第一次接触异步编程这个概念是在 Python 里面，去年的时候就由于不清楚 Python 中异步编程的实现原理找了不少资料研究，但最后也没有搞得很清楚。python
后来又由于重心逐渐转移到了 Java 上，就暂时放弃了对 Python 中异步原理的探究，直到前段时间，被 JavaScript 的异步坑了一次后， 让我想起了 Python 里面的异步……ajax
而后我就在网上看到了一篇文章，看了半天后在文章的评论中发现了本身两年前的评论……编程
当时我那个心情啊，太曲折了，因而乎决定找个时间在研究一下 Python 中的异步，这即是这篇博客的由来。多线程
Python 异步编程实现原理的过程，可是，并不会包含太多 Python 中异步编程的实现原理，由于我尚未搞明白 QAQ我前后接触过了 Python、JavaScript1 和 Java 中的异步编程，其中，Python 的是最为特殊的一个，由于它是 单线程 和 异步阻塞 的。app
一般来讲，异步编程模型下最小的执行单位是一个个任务（每每就是一个函数），而为了可以在一个任务执行完成后执行另外的操做，又会引入回调任务（函数）。 不一样的任务和回调任务的执行，每每又是经过事件循环和任务队列来完成。异步
假如将这些东西拆分开来，像 JavaScript 那样，放在不一样的线程下面处理，是很容易理解的，由于总体结构足够清晰，可是 Python 不行，由于 GIL 的缘由，若是 Python 仍是使用多线程的方式来实现异步编程的话， 并不能带来多少性能上的提高，所以，Python 异步中的事件循环、任务队列和任务的执行都在一个线程里面。async
并且，Python 中异步的实现是基于协程的，这不只使得 Python 中的异步是阻塞的，并且，最小执行单位再也不是单个任务，而是单个任务的一部分。异步编程
这就让 Python 中异步的实现变得复杂起来，原本 Python 的源码就很差读，好家伙，如今更很差读了，同时又由于异步编程每每都和异步 I/O 挂钩，刷的一下，源码中一堆和异步 I/O 相关的代码……函数
这让我明白了，想快速搞明白 Python 异步是咋回事是不可能的，毕竟，我要作的是经过阅读源码倒推做者的思路，这很难！！！oop
所以，我换了一个思路，我先本身用协程实现一个简单的事件循环，在慢慢去读 Python 的源码，总能够了吧！
这就是为啥这篇博客说是在探究 Python 异步编程的实现原理，可是标题连 Python 这个单词都没有的缘由。
Python 中的协程是经过生成器来实现的，可是，基本上全部博客将协程的时候都会说的一句话，协程不等于生成器，它们只是长得像：
def grep(pattern):
""" >>> g = grep("python") >>> g.send(None) Looking for python >>> g.send("Yeah, but no, but yeah, but no") >>> g.send("A series of tubes") >>> g.send("python generators rock!") python generators rock! """
print("Looking for %s" % pattern)
while True:
line = yield
if pattern in line:
print(line)
复制代码
上面这个协程不断接收来自 send 方法的输入，在通过判断后进行输出，假如把它当作生成器使用的话，那么你只能获得无数的 None 值。
本质上，在低版本的 Python 中生成器和协程没有区别，就看你怎么用，关键就在于协程 消费 值，而生成器 生成 值，固然了，高版本的 Python 对协程提供了更多的支持， 使得它们再也不同样，可是，这篇博客里面，全部的协程都经过生成器实现。
所以，咱们须要关注后面会用到的几个特性：
yield 的左值会接收来自 send 方法的输入，可是协程在第一次运行时还没到达 yield 语句处，所以没法传递参数，只能经过 None 值来调用协程：
def coroutine():
while True:
val = yield
print(val)
复制代码执行输出：
In [9]: coro = coroutine()
In [10]: coro.send(None)
In [11]: coro.send(1)
1
In [12]: coro = coroutine()
In [13]: coro.send(1)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-e272bd1527da> in <module>()
----> 1 coro.send(1)
TypeError: can't send non-None value to a just-started generator
复制代码 能够经过 yield from 语句递归调用协程，效果以下：
def coroutine():
for i in range(3):
val = yield
print('coroutine %s' % val)
def invoker():
yield from coroutine()
复制代码执行输出（就是会报异常）：
In [29]: coro = invoker()
In [30]: coro.send(None)
In [31]: coro.send(1)
coroutine 1
In [32]: coro.send(2)
coroutine 2
In [33]: coro.send(3)
coroutine 3
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-8e657389bc11> in <module>()
