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python中函数重命名 python 函数重写( 二 )

IT技术示例


示例 3-15. 用done()方法检查完成状态
Future实例还可以执行以下操作：
? 设置一个result值（用.set_result(value)设置值并且使用 .result()获取值）
? 使用.cancel()方法取消 (并且会用使用.cancelled()检查是否取消)
? 增加一个Future完成时回调的函数
即使Task更常见，也不可能完全避免使用Future：例如，在执行器上运行函数将返回Future实例，而不是Task 。让我们快速看一下 示例 3-16 ，了解一下直接使用Future实例是什么感觉 。
示例 3-16. 与Future实例的交互
（L3）创建一个简单的 main函数 。我们运行这个函数，等上一会儿然后在Future f上设置一个结果 。
（L5）设置一个结果 。
（L8）手动创建一个Future实例 。注意，这个实例(默认情况下)绑定到我们的循环 ， 但它没有也不会被附加到任何协程(这就是Tasks的作用) 。
（L9）在做任何事情之前，确认future还没有完成 。
（L11）安排main()协程，传递future 。请记住 ， main()协程所做的所有工作就是sleep，然后切换Future实例 。(注意main()协程还不会开始运行：协程只在事件循环运行时才开始运行 。)
(L13)在这里我们在Future实例上而不是Task实例上使用run_until_complete() 。这和你以前见过的不一样 。现在循环正在运行 ， main()协程将开始执行.
（L16）最终 ， 当future的结果被设置时，它就完成了 。完成后，可以访问结果 。
当然，你不太可能以这里所示的方式直接使用Future；代码示例仅用于教育目的 。你与asynccio的大部分联系都是通过Task实例进行的 。
你可能想知道如果在Task实例上调用set_result()会发生什么 。在Python 3.8之前可以这样做，但现在不允许这么做了 。任务实例是协程对象的包装器，它们的结果值只能在内部设置为底层协程函数的结果，如 示例 3-17所示那样 。
示例 3-17. 在task上调用set_result
（L13）唯一的区别是我们创建的是Task实例而不是Future实例 。当然 ， Task API要求我们提供一个协程；这里我们使用sleep()只是因为简单方便 。
（L7）正在传入一个Task实例 。它满足函数的类型签名(因为Task是Future的子类)，但从Python 3.8开始，我们不再允许在Task上调用set_result()：尝试这样做将引发RuntimeError 。这个想法是，一个Task代表一个正在运行的协程，所以结果应该总是来自于task自身 。
（L10, L24）但是，我们仍然可以cancel()一个任务，它将在底层协程中引发CancelledError 。
Create_task? Ensure_Future? 下定决心吧！
在第22页的“快速入门”中，我说过运行协程的方法是使用asyncio.create_task() 。在引入该函数之前，有必要获取一个循环实例并使用loop.create_task()完成相同的任务 。事实上，这也可以通过一个不同的模块级函数来实现:asyncio.ensure_future() 。一些开发人员推荐create_task() ， 而其他人推荐ensure_future() 。
在我为这本书做研究的过程中，我确信API方法asyncio.ensure_future()是引起对asyncio库广泛误解的罪魁祸首 。API的大部分内容都非常清晰，但在学习过程中还存在一些严重的障碍，这就是其中之一 。当你遇到ensure_future()时 ， 你的大脑会非常努力地将其集成到关于asyncio应该如何使用的心理模型中——但很可能会失败!
在Python 3.6 asyncio 文档中，这个现在已经臭名昭著的解释突出了 ensure_future() 的问题：
asyncio.ensure_future(coro_or_future, *,_loop =None)
安排执行一个协程对象：把它包装在future中 。返回一个Task对象 。如果参数是Future，则直接返回 。
什么!? 当我第一次读到这篇文章时 ， 我很困惑 。下面希望是对ensure_future()的更清楚的描述:

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