摘要:源码之分析的协程原理分析版本为支持异步,实现了一个协程库。提供了回调函数注册当异步事件完成后,调用注册的回调中间结果保存结束结果返回等功能注册回调函数,当被解决时,改回调函数被调用。相当于唤醒已经处于状态的父协程,通过回调函数,再执行。
tornado 源码之 coroutine 分析
tornado 的协程原理分析
版本:4.3.0
为支持异步,tornado 实现了一个协程库。
tornado 实现的协程框架有下面几个特点:
支持 python 2.7,没有使用 yield from
特性,纯粹使用 yield 实现
使用抛出异常的方式从协程返回值
采用 Future 类代理协程(保存协程的执行结果,当携程执行结束时,调用注册的回调函数)
使用 IOLoop 事件循环,当事件发生时在循环中调用注册的回调,驱动协程向前执行
由此可见,这是 python 协程的一个经典的实现。
本文将实现一个类似 tornado 实现的基础协程框架,并阐述相应的原理。
外部库使用 time 来实现定时器回调的时间计算。
bisect 的 insort 方法维护一个时间有限的定时器队列。
functools 的 partial 方法绑定函数部分参数。
使用 backports_abc 导入 Generator 来判断函数是否是生成器。
import time import bisect import functools from backports_abc import Generator as GeneratorTypeFuture
是一个穿梭于协程和调度器之间的信使。
提供了回调函数注册(当异步事件完成后,调用注册的回调)、中间结果保存、结束结果返回等功能
add_done_callback 注册回调函数,当 Future 被解决时,改回调函数被调用。
set_result 设置最终的状态,并且调用已注册的回调函数
协程中的每一个 yield 对应一个协程,相应的对应一个 Future 对象,譬如:
@coroutine def routine_main(): yield routine_simple() yield sleep(1)
这里的 routine_simple() 和 sleep(1) 分别对应一个协程,同时有一个 Future 对应。
class Future(object): def __init__(self): self._done = False self._callbacks = [] self._result = None def _set_done(self): self._done = True for cb in self._callbacks: cb(self) self._callbacks = None def done(self): return self._done def add_done_callback(self, fn): if self._done: fn(self) else: self._callbacks.append(fn) def set_result(self, result): self._result = result self._set_done() def result(self): return self._resultIOLoop
这里的 IOLoop 去掉了 tornado 源代码中 IO 相关部分,只保留了基本需要的功能,如果命名为 CoroutineLoop 更贴切。
这里的 IOLoop 提供基本的回调功能。它是一个线程循环,在循环中完成两件事:
检测有没有注册的回调并执行
检测有没有到期的定时器回调并执行
程序中注册的回调事件,最终都会在此处执行。
可以认为,协程程序本身、协程的驱动程序 都会在此处执行。
协程本身使用 wrapper 包装,并最后注册到 IOLoop 的事件回调,所以它的从预激到结束的代码全部在 IOLoop 回调中执行。
而协程预激后,会把 Runner.run() 函数注册到 IOLoop 的事件回调,以驱动协程向前运行。
理解这一点对于理解协程的运行原理至关重要。
这就是单线程异步的基本原理。因为都在一个线程循环中执行,我们可以不用处理多线程需要面对的各种繁琐的事情。
IOLoop.start事件循环,回调事件和定时器事件在循环中调用。
IOLoop.run_sync执行一个协程。
将 run 注册进全局回调,在 run 中调用 func()启动协程。
注册协程结束回调 stop, 退出 run_sync 的 start 循环,事件循环随之结束。
class IOLoop(object):, def __init__(self): self._callbacks = [] self._timers = [] self._running = False @classmethod def instance(cls): if not hasattr(cls, "_instance"): cls._instance = cls() return cls._instance def add_future(self, future, callback): future.add_done_callback( lambda future: self.add_callback(functools.partial(callback, future))) def add_timeout(self, when, callback): bisect.insort(self._timers, (when, callback)) def call_later(self, delay, callback): return self.add_timeout(time.time() + delay, callback) def add_callback(self, call_back): self._callbacks.append(call_back) def start(self): self._running = True while self._running: # 回调任务 callbacks = self._callbacks self._callbacks = [] for call_back in callbacks: call_back() # 定时器任务 while self._timers and self._timers[0][0] < time.time(): task = self._timers[0][1] del self._timers[0] task() def stop(self): self._running = False def run_sync(self, func): future_cell = [None] def run(): try: future_cell[0] = func() except Exception: pass self.add_future(future_cell[0], lambda future: self.stop()) self.add_callback(run) self.start() return future_cell[0].result()coroutine
协程装饰器。
协程由 coroutine 装饰,分为两类:
含 yield 的生成器函数
无 yield 语句的普通函数
装饰协程,并通过注册回调驱动协程运行。
程序中通过 yield coroutine_func() 方式调用协程。
此时,wrapper 函数被调用:
获取协程生成器
如果是生成器,则
调用 next() 预激协程
实例化 Runner(),驱动协程
如果是普通函数,则
调用 set_result() 结束协程
协程返回 Future 对象,供外层的协程处理。外部通过操作该 Future 控制协程的运行。
每个 yield 对应一个协程,每个协程拥有一个 Future 对象。
外部协程获取到内部协程的 Future 对象,如果内部协程尚未结束,将 Runner.run() 方法注册到 内部协程的 Future 的结束回调。
这样,在内部协程结束时,会调用注册的 run() 方法,从而驱动外部协程向前执行。
各个协程通过 Future 形成一个链式回调关系。
Runner 类在下面多带带小节描述。
