coroutine if the task group is not active.

    Alterado na versão 3.14: Passes on all kwargs to `loop.create_task()`

Exemplo:

    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()`.

Alterado na versão 3.13: 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())

Expected output:

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

## Dormindo

async asyncio.sleep(delay, result=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.

  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())

  Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

  Alterado na versão 3.13: Raises `ValueError` if delay is `nan`.

## Executando tarefas concorrentemente

awaitable asyncio.gather(*aws, 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.

  Nota

  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).

  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

  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.

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

  Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

  Descontinuado desde a versão 3.10: Aviso de descontinuidade é emitido se nenhum argumento posicional for fornecido, ou nem todos os argumentos posicionais são objetos similar a Futuro, e não existe nenhum laço de eventos em execução.

## Eager Task Factory

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

  A task factory for eager task execution.

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

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

  Nota

  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.

  Adicionado na versão 3.12.

asyncio.create_eager_task_factory(custom_task_constructor)

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

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

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

  Adicionado na versão 3.12.

## Protegendo contra cancelamento

awaitable asyncio.shield(aw)

  Protege um objeto aguardável de ser `cancelado`.

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

  A instrução:

      task = asyncio.create_task(something())
      res = await shield(task)

  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:

      task = asyncio.create_task(something())
      try:
          res = await shield(task)
      except CancelledError:
          res = None

  Importante

  Mantenha uma referência para as tarefas passadas para essa função função, evitando assim que uma tarefa desapareça durante a execução. O laço de eventos mantém apenas referências fracas para as tarefas. Uma tarefa que não é referenciada por nada mais pode ser removida pelo coletor de lixo a qualquer momento, antes mesmo da função ser finalizada.

  Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

  Descontinuado desde a versão 3.10: Aviso de descontinuidade é emitido se aw não é um objeto similar a Futuro, e não existe nenhum laço de eventos em execução.

## Tempo limite

asyncio.timeout(delay)

  Return an asynchronous context manager that can be used to limit the amount of time spent waiting on something.

  delay can either be `None`, or a float/int number of seconds to wait. If delay is `None`, no time limit will be applied; this can be useful if the delay is unknown when the context manager is created.

  In either case, the context manager can be rescheduled after creation using `Timeout.reschedule()`.

  Exemplo:

      async def main():
          async with asyncio.timeout(10):
              await long_running_task()

  If `long_running_task` takes more than 10 seconds to complete, the context manager will cancel the current task and handle the resulting `asyncio.CancelledError` internally, transforming it into a `TimeoutError` which can be caught and handled.

  Nota

  The `asyncio.timeout()` context manager is what transforms the `asyncio.CancelledError` into a `TimeoutError`, which means the `TimeoutError` can only be caught outside of the context manager.

  Example of catching `TimeoutError`:

      async def main():
          try:
              async with asyncio.timeout(10):
                  await long_running_task()
          except TimeoutError:
              print("The long operation timed out, but we've handled it.")

          print("This statement will run regardless.")

  The context manager produced by `asyncio.timeout()` can be rescheduled to a different deadline and inspected.

  class asyncio.Timeout(when)

    An asynchronous context manager for cancelling overdue coroutines.

    `when` should be an absolute time at which the context should time out, as measured by the event loop’s clock:

    - If `when` is `None`, the timeout will never trigger.

    - If `when < loop.time()`, the timeout will trigger on the next iteration of the event loop.

    > when() → float | None

    >   Return the current deadline, or `None` if the current deadline is not set.

    > reschedule(when: float | None )

    >   Reschedule the timeout.

    > expired() → bool

    >   Return whether the context manager has exceeded its deadline (expired).

  Exemplo:

      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.

  Adicionado na versão 3.11.

asyncio.timeout_at(when)

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

  Exemplo:

      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.")

  Adicionado na versão 3.11.

async asyncio.wait_for(aw, timeout)

  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.

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

  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 TimeoutError:
              print('timeout!')

      asyncio.run(main())

      # Expected output:
      #
      #     timeout!

  Alterado na versão 3.7: When aw is cancelled due to a timeout, `wait_for` waits for aw to be cancelled. Previously, it raised `TimeoutError` immediately.

  Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

  Alterado na versão 3.11: Raises `TimeoutError` instead of `asyncio.TimeoutError`.

## Primitivas de Espera

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

  Run `Future` and `Task` instances in the aws iterable concurrently and block until the condition specified by return_when.

  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.

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

  Constante | Descrição
  --- | ---

  asyncio.FIRST_COMPLETED

  A função irá retornar quando qualquer futuro terminar ou for cancelado.

  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

  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.

  Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

  Alterado na versão 3.11: Passing coroutine objects to `wait()` directly is forbidden.

  Alterado na versão 3.12: Added support for generators yielding tasks.

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

  Run awaitable objects in the aws iterable concurrently. The returned object can be iterated to obtain the results of the awaitables as they finish.

  The object returned by `as_completed()` can be iterated as an asynchronous iterator or a plain iterator. When asynchronous iteration is used, the originally-supplied awaitables are yielded if they are tasks or futures. This makes it easy to correlate previously-scheduled tasks with their results. Example:

      ipv4_connect = create_task(open_connection("127.0.0.1", 80))
      ipv6_connect = create_task(open_connection("::1", 80))
      tasks = [ipv4_connect, ipv6_connect]

      async for earliest_connect in as_completed(tasks):
          # earliest_connect is done. The result can be obtained by
          # awaiting it or calling earliest_connect.result()
          reader, writer = await earliest_connect

          if earliest_connect is ipv6_connect:
              print("IPv6 connection established.")
          else:
              print("IPv4 connection established.")

  During asynchronous iteration, implicitly-created tasks will be yielded for supplied awaitables that aren’t tasks or futures.

  When used as a plain iterator, each iteration yields a new coroutine that returns the result or raises the exception of the next completed awaitable. This pattern is compatible with Python versions older than 3.13:

      ipv4_connect = create_task(open_connection("127.0.0.1", 80))
      ipv6_connect = create_task(open_connection("::1", 80))
      tasks = [ipv4_connect, ipv6_connect]

      for next_connect in as_completed(tasks):
          # next_connect is not one of the original task objects. It must be
          # awaited to obtain the result value or raise the exception of the
          # awaitable that finishes next.
          reader, writer = await next_connect

  A `TimeoutError` is raised if the timeout occurs before all awaitables are done. This is raised by the `async for` loop during asynchronous iteration or by the coroutines yielded during plain iteration.

  Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

  Descontinuado desde a versão 3.10: Aviso de descontinuidade é emitido se nem todos os objetos aguardáveis no iterável aws forem objetos similar a Futuro, e não existe nenhum laço de eventos em execução.

  Alterado na versão 3.12: Added support for generators yielding tasks.

  Alterado na versão 3.13: The result can now be used as either an asynchronous iterator or as a plain iterator (previously it was only a plain iterator).

## Executando em Threads

async 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.

  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

  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 à 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 à CPU.

  Adicionado 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:

      def in_thread(loop: asyncio.AbstractEventLoop) -> None:
          # Run some blocking IO
          pathlib.Path("example.txt").write_text("hello world", encoding="utf8")

          # 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=2) == 3

      async def amain() -> None:
          # Get the running loop
          loop = asyncio.get_running_loop()

          # Run something in a thread
          await asyncio.to_thread(in_thread, loop)

  It’s also possible to run the other way around. Example:

      @contextlib.contextmanager
      def loop_in_thread() -> Generator[asyncio.AbstractEventLoop]:
          loop_fut = concurrent.futures.Future[asyncio.AbstractEventLoop]()
          stop_event = asyncio.Event()

          async def main() -> None:
              loop_fut.set_result(asyncio.get_running_loop())
              await stop_event.wait()

          with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(1) as tpe:
              complete_fut = tpe.submit(asyncio.run, main())
              for fut in concurrent.futures.as_completed((loop_fut, complete_fut)):
                  if fut is loop_fut:
                      loop = loop_fut.result()
                      try:
                          yield loop
                      finally:
                          loop.call_soon_threadsafe(stop_event.set)
                  else:
                      fut.result()

      # Create a loop in another thread
      with loop_in_thread() as loop:
          # 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=2) == 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 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.