----> 1 coro.send(3)
StopIteration:
复制代码 协程能够有返回值，保存在 StopIteration 异常中，做为 yield from 的左值时能够直接接收：
def coroutine():
val = yield
return 'coroutine %s' % val
复制代码执行输出：
In [42]: coro = coroutine()
In [43]: coro.send(None)
In [44]: coro.send(1)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-44-e272bd1527da> in <module>()
----> 1 coro.send(1)
StopIteration: coroutine 1
复制代码 原本想将 Future & Task 和 EventLoop 分红两节的，结果 Task 和 EventLoop 耦合在了一块儿，只好合在一块儿了，下面是代码：
class EventLoop:
def __init__(self):
self._ready = []
def call_soon(self, task):
self._ready.append(task)
def run_forever(self, coro):
root = Task(coro, self)
while self._ready:
task = self._ready.pop(0)
task.step(Future())
return root.result
class Future:
def __init__(self):
# 经过 result 来保存协程的返回值
self.result = None
# 经过 _callbacks 来保存回调函数
self._callbacks = []
def add_done_callback(self, fn):
self._callbacks.append(fn)
def set_result(self, result):
# try suppression bug
self.result = self.result or result
# 执行完成后将自身做为参数传递给回调函数
for callback in self._callbacks:
callback(self)
class Task(Future):
# 协程类型
coroutine = type((i for i in range(0)))
def __init__(self, coro, loop):
super().__init__()
self.coro = coro
self.loop = loop
# 将自身加入任务队列
self.loop.call_soon(self)
def step(self, future):
try:
result = self.coro.send(future.result)
except StopIteration as exc:
# 触发 StopIteration 异常时说明协程已经执行结束
self.set_result(exc.value)
else:
# 协程返回协程，将其转换为 Task 后将 self.step 注册为期回调函数等待唤醒
if type(result) == self.coroutine:
result = Task(result, self.loop)
result.add_done_callback(self.step)
# 协程返回任务，将 self.step 注册为回调函数等待唤醒
elif isinstance(result, Task):
# there is a bug
result.add_done_callback(self.step)
self.loop.call_soon(result)
# 协程返回其余东西，不受理，直接将 self 再次放入任务队列
else:
self.loop.call_soon(self)
复制代码
一开始实现的时候是想用一个外部的事件循环来操做，不须要 Task 持有事件循环，可是实现过程当中发现那样存在一点问题，便学着 Python 中的方式将事件循环传递给 Task 操做， 但这里的实现是依然存在问题。
在只存在协程和同序返回 Task 的状况下测试没有问题，可是当存在异序返回 Task 的状况下问题就出现了，下面的测试代码即是异序返回，我经过在 set_result 中判断 result 的方式暂时抑制了该异常， 可是，这是治标不治本的方式。若是有大佬知道方案，请务必告诉我 QAQ
测试代码：
_loop = EventLoop()
def main():
ta = Task(say_hello(), _loop)
tb = Task(say_world(), _loop)
b = yield tb
a = yield ta
return a + b
def say_world():
print('world')
yield
return 'world'
def say_hello():
print('hello')
yield from say_other()
return 'hello '
def say_other():
print('other')
yield
print(_loop.run_forever(main()))
复制代码
输出：
hello
other
world
hello world
复制代码
折腾了一圈后结果仍是只能获得一份存在问题的代码，和去年的时候差很少，但比去年好的是，多少多了一点思路。
可是，仍是差得好远啊……
1 ES6 中 async/await 的原理尚未怎么了解过，所以这里的异步只包括 ajax 这类异步操做