Python 3.5的async和await特性(PEP492翻译)(转)

本贴最后更新于 3178 天前,其中的信息可能已经斗转星移

 

原因:

 1,coroutine容易与正常的generators弄混

 2,一个function是否为coroutine由函数体内是否有yield 或者yield from 决定,这不科学。

 3,如果在语法上允许yield的地方才能进行异步调用,那诸如with和for语句中都不能执行异步了。

咋解决呢,把coroutine当成一个native的Python语言特性,与generator完全独立。

Native coroutines及其新的语法使得在异步条件下定义context manager(上下文管理器)和iteration protocols(迭代器协议)成为可能(也就是with和for了)。

通过 async with语句可以使得Python程序在进入和退出runtime context(运行时上下文)时,执行异步调用;

通过 async for 语句使得可以在迭代器中执行异步调用。(老外真是的,老是 make it possible).

 

语法定义

假定你已经知道:

 * Python中coroutines的实现。 implementation of coroutines in Python ( PEP 342 and PEP 380 ). 

 * 一些要被改变的语法来自asyncio框架和"Cofunctions"提议(已经悲剧了)。Motivation for the syntax changes proposed here comes from the asyncio framework ( PEP 3156 ) and the "Cofunctions" proposal ( PEP 3152 , now rejected in favor of this specification).

新定义的coroutine

async def read_data(db):
    pass

native couroutines的关键特性:

* 使用async def定义的函数总是native coroutine,无论其中是否有await表达式。

* async函数中不允许有yield和yield from,将抛出SyntaxErro异常。

* 在内部呢,引入了两个新的code object flags. 

     -- CO_COROUTINE用于标记native corroutine(也就是通过async def 定义的)

     -- CO_ITERABLE_COROUTINE 用于的基于 生成器的coroutine与native coroutines兼容。

   所有的coroutine对象都有CO_GENERATOR标准。

* generator返回generator object, coroutines 返回 coroutine object

* 没有被await on的coroutine在gc时会抛出RuntimeWarning 。

Await表达式

await表达式用于获取一个coroutine的执行结果。

async def read_data(db):
    data = await db.fetch('SELECT ...')
    ...

await,与yield from类似(译注;其实知道的真是不多),将阻塞read_data的执行,直到db.fetch这一awaitable的完成并返回数据。

awaitable(注:主要这个awaitable是名词,不是形容词)可以是: 

1, 从一个native coroutine函数返回的native coroutine object.

2, 以types.coroutine 装饰的(decorated) 生成器函数返回的generator-based coroutine object。

3,一个对象,该对象的__await__方法返回一个迭代器。

    如果__await__返回的不是iterator,则抛出TypeError。

4,CPython的C API定义 tp_as_async->am_await函数。

    如果await出现在async def函数以外,则抛出Syntax Error;

 将awaitable对象以外的任何东西传递给await表达式都会抛出TypeError。

。。。。。。。。。

...忽略严格的语法定义部分...

。。。。。。。。

await表达式的优先级高于**,低于切片[]、函数调用()和attribute reference(属性引用,如x.attribute),

 

Asynchronous Context Managers and "async with"

asynchronous context manager(异步上下文管理器)是能够在enter和exit方法中阻塞(当前coroutine)执行的上下文管理器。又增加了两个魔力函数:__aenter__ 和__aexit__ ,两个函数都必须返回一个awaitable对象。

举个例子:

class AsyncContextManager:
    async def __aenter__(self):
        await log('entering context')
async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
    await log('exiting context')</pre>

 新的语法:

提出针对异步上下文管理器的新语法定义:

async with EXPR as VAR:
    BLOCK

在语法上等价于:

mgr = (EXPR)
aexit = type(mgr).__aexit__
aenter = type(mgr).__aenter__(mgr)
exc = True

VAR = await aenter
try:
BLOCK
except:
if not await aexit(mgr, *sys.exc_info()):
raise
else:
await aexit(mgr, None, None, None)

和通常的with语句一样,可以在一个await with语句中指定多个上下文管理器。

Example

使用异步上下文管理器可以很容易的实现用于数据库事务管理器的coroutine. 

With asynchronous context managers it is easy to implement proper database transaction managers for coroutines:

async def commit(session, data):
    ...
async with session.transaction():
    ...
    await session.update(data)
    ...</pre>

需要加锁的代码变得更加清晰:Code that needs locking also looks lighter:

async with lock:
    ...

instead of:

 with (yield from lock):
    ...

异步迭代器和"async for"

asynchronous iterable能够在其iter实现中调用异步代码,并且能够在其next方法中调用异步代码。

* 必须实现__aiter__方法,该方法返回一个awaitable,并且该awaitable的结果必须 是一个asynchronous iterator object。An object must implement an __aiter__ method returning an awaitable resulting in an asynchronous iterator object .

* asynchronous iterator object必须实现 __anext__ 成员函数,该成员函数返回 awaitable对象 ;

 * 为停止迭代,__anext__必须抛出StopAsyncIteration 异常。

举个例子:

class AsyncIterable:
    async def __aiter__(self):
        return self
async def __anext__(self):
    data = await self.fetch_data()
    if data:
        return data
    else:
        raise StopAsyncIteration

async def fetch_data(self):</pre>

新语法

A new statement for iterating through asynchronous iterators is proposed:

async for TARGET in ITER:
    BLOCK
else:
    BLOCK2
等价于
iter = (ITER)
iter = await type(iter).__aiter__(iter)
running = True
while running:
    try:
        TARGET = await type(iter).__anext__(iter)
    except StopAsyncIteration:
        running = False
    else:
        BLOCK
else:
    BLOCK2

 

如果用于async for的迭代器没有__aiter__ 成员函数,将抛出TypeError; 

如果在async def函数以外使用async for将抛出SyntaxError错误。

如同通常的 for语句,async for也有可选的else子句。

  • Python

    Python 是一种面向对象、直译式电脑编程语言,具有近二十年的发展历史,成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库,能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰,尽量使用无异义的英语单词,与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样,它使用缩进来定义语句块。

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  • imlonghao

    挺好的,asyncawait 之前在 tornado 的文档看到过,3.5 之后用了的话可以更好看.........

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