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声明：python协程系列文章的上一篇，即第六篇，详细介绍了asyncio的几个底层API概念，asyncio的事件循环EventLoop，Future类的详细使用，以及集中回答了关于异步编程的一些疑问，本文为系列文章的第七篇，将介绍如何使用多线程结合异步编程asyncio，开发出真正“不假死”的应用程序；以及如何模拟一个timer，实现定时操作。
一，异步方法依然会假死（freezing）
什么是程序的假死，这里不再多描述，特别是在编写桌面程序的时候，如果是使用当个线程，同步函数的方式，假死是不可避免的，但是有时候我们即使使用了异步函数的方式依然是不可避免的，依然会假死，这是为什么呢？下面会通过几个例子来详细说明。
1，一般程序的调用方“假死”
asyncio结合多线程解决阻塞问题以及timer模拟.py
# 一般程序的调用方假死 start
import asyncio
import time
import threading
async def hello1(a,b):
print('异步函数开始执行')
await asyncio.sleep(3)
print('异步函数执行结束')
return a + b
async def main():
c = await hello1(10,20)
print(c)
print('主函数执行')
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [main()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
# 一般程序的调用方假死 end
输出如下
异步函数开始执行 异步函数执行结束 30 主函数执行
解析：
执行异步主函数main，首先执行的是
c = await hello1(10,20)
这个时候主函数阻塞，等待hello1(10,20)执行结束并返回结果，然后依次执行的是输出 ”异步函数开始执行” ，等待3秒再输出 “异步函数执行结束”，然后return a+b的值
返回主函数main打印返回值为30 最后打印 “主函数执行”
注意一个问题：我们前面所讲的例子中，没有出现等待，是因为各个异步方法之间是“完全并列”关系，彼此之间没有依赖，所以我们可以将所有异步操作“gathrer”起来，然后通过事件循环，让事件循环在多个异步方法之间来回调用，永不停止，故而没有出现等待。
但是，现实中不可能所有的异步方法都是完全独立的，没有任何关系的，在上面的这个例子中，就是很好的说明，hello1是一个耗时任务，耗时大约为3秒，main也是一个异步方法，但是main中需要用到hello1中的返回结果，所以他必须要等到hello1运行结束之后才能继续执行，这就是为什么得到上面结果的原因。这也再一次说明，异步依然是会有阻塞的。
我们也可以这样理解，因为我给事件循环只注册了一个异步方法，那就是main，当在main里面遇到await，事件循环挂起，转而寻找其他的异步方法，但是由于只注册了一个异步方法给事件循环，没有其他方法可执行了，所以只能等待，让hello1执行完了，再继续执行。
2，窗口程序的假死
（1）同步假死
# 同步假死 start
import tkinter as tk # 导入 Tkinter 库
import time
class Form:
def __init__(self):
self.root=tk.Tk()
self.root.geometry('500x300')
self.root.title('窗体程序') #设置窗口标题
self.button=tk.Button(self.root,text="开始计算",command=self.calculate)
self.label=tk.Label(master=self.root,text="等待计算结果")
self.button.pack()
self.label.pack()
self.root.mainloop()
def calculate(self):
time.sleep(3) #模拟耗时计算
self.label["text"]=300
if __name__=='__main__':
form=Form()
解析：tk模板用来创建一个窗口，以下语句代码如果点击该按钮执行对应的函数，该函数模拟耗时计算，然后显示设置的值
self.button=tk.Button(self.root,text="开始计算",command=self.calculate)
运行的结果会先显示一个窗口，然后单击"开始计算"，这个时候就去执行对应的calculate()了，需要执行3秒，然后窗体会假死，这时候无法移动窗体，也无法最大化最小化，3秒之后，“等待计算结果”的label会显示300，然后前面在假死时进行的操作会接着发生，假如在假死的时候移动了窗口则窗口会移动一段距离，如果最小化则窗口会最小化，显示如下
上面的窗体假死，这无可厚非，因为，所有的操作都是同步方法，只有一个线程，负责维护窗体状态的线程和执行计算的线程是同一个，当在执行计算遇到time.sleep()的时候自然会遇到阻塞。那如果我们将函数任务换成异步方法呢？代码如下：
（2）异步假死
# 异步假死 start
import tkinter as tk # 导入 Tkinter 库
import time
import asyncio
class Form:
def __init__(self):
self.root=tk.Tk()
self.root.geometry('500x300')
self.root.title('窗体程序') #设置窗口标题
self.button=tk.Button(self.root,text="开始计算",command=self.get_loop)
