百木园前言
书接上文，本文造第二个轮子，也是asyncio包里面非常常用的一个函数run
一、知识准备
● 相对于run_until_complete，改动并不大，就是将入口函数重新封装了一下，基础知识主要还是run_until_complete的内容
● asyncio.run是Python3.7之后新增的入口函数
二、环境准备
| python | 3.7.7 |
三、run的实现
先来看下官方asyncio的使用方法：
|># more main.py
import asyncio
async def hello():
print(\'enter hello ...\')
return \'world\'
if __name__ == \"__main__\":
rst = asyncio.run(hello())
print(rst)
|># python3 main.py
enter hello ...
return world ...
来看下造的轮子的使用方式：
▶ more main.py
from wilsonasyncio import run
async def hello():
print(\'enter hello ...\')
return \'return world ...\'
if __name__ == \"__main__\":
ret = run(hello())
print(ret)
▶ python3 main.py
enter hello ...
return world ...
自己造的轮子也很好的运行了，下面我们来看下轮子的代码
四、代码解析
轮子代码
1）代码组成
|># tree
.
├── eventloops.py
├── futures.py
├── main.py
├── tasks.py
├── wilsonasyncio.py
| eventloops.py | 事件循环 |
| futures.py | futures对象 |
| tasks.py | tasks对象 |
| wilsonasyncio.py | 可调用方法集合 |
| main.py | 入口 |
2）代码概览：
eventloops.py
| Eventloop | 事件循环，一个线程只有运行一个 | |||
| __init__ | 初始化两个重要对象 self._ready 与 self._stopping | |||
| self._ready | 所有的待执行任务都是从这个队列取出来，非常重要 | |||
| self._stopping | 事件循环完成的标志 | |||
| call_soon | 调用该方法会立即将任务添加到待执行队列 | |||
| run_once | 被run_forever调用，从self._ready队列里面取出任务执行 | |||
| run_forever | 死循环，若self._stopping则退出循环 | |||
| run_until_complete | 非常重要的函数，任务的起点和终点（后面详细介绍） | |||
| create_task | 将传入的函数封装成task对象，这个操作会将task.__step添加到__ready队列 | |||
| Handle | 所有的任务进入待执行队列（Eventloop.call_soon）之前都会封装成Handle对象 | |||
| __init__ | 初始化两个重要对象 self._callback 与 self._args | |||
| self._callback | 待执行函数主体 | |||
| self._args | 待执行函数参数 | |||
| _run | 待执行函数执行 | |||
| get_event_loop | 获取当前线程的事件循环 | |||
| _complete_eventloop | 将事件循环的_stopping标志置位True | |||
| run | 入口函数 | 新增 |
tasks.py
| Task | 继承自Future，主要用于整个协程运行的周期 | |||
| __init__ | 初始化对象 self._coro ，并且call_soon将self.__step加入self._ready队列 | |||
| self._coro | 用户定义的函数主体 | |||
| __step | Task类的核心函数 | |||
| ensure_future | 如果对象是一个Future对象，就返回，否则就会调用create_task返回，并且加入到_ready队列 | 新增 |
futures.py
| Future | 主要负责与用户函数进行交互 | |||
| __init__ | 初始化两个重要对象 self._loop 与 self._callbacks | |||
| self._loop | 事件循环 | |||
| self._callbacks | 回调队列，任务暂存队列，等待时机成熟（状态不是PENDING），就会进入_ready队列 | |||
| add_done_callback | 添加任务回调函数，状态_PENDING，就虎进入_callbacks队列，否则进入_ready队列 | |||
| set_result | 获取任务执行结果并存储至_result，将状态置位_FINISH，调用__schedule_callbacks | |||
| __schedule_callbacks | 将回调函数放入_ready，等待执行 | |||
| result | 获取返回值 |
3）执行过程
3.1）入口函数
main.py
async def hello():
print(\'enter hello ...\')
return \'return world ...\'
if __name__ == \"__main__\":
ret = run(hello())
print(ret)
- ret = run(hello())直接调用run，参数是用户函数hello()，我们看下run的源码
def run(main):
loop = get_event_loop()
return loop.run_until_complete(main)
- loop = get_event_loop()获取事件循环
- return loop.run_until_complete(main)调用run_until_complete
3.2）事件循环启动
def run_until_complete(self, future):
future = tasks.ensure_future(future, loop=self)
future.add_done_callback(_complete_eventloop, future)
self.run_forever()
return future.result()
- 与之前略有不同，future = tasks.ensure_future(future, loop=self)，调用了tasks.ensure_future
def ensure_future(coro_or_future, *, loop=None):
if isinstance(coro_or_future, Future):
return coro_or_future
else:
return loop.create_task(coro_or_future)
- 如果传入的对象是一个普通函数，那就封装成一个task；如果已经是一个future对象，那就直接返回。这一步的目的主要是确保传入的对象，是一个Future类型
剩下的部分已经没有什么新鲜的了，和run_until_complete一样，我们直接跳过...
3.7）执行结果
▶ python3 main.py
enter hello ...
return world ...
五、流程总结
六、小结
● run与run_until_complete大同小异，只不过入口函数做了一些调整，使得用户调用更加的便利
● 本文中的代码，参考了python 3.7.7中asyncio的源代码，裁剪而来
● 本文中代码：代码
至此，本文结束
在下才疏学浅，有撒汤漏水的，请各位不吝赐教...
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来源：https://www.cnblogs.com/MrVolleyball/p/15739907.html
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