12.10 Асинхронные возможности Python

Краткий пересказ теории

• Асинхронная парадигма (вариант реализации): образующий цикл, события и обратные вызовы
• Python: вместо обратных вызовов — повторный вход в генератор (см. параметрические генераторы), образующий цикл программируйте сами!
Асинхронность

последовательное выполнение ограниченных yield фрагментов кода различных генераторов в порядке, который определяет программист.

• Образующий цикл согласно какой-то логике выбирает сопрограмма и даёт команду отчёт = сопрограмма.send(команда) для выполнения очередного фрагмента

• Сопрограмма получает команду с помощью команда = yield(предыдущий отчёт), анализирует её и выполняет следующий фрагмент кода

В действительности:

• Образующий цикл (со своей логикой) уже реализован кем-то

• Инструменты управления этой логикой реализованы тем же автором

• Поэтому пользователи этой действительности не пишут .send() или явный yield

• Основная конструкция — результат = yield from генератор, который возвращает то, что у генератора написано в return

Синтаксический сахар и асинхронный протокол:

• Вместо генератора пишем сопрограму с помощью async def. Это тот же генератор, но в нём нельзя пользоваться yield

• Вместо yield from пишем результат = await сопрограмма (различие в более удобном синтаксисе и в проверке того, сопрограмма с помощью async def)

• Всё остальное берёт на себя разработчик инструментария:
  1. Образующий цикл

  2. Инструменты управления образующим циклом, которым разрешено делать прямой yield в него

  3. …

Asyncio

1. Напишем программу сортировки слиянием массива из 16 элементов

   • Все 15 слияний делать руками с помощью вызова функции слить(начало1, конец1, начало2, конец2)

   • Для слияния используется общий глобальный второй массив

2. Перетащим их в структуру asyncio.run()/await 

   • Для наглядности снабдим каждый шаг сортировки await asyncio.sleep(0.1) и выводом номера «задания» (передадим его в качестве пятого параметра)

   • Разницы никакой, всё равно запуск последовательный

3. Для придания асинхронности надо писать свой mainloop. Но он уже есть — это asyncio.run(). Не надо писать свой mainloop, надо пользоваться asyncio.create_task() и asyncio.gather(все 15 слияний)

   • Получается какая-то каша вместо сортировки, почему?

   • Эшелонируем сортировку с помощью нескольких фрагментов вида create_task()… + gather(все_таски_из фрагмента) (палево — их пять)

4. Эшелонируем сортировку с помощью задания тайм-аута (в пятом параметре будем передавать номер эшелона n и ждать n/c секунд) и общего create_task() / gather()

   • Чем этот подход плох?
5. Фьюча (future).
   • Алгоритм работы
     1. Awaitable-объект, у которого есть творец и адресат, оба имеют к нему доступ.

     2. Адресат делает результат = await фьюча, и уходит в mainloop.

     3. Творец, когда ему заблагорассудится, с помощью фьюча.set_result(что-то) объявляет mainloop-у, что будущее наступило с результатом что-то

     4. Тогда mainloop, наконец, активизирует эту фьючу и адресат просыпается
   • В действительности, фьюча — это просто генератор на два шага: будушее не наступило / yield / будущее наступило, в котором есть два дополнительных поля (объявление о том, что оно наступило и передаваемое значение)

6. Задача_1: переписать сортировку с использованием future для синхронизации (например, слияние_4_8 должно дожидаться двух фьюч — фьюча_4_6 и фьюча_6_8)

7. Задача_2: (на дом). Переписать сортировку под произвольный (не слишком большой) объём данных