python在协程中增加任务实例操作

1. 什么是协程（Coroutine）

协程（Coroutine）是一种比线程更加轻量级的并发编程模型。它可以在一个线程中实现多个任务的切换和调度，并能够像线程一样同时处理多个任务。

在Python中，协程通过使用asyncio模块来实现。通过使用async和await关键字，我们可以将普通的函数转变成协程函数，然后在协程函数中使用await关键字来挂起和恢复任务的执行。

2. 协程中的任务实例操作

在协程中，我们可以通过asyncio模块提供的API来增加和管理任务实例。下面是一些常用的任务实例操作：

2.1 创建任务实例

通过asyncio模块的create_task()函数可以将一个协程函数创建成一个任务实例，该任务会被加入到事件循环中进行调度：

import asyncio

async def coroutine_task():
    print("Task execution")
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(coroutine_task())  # 创建一个任务实例
loop.run_until_complete(task)

在上面的示例中，我们创建了一个名为coroutine_task的协程函数，并通过create_task()函数将其创建成一个任务实例task。然后，通过run_until_complete()函数将任务实例添加到事件循环loop中并执行。

2.2 取消任务实例

有时候我们可能需要取消一个正在执行的任务实例。通过调用任务实例的cancel()方法可以取消任务的执行：

import asyncio

async def coroutine_task():
    try:
        while True:
            await asyncio.sleep(1)
            print("Task execution")
    except asyncio.CancelledError:
        print("Task cancelled")
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(coroutine_task())
loop.call_later(3, task.cancel)  # 3秒后取消任务
loop.run_until_complete(task)

在上面的示例中，我们在coroutine_task协程函数中循环执行任务，并在try语句中通过await asyncio.sleep(1)暂停任务的执行，模拟一个长时间运行的任务。然后，在except语句中捕获任务被取消的异常asyncio.CancelledError并打印相应的信息。

在事件循环中，我们使用loop.call_later()函数在3秒后调用task.cancel()方法来取消任务的执行。

2.3 等待任务实例完成

在协程中，我们可以使用asyncio.ensure_future()函数将一个协程函数包装成一个任务实例，并使用await关键字来等待任务的完成：

import asyncio

async def coroutine_task():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task execution")
loop = asyncio.get_event_loop()
task = asyncio.ensure_future(coroutine_task())  # 确保任务实例被加入到事件循环中
loop.run_until_complete(task)

在上面的示例中，我们使用ensure_future()函数将coroutine_task协程函数包装成一个任务实例并通过await关键字等待任务完成。然后，通过run_until_complete()函数将任务实例添加到事件循环中并执行。

3. 示例：协程中增加任务实例操作

在以下示例中，我们将演示如何在协程中增加任务实例操作，并使用asyncio模块进行协程和任务的调度。

import asyncio

async def task1():
    print("Task 1 execution")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 1 completed")
async def task2():
    print("Task 2 execution")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 2 completed")
async def main():
    task1_instance = asyncio.ensure_future(task1())
    task2_instance = asyncio.ensure_future(task2())
    tasks = [task1_instance, task2_instance]
    done, _ = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED)
    print("All tasks completed")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在上面的示例中，我们定义了task1()和task2()两个协程函数，分别模拟两个任务的执行。然后，在main()协程函数中使用ensure_future()函数将这两个协程函数包装成两个任务实例task1_instance和task2_instance，并将其添加到一个任务列表tasks中。

接下来，我们使用asyncio.wait()函数等待任务列表中的所有任务实例完成，并通过return_when=asyncio.ALL_COMPLETED参数指定在所有任务完成后再返回。

最后，我们通过调用run_until_complete()函数将main()协程添加到事件循环中并开始执行。

总结

在本文中，我们介绍了协程在Python中的基本概念和使用方法，并详细讲解了在协程中增加任务实例的操作。通过使用asyncio模块提供的API，我们可以方便地创建、取消和等待任务实例的完成，实现更加灵活和高效的并发编程。

协程在编写异步程序时是一个重要的工具，它可以极大地简化异步代码的编写和调试过程。通过合理地使用协程，我们可以更好地利用多核处理器的能力，提高程序的性能和响应速度。