self.label=tk.Label(master=self.root,text="等待计算结果")
self.button.pack()
self.label.pack()
self.root.mainloop()
async def calculate(self):
await asyncio.sleep(3) #模拟耗时计算
self.label["text"]=300
def get_loop(self):
self.loop = asyncio.get_event_loop()
self.loop.run_until_complete(self.calculate())
#self.loop.close()
if __name__=='__main__':
form=Form()
# 异步假死 end
我们发现，窗体依然会造成阻塞，情况和前面的同步方法是一样的，为什么会这样呢？因为这个地方虽然启动了事件循环，但是拥有事件循环的那个线程同时还需要维护窗体的状态，始终只有一个线程在运行，当单击“开始计算”按钮，开始执行get_loop函数，在get_loop里面启动异步方法calculate，然后遇到await，这个时候事件循环暂停，但是由于事件循环只注册了calculate一个异步方法，也没其他事情干，所以只能等待，造成假死阻塞。
解决办法就是我专门再创建一个线程去执行一些计算任务，维护窗体状态的线程就只专门负责维护状态，后面再详说。
二，多线程结合asyncio解决调用时的假死
1，asyncio咱们实现Concurrency and Multithreading（多线程和并发）的函数介绍
为了让一个协程函数在不同的线程中执行，我们可以使用以下两个函数
（1）loop.call_soon_threadsafe(callback, *args)，这是一个很底层的API接口，一般很少使用，本文也暂时不做讨论。
（2）asyncio.run_coroutine_threadsafe(coroutine，loop)
第一个参数为需要异步执行的协程函数，第二个loop参数为在新线程中创建的事件循环loop，注意一定要是在新线程中创建哦，该函数的返回值是一个 concurrent.futures.Future类的对象，用来获取协程的返回结果。
future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro_func(), loop) # 在新线程中运行协程
result = future.result() #等待获取Future的结果
2、不阻塞的多线程并发实例
asyncio.run_coroutine_threadsafe(coroutine，loop)的意思很简单，就是我在新线程中创建一个事件循环loop，然后在新线程的loop中不断不停的运行一个或者是多个coroutine。参考下面代码：
# 不阻塞的多线程实例 start
import asyncio
import asyncio,time,threading
# 需要执行的函数异步任务
async def func(num):
print(f'准备调用func,大约耗时{num}')
await asyncio.sleep(num)
print(threading.currentThread())
print(f'耗时{num}之后,func函数运行结束')
# 定义一个专门创建事件循环的loop函数，在另一个线程中启动它
def start_loop(loop):
asyncio.set_event_loop(loop)
loop.run_forever()
# 定义一个main函数
def main():
coroutine1 = func(3)
coroutine2 = func(2)
coroutine3 = func(1)
# 在当前线程下创建事件循环（未启动），在start_loop里面启动
new_loop = asyncio.new_event_loop()
# 通过当前线程开启新的线程去启动事件循环
t = threading.Thread(target=start_loop,args=(new_loop,))
t.start()
print(threading.currentThread())
# 这几条语句是关键，代表在新线程中事件循环不断"游走"执行
asyncio.run_coroutine_threadsafe(coroutine1,new_loop)
asyncio.run_coroutine_threadsafe(coroutine2,new_loop)
asyncio.run_coroutine_threadsafe(coroutine3,new_loop)
# 在main定义个循环用于检测main和协程是否同时执行
for i in 'iloveu':
print(str(i)+" ")
if __name__ == '__main__':
main()
# 不阻塞的多线程实例 end
输出如下
<_MainThread(MainThread, started 11988)> 准备调用func,大约耗时3 i 准备调用func,大约耗时2 l o 准备调用func,大约耗时1 v e u <Thread(Thread-1, started 9876)> 耗时1之后,func函数运行结束 <Thread(Thread-1, started 9876)> 耗时2之后,func函数运行结束 <Thread(Thread-1, started 9876)> 耗时3之后,func函数运行结束
可以看到主函数main的循环和3个协程几乎是同时执行，3个协程因为设置的执行时长不同所以执行结束时间有先后
通过打印线程信息可以看到主线程id和协程的线程id是不一样的，即主函数main使用一个线程执行，3个协程使用新创建的线程执行
我们发现，main是在主线程中的，而三个协程函数是在新线程中的，它们是在一起执行的，没有造成主线程main的阻塞。下面再看一下窗体函数中的实现。