def coroutine(func): return _make_coroutine_wrapper(func) # 每个协程都有一个 future, 代表当前协程的运行状态 def _make_coroutine_wrapper(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): future = Future() try: result = func(*args, **kwargs) except (Return, StopIteration) as e: result = _value_from_stopiteration(e) except Exception: return future else: if isinstance(result, GeneratorType): try: yielded = next(result) except (StopIteration, Return) as e: future.set_result(_value_from_stopiteration(e)) except Exception: pass else: Runner(result, future, yielded) try: return future finally: future = None future.set_result(result) return future return wrapper协程返回值
因为没有使用 yield from,协程无法直接返回值,所以使用抛出异常的方式返回。
python 2 无法在生成器中使用 return 语句。但是生成器中抛出的异常可以在外部 send() 语句中捕获。
所以,使用抛出异常的方式,将返回值存储在异常的 value 属性中,抛出。外部使用诸如:
try: yielded = gen.send(value) except Return as e:
这样的方式获取协程的返回值。
class Return(Exception): def __init__(self, value=None): super(Return, self).__init__() self.value = value self.args = (value,)Runner
Runner 是协程的驱动器类。
self.result_future 保存当前协程的状态。
self.future 保存 yield 子协程传递回来的协程状态。
从子协程的 future 获取协程运行结果 send 给当前协程,以驱动协程向前执行。
注意,会判断子协程返回的 future
如果 future 已经 set_result,代表子协程运行结束,回到 while Ture 循环,继续往下执行下一个 send;
如果 future 未 set_result,代表子协程运行未结束,将 self.run 注册到子协程结束的回调,这样,子协程结束时会调用 self.run,重新驱动协程执行。
如果本协程 send() 执行过程中,捕获到 StopIteration 或者 Return 异常,说明本协程执行结束,设置 result_future 的协程返回值,此时,注册的回调函数被执行。这里的回调函数为本协程的父协程所注册的 run()。
相当于唤醒已经处于 yiled 状态的父协程,通过 IOLoop 回调 run 函数,再执行 send()。
class Runner(object): def __init__(self, gen, result_future, first_yielded): self.gen = gen self.result_future = result_future self.io_loop = IOLoop.instance() self.running = False self.future = None if self.handle_yield(first_yielded): self.run() def run(self): try: self.running = True while True: try: # 每一个 yield 处看做一个协程,对应一个 Future # 将该协程的结果 send 出去 # 这样外层形如 ret = yiled coroutine_func() 能够获取到协程的返回数据 value = self.future.result() yielded = self.gen.send(value) except (StopIteration, Return) as e: # 协程执行完成,不再注册回调 self.result_future.set_result(_value_from_stopiteration(e)) self.result_future = None return except Exception: return # 协程未执行结束,继续使用 self.run() 进行驱动 if not self.handle_yield(yielded): return finally: self.running = False def handle_yield(self, yielded): self.future = yielded if not self.future.done(): # 给 future 增加执行结束回调函数,这样,外部使用 future.set_result 时会调用该回调 # 而该回调是把 self.run() 注册到 IOLoop 的事件循环 # 所以,future.set_result 会把 self.run() 注册到 IOLoop 的事件循环,从而在下一个事件循环中调用 self.io_loop.add_future( self.future, lambda f: self.run()) return False return Truesleep
sleep 是一个延时协程,充分展示了协程的标准实现。
创建一个 Future,并返回给外部协程;
外部协程发现是一个未完的状态,将 run()注册到 Future 的完成回调,同时外部协程被挂起;
在设置的延时后,IOLoop 会回调 set_result 结束协程;
IOLoop 调用 run() 函数;
IOLoop 调用 send(),唤醒挂起的外部协程。
流程如下图:
def sleep(duration): f = Future() IOLoop.instance().call_later(duration, lambda: f.set_result(None)) return f运行
@coroutine def routine_ur(url, wait): yield sleep(wait) print("routine_ur {} took {}s to get!".format(url, wait)) @coroutine def routine_url_with_return(url, wait): yield sleep(wait) print("routine_url_with_return {} took {}s to get!".format(url, wait)) raise Return((url, wait)) # 非生成器协程,不会为之生成多带带的 Runner() # coroutine 运行结束后,直接返回一个已经执行结束的 future @coroutine def routine_simple(): print("it is simple routine") @coroutine def routine_simple_return(): print("it is simple routine with return") raise Return("value from routine_simple_return") @coroutine def routine_main(): yield routine_simple() yield routine_ur("url0", 1) ret = yield routine_simple_return() print(ret) ret = yield routine_url_with_return("url1", 1) print(ret) ret = yield routine_url_with_return("url2", 2) print(ret) if __name__ == "__main__": IOLoop.instance().run_sync(routine_main)
运行输出为:
it is simple routine routine_ur url0 took 1s to get! it is simple routine with return value from routine_simple_return routine_url_with_return url1 took 1s to get! ("url1", 1) routine_url_with_return url2 took 2s to get! ("url2", 2)
可以观察到协程 sleep 已经生效。
源码simple_coroutine.py
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