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深入理解协程分为三部分进行讲解：
- 协程的引入
- yield from实现异步协程
- async/await实现异步协程
本篇为深入理解协程系列文章的最后一篇。
从本篇你将了解到：
async/await的使用。- 如何从
yield from风格的协程修改为async/await风格。
篇幅较长，请耐心阅读。
async/await的引入
上篇【yield from实现异步协程】我们引入了asynico模块，结合yield from实现异步协程。但语法不够简洁，其中涉及的生成器，装饰器也让人头疼不已。
为了语法更加简洁。于是，在Python3.5（PEP 492）中新增了async/await语法来实现异步协程。
async/await的使用
先介绍几个概念：
- async/await ：python3.5之后用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。
- event_loop ：事件循环，程序开启一个无限的循环，程序员会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数。
- coroutine ：协程对象，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用。
- task ：任务，是对协程进一步封装，其中包含任务的各种状态。
- future： 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质的区别
1.创建协程
在def前加上async的声明，就完成了一个协程函数的定义。协程函数不能直接调用运行，需要将协程注册到事件循环，并启动事件循环才能使用。
import asyncio
async def fun(a): # 定义协程函数
print(a)
# 调用协程函数，生成一个协程对象，此时协程函数并未执行
coroutine = fun('hello world')
# 创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将协程函数添加到事件循环，并启动
loop.run_until_complete(coroutine)
# 输出
hello word
2. 任务对象task
协程对象不能直接运行，在注册事件循环的时候，其实是run_until_complete方法将协程包装成为了一个任务（task）对象。我们也可以显式实现它。
实现方式1：
使用create_task()创建task。
import asyncio
async def fun(a):
print(a)
return a
coroutine = fun('hello world')
loop = asyncio.get_event_loop()
# 使用create_task()创建task，并将coroutine对象转化成task对象
task = loop.create_task(coroutine)
print(f'task: {task}')
loop.run_until_complete(task)
print(f'task: {task}')
print(f'result: {result}')
输出结果：
task: <Task pending coro=<fun() running at D:/test.py:3>>
hello world
task: <Task finished coro=<fun() done, defined at D:/test.py:3> result='hello world'>
从输出结果能看到，创建task对象后，未将task添加到事件循环之前，状态是pending；task对象执行完毕后，状态是finished，并将参数a的值返回。
实现方式2:
使用asyncio 的 ensure_future() 方法，创建task。
import asyncio
async def fun(a):
print(a)
return a
coroutine = fun('hello world')
# 使用asyncio 的 ensure_future() 方法，创建task，并将coroutine对象转化成task对象
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
loop = asyncio.get_event_loop()
print(f'task: {task}')
loop.run_until_complete(task)
print(f'task: {task}')
输出结果：
task: <Task pending coro=<fun() running at D:/test.py:3>>
hello world
task: <Task finished coro=<fun() done, defined at D:/test.py:3> result='hello world'>
通过ensure_future() 可以在loop未定义前创建task。实现效果与上面相同。
3.绑定回调函数
如果需要在task执行完毕后对结果进行处理，可以通过给task绑定回调函数完成，回调的最后一个参数是future对象（如task对象）。
import asyncio
async def fun(a):
print(a)
return a
def callback(task): # 回调函数，打印task的返回值
print(f'result: {task.result()}')
coroutine = fun('hello world')
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(coroutine)
task.add_done_callback(callback) #绑定回调函数
print(f'task: {task}')
loop.run_until_complete(task)
print(f'task: {task}')
输出结果：
task: <Task pending coro=<fun() running at D:/test.py:3> cb=[callback() at D:/Study/Python/python_text/非项目/协程.py:7]>
hello world
result: hello world # 完成了返回值的打印
task: <Task finished coro=<fun() done, defined at D:/test.py:3> result='hello world'>
4.多任务协程
如果我们需要执行多个任务时，我们可以定义一个任务列表，并将需要完成的协程任务都加进去。将原本的loop.run_until_complete(tasks)改为loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))。
如果执行的是多个耗时的任务，如网络请求、文件读取等。此时就await就派上用场了，await可以针对耗时的操作进行挂起，就像生成器里的yield一样，函数让出控制权。协程遇到await，事件循环将会挂起该协程，执行别的协程，直到其他的协程也挂起或者执行完毕，再进行下一个协程的执行。
举个例子：
import time
import asyncio
async def taskIO_1():
print('开始运行IO任务1...')
await asyncio.sleep(2)
print('IO任务1已完成，耗时2s')
return taskIO_1.__name__
async def taskIO_2():
print('开始运行IO任务2...')
await asyncio.sleep(3)
print('IO任务2已完成，耗时3s')
return taskIO_2.__name__
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [taskIO_1(), taskIO_2()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) # 完成事件循环，直到最后一个任务结束
print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time()-start))
# 输出
开始运行IO任务2...
开始运行IO任务1...
IO任务1已完成，耗时2s
IO任务2已完成，耗时3s
所有IO任务总耗时3.00251秒
可以看出，原本需要5秒，现在执行只需要3秒。
yield from转async/await
上述代码有没有很眼熟。
其实，这段代码正是【yield from实现异步协程】末尾，yield from结合asynico实现异步协程的代码。只是将yielf from风格变为async/await风格。
由于async/await与yield from风格的协程底层实现方式相同。因此，从yield from风格改为async/await风格非常容易。只需：
- 把
@asyncio.coroutine替换为async； - 把
yield from替换为await。
async/await风格的代码隐藏了装饰器、yield from语法，方便了人们的理解，同时也让代码更加简洁。
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