# 函数窗体无阻塞 start
import tkinter as tk # 导入 Tkinter 库
import time
import asyncio
import threading
class Form:
def __init__(self):
self.root=tk.Tk()
self.root.geometry('500x300')
self.root.title('窗体程序') #设置窗口标题
self.button=tk.Button(self.root,text="开始计算",command=self.change_form_state)
self.label=tk.Label(master=self.root,text="等待计算结果")
self.button.pack()
self.label.pack()
self.root.mainloop()
async def calculate(self):
await asyncio.sleep(3)
self.label["text"]=300
def get_loop(self,loop):
self.loop=loop
asyncio.set_event_loop(self.loop)
self.loop.run_forever()
def change_form_state(self):
coroutine1 = self.calculate()
new_loop = asyncio.new_event_loop() #在当前线程下创建事件循环，（未启用），在start_loop里面启动它
t = threading.Thread(target=self.get_loop,args=(new_loop,)) #通过当前线程开启新的线程去启动事件循环
t.start()
asyncio.run_coroutine_threadsafe(coroutine1,new_loop) #这几个是关键，代表在新线程中事件循环不断“游走”执行
if __name__=='__main__':
form=Form()
# 函数窗体无阻塞 end
运行上面的代码，我们发现，此时点击“开始计算”按钮执行耗时任务，没有造成窗体的任何阻塞，我可以最大最小化、移动等等，然后3秒之后标签会自动显示运算结果。为什么会这样？
上面的代码中，get_loop()、change_form_state()、__init__()都是定义在主线程中的，窗体的状态维护也是主线程，耗时计算calculate()是一个异步协程函数。
现在单击“开始计算”按钮，这个事件发生之后，会触发主线程的chang_form_state函数，然后在该函数中，会创建新的线程，通过新的线程创建一个事件循环，然后将协程函数注册到新线程中的事件循环中去，达到的效果就是，主线程做主线程的，新线程做新线程的，不会造成任何阻塞。
4、multithreading+asyncio总结
第一步：定义需要异步执行的一系列操作，及一系列协程函数；
第二步：在主线程中定义一个新的线程，然后再新线程中产生一个新的事件循环；
第三步：在主线程中，通过asyncio.run_coroutine_threadsade(coroutine,loop)这个方法，将一系列异步方法注册到新线程的loop里面去，这样就是新线程赋值事件循环的执行。
三，使用asyncio实现一个timer
所谓的timer指的是，指定一个时间间隔，让某一个操作隔一个时间间隔执行一次，如此周而复始。很多编程语言都提供了专门的timer实现机制，包括C++,C#等。但是Python并没有原生支持timer，不过可以用asyncio.sleep模拟。
大致的思想如下，将timer定义为一个异步协程，然后同事件循环去调用这个异步协程，让事件循环不断在这个协程中反反复复调用，只不过隔几秒调用一次即可。
简单的实现如下（本例基于python3.8）：
# timer start
import asyncio
# 定义协程函数传递参数为整数然后休眠一段时间
async def delay(time):
await asyncio.sleep(time)
# 定义timer函数
# 该协程函数无限循环，首先创建一个future，该future调用协程函数delay
# 然后await future即等待delay(time)执行
# 然后调用回调函数function这个函数也是作为一个参数传递进来的
# future.all_done_all(fn) 附加可调用fn到future对象。当future对象取消或者运行完成时，调用fn
# 而这个future对象将作为它的唯一参数即函数fn只能有一个参数，这个参数就是future对象
async def timer(time,function):
while True:
future = asyncio.ensure_future(delay(time))
await future
future.add_done_callback(function)
# add_done_callback(fn)方法定义的函数只能有唯一参数，参数为future对象
def func(future):
#print(future)
print('done')
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(timer(2, func))
# timer end
每隔2秒输出done，无限循环
done done done done done done done done done done .....
调试模式分析
几个注意点：asyncio.sleep()本身就是一个协程函数，故而可以将它封装成一个Task或者Future，等待时间结束也就是任务完成，绑定回调函数。当然本身python语法灵活，上面只是其中一种实现而已。