用 asyncio 开发
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异步编程与传统的“顺序”编程不同。

本页列出常见的错误和陷阱，并解释如何避免它们。


Debug 模式
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默认情况下，asyncio以生产模式运行。为了简化开发，asyncio还有一种*debug
模式* 。

有几种方法可以启用异步调试模式:

* 将 "PYTHONASYNCIODEBUG" 环境变量设置为 "1" 。

* 使用 Python 开发模式。

* 将 "debug=True" 传递给 "asyncio.run()" 。

* 调用 "loop.set_debug()" 。

除了启用调试模式外，还要考虑:

* 将 asyncio logger 的级别设为 "logging.DEBUG"，例如下面的代码片段可以
  在应用程序启动时运行:

     logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

* 配置 "warnings" 模块以显示 "ResourceWarning" 警告。一种方法是使用
  "-W" "default" 命令行选项。

启用调试模式时:

* asyncio 检查 未被等待的协程 并记录他们；这将消除“被遗忘的等待”问题。

* 许多非线程安全的异步 APIs (例如 "loop.call_soon()" 和
  "loop.call_at()" 方法)，如果从错误的线程调用，则会引发异常。

* 如果执行I/O操作花费的时间太长，则记录I/O选择器的执行时间。

* 执行时间超过 100 毫秒的回调会被写入日志。
  "loop.slow_callback_duration" 属性可用于设置以秒为单位的将被视为“缓
  慢”的最小执行持续时间。


并发性和多线程
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事件循环在线程中运行(通常是主线程)，并在其线程中执行所有回调和任务。当
一个任务在事件循环中运行时，没有其他任务可以在同一个线程中运行。当一个
任务执行一个 "await" 表达式时，正在运行的任务被挂起，事件循环执行下一
个任务。

要调度来自另一 OS 线程的 *callback*，应该使用
"loop.call_soon_threadsafe()" 方法。 例如:

   loop.call_soon_threadsafe(callback, *args)

几乎所有异步对象都不是线程安全的，这通常不是问题，除非在任务或回调函数
之外有代码可以使用它们。如果需要这样的代码来调用低级异步API，应该使用
"loop.call_soon_threadsafe()" 方法，例如:

   loop.call_soon_threadsafe(fut.cancel)

要从不同的OS线程调度一个协程对象，应该使用
"run_coroutine_threadsafe()" 函数。它返回一个
"concurrent.futures.Future" 。查询结果:

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

   # Later in another OS thread:

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

为了能处理信号事件循环必须在主线程中运行。

方法 "loop.run_in_executor()" 可以和
"concurrent.futures.ThreadPoolExecutor" 一起使用，用于在一个不同的操作
系统线程中执行阻塞代码，并避免阻塞运行事件循环的那个操作系统线程。

目前没有办法直接从另一个进程（如使用 "multiprocessing" 启动的进程）安
排协程或回调。 事件循环方法集 小节列出了一些可以从管道读取并监视文件描
述符而不会阻塞事件循环的 API。 此外，asyncio 的 子进程 API 提供了一种
启动进程并在事件循环中与其通信的办法。 最后，之前提到的
"loop.run_in_executor()" 方法也可以配合
"concurrent.futures.ProcessPoolExecutor" 使用以在另一个进程中执行代码
。


运行阻塞的代码
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不应该直接调用阻塞( CPU 绑定)代码。例如，如果一个函数执行1秒的 CPU 密
集型计算，那么所有并发异步任务和 IO 操作都将延迟1秒。

可以用执行器在不同的线程甚至不同的进程中运行任务，以避免使用事件循环阻
塞 OS 线程。 请参阅 "loop.run_in_executor()" 方法了解详情。


日志记录
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asyncio使用 "logging" 模块，所有日志记录都是通过 ""asyncio"" logger执
行的。

默认的日志级别是 "logging.INFO"，它可以被方便地调整:

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

网络日志会阻塞事件循环。 建议使用一个单独进程来处理日志或者使用非阻塞
式 IO。 例如，可以参阅 处理日志 handler 的阻塞。


检测 never-awaited 协同程序
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当协程函数被调用而不是被等待时 (即执行 "coro()" 而不是 "await coro()")
或者协程没有通过 "asyncio.create_task()" 被排入计划日程，asyncio 将会
发出一条 "RuntimeWarning":

   import asyncio

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

   async def main():
       test()

   asyncio.run(main())

输出:

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

调试模式的输出:

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

     < .. >

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

通常的修复方法是等待协程或者调用 "asyncio.create_task()" 函数:

   async def main():
       await test()


检测就再也没异常
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如果调用 "Future.set_exception()" ，但不等待 Future 对象，将异常传播到
用户代码。在这种情况下，当 Future 对象被垃圾收集时，asyncio将发出一条
日志消息。

未处理异常的例子:

   import asyncio

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

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

   asyncio.run(main())

输出:

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

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

激活调试模式 以获取任务创建处的跟踪信息:

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

调试模式的输出:

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

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

   < .. >

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