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.

    Novo 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()

    # 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)

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().

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.

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 newer alternative that allows for convenient waiting for a group of related tasks.

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)

Novo na versão 3.7.

Alterado na versão 3.8: Adicionado o parâmetro name.

Alterado na versão 3.11: Adicionado o parâmetro context.

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. Most code can safely ignore asyncio.CancelledError.

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 call uncancel.

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.

Novo na versão 3.11.

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

Create a task in this task group. The signature matches that of asyncio.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("Both tasks have completed now.")

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.

Dormindo

coroutine 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.

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 more modern way to create and run tasks concurrently and wait for their completion is asyncio.TaskGroup.

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.

Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

Obsoleto 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.

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.

Obsoleto 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

coroutine asyncio.timeout(delay)

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 an asyncio.TimeoutError which can be caught and handled.

Nota

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

Example of catching asyncio.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

An asynchronous context manager that limits time spent inside of it.

Novo na versão 3.11.

when() float | None

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

The deadline is a float, consistent with the time returned by loop.time().

reschedule(when: float | None)

Change the time the timeout will trigger.

If when is None, any current deadline will be removed, and the context manager will wait indefinitely.

If when is a float, it is set as the new deadline.

if when is in the past, the timeout will trigger on the next iteration of the event loop.

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.

Novo na versão 3.11.

coroutine 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.")

Novo na versão 3.11.

coroutine 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.

Alterado na versão 3.10: Removido 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 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.

Primitivas de Espera

coroutine 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

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.

Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

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

asyncio.as_completed(aws, *, 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.

Raises TimeoutError if the timeout occurs before all Futures are done.

Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

Exemplo:

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

Alterado na versão 3.10: Removido o parâmetro loop.

Obsoleto 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.

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.

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 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 à 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 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.

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

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.

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 CancelledErrorfinally. 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.

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.

Novo 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.

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.

Novo na versão 3.11.