  Adicionado 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.

  Adicionado 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.

  Adicionado na versão 3.7.

asyncio.iscoroutine(obj)

  Return `True` if obj is a coroutine object.

  Adicionado na versão 3.4.

## Objeto Task

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

  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()`.

  An optional keyword-only context argument allows specifying a custom `contextvars.Context` for the coro to run in. If no context is provided, the Task copies the current context and later runs its coroutine in the copied context.

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

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

  Alterado na versão 3.8: Adicionado o parâmetro name.

  Descontinuado desde a versão 3.10: Aviso de descontinuidade é emitido se loop não é especificado, e não existe nenhum laço de eventos em execução.

  Alterado na versão 3.11: Adicionado o parâmetro context.

  Alterado na versão 3.12: Added the eager_start parameter.

  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`.

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

  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.

    The file argument is an I/O stream to which the output is written; by default output is written to `sys.stdout`.

  get_coro()

    Retorna o objeto corrotina contido pela `Task`.

    Nota

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

    Adicionado na versão 3.8.

    Alterado na versão 3.12: Newly added eager task execution means result may be `None`.

  get_context()

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

    Adicionado na versão 3.12.

  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.

    Adicionado 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.

    Adicionado na versão 3.8.

  cancel(msg=None)

    Solicita o cancelamento da Tarefa.

    If the Task is already done or cancelled, return `False`, otherwise, return `True`.

    The method arranges for a `CancelledError` exception to be thrown into the wrapped coroutine on the next cycle of the event loop.

    The coroutine then has a chance to clean up or even deny the request by suppressing the exception with a `try` … … `except CancelledError` … `finally` block. Therefore, unlike `Future.cancel()`, `Task.cancel()` does not guarantee that the Task will be cancelled, although suppressing cancellation completely is not common and is actively discouraged. Should the coroutine nevertheless decide to suppress the cancellation, it needs to call `Task.uncancel()` in addition to catching the exception.

    Alterado na versão 3.9: Adicionado o parâmetro msg.

    Alterado na versão 3.11: The `msg` parameter is propagated from cancelled task to its awaiter.

    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.

  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.

    Adicionado na versão 3.11.

    This method is used by asyncio’s internals and isn’t expected to be used by end-user code. In particular, if a Task gets successfully uncancelled, this allows for elements of structured concurrency like Task Groups and `asyncio.timeout()` to continue running, isolating cancellation to the respective structured block. For example:

        async def make_request_with_timeout():
            try:
                async with asyncio.timeout(1):
                    # Structured block affected by the timeout:
                    await make_request()
                    await make_another_request()
            except TimeoutError:
                log("There was a timeout")
            # Outer code not affected by the timeout:
            await unrelated_code()

    While the block with `make_request()` and `make_another_request()` might get cancelled due to the timeout, `unrelated_code()` should continue running even in case of the timeout. This is implemented with `uncancel()`. `TaskGroup` context managers use `uncancel()` in a similar fashion.

    If end-user code is, for some reason, suppressing cancellation by catching `CancelledError`, it needs to call this method to remove the cancellation state.

    When this method decrements the cancellation count to zero, the method checks if a previous `cancel()` call had arranged for `CancelledError` to be thrown into the task. If it hasn’t been thrown yet, that arrangement will be rescinded (by resetting the internal `_must_cancel` flag).

  Alterado na versão 3.13: Changed to rescind pending cancellation requests upon reaching zero.

  cancelling()

    Return the number of pending cancellation requests to this Task, i.e., the number of calls to `cancel()` less the number of `uncancel()` calls.

    Note that if this number is greater than zero but the Task is still executing, `cancelled()` will still return `False`. This is because this number can be lowered by calling `uncancel()`, which can lead to the task not being cancelled after all if the cancellation requests go down to zero.

    This method is used by asyncio’s internals and isn’t expected to be used by end-user code. See `uncancel()` for more details.

    Adicionado na versão 3.11.