def __iter__(self): 
 if not self.done(): 
 self._asyncio_future_blocking = True 
 yield self # This tells Task to wait for completion. 
 assert self.done(), "yield from wasn't used with future" 
 return self.result() # May raise too. 
 
if compat.PY35: 
 __await__ = __iter__ # make compatible with 'await' expression 

留意这里的 yield self !也就是说 future 在第一次履行到这里时，会暂停履行并返回它本身，因为 coroutine 中应用的都是 yield from/await (它们在接收的参数上有差别，但在本文的评论辩论中没有差别)，是以这个值会一向向上传递，到 Task._step 函数的 result = coro.send(None) 这里，那我们来看看 Task 对 result 做了什么，重要的是 这一句 ：

result.add_done_callback(self._wakeup) 

也就是说 task( print_sum ) 获得了最内层暂停的 sleep 生成的 future 并为该 future 注册了一个回调，使得在 future.set_result 被调用时， task._wakeup 会被调用。这部分的逻辑可以看 这里 。

我们再回过火来看看 future.set_result 会在什么时刻被调用，在 asyncio.sleep 函数里，我们为 event loop 注册了一个回调函数：

h = future._loop.call_later(delay, 
 futures._set_result_unless_cancelled, 
 future, result) 

那么这个 _set_result_unless_cancelled 是如许的：

def _set_result_unless_cancelled(fut, result): 
 """Helper setting the result only if the future was not cancelled.""" 
 if fut.cancelled(): 
 return 
 fut.set_result(result) 

这里 poll_events 之前，会去计算所有急鹞鲼事宜起码须要等待的时光，这个时光内即使没有事宜产生， poll_events 也会退出，以便触发急鹞鲼事宜。 _process_timeout_events 函数的感化是比较当前时光与急鹞鲼的目标履行时光，如不雅目标履行时光已经达到，则履行响应的回调函数。

是以，所有的流程应当是如许的：

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小结

那么 asyncio 做为一个库，做了什么，没做什么?

1. 控制流的暂停与恢复，这是经由过程 Python 内部的 Generator(生成器)相干的功能实现的。
2. 协程链，即把不合协程链链接在一路的机制。依旧是经由过程 Python 的内置支撑，即 async/await，或者说是生成器的 yield from。
3. Event Loop，这个是 asyncio 实现的。它决定了我们能对什么事宜进行异步操作，今朝只支撑准时器与收集 IO 的异步。
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本文标题：理解Python asyncio内部实现机制

地址：http://www.17bianji.com/lsqh/37131.html

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