在Python中使用Asyncio系統（3-4）Task 和 Future

Task 和 Future

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前面我們討論了協程，以及如何在循環中運行它們才有用。現在我想簡單談談Task和Future api。你將使用最多的是Task，因為你的大部分工作將涉及使用create_task()函數運行協程，就像在第22頁的“快速開始”中設置的那樣。Future類實際上是Task的超類，它提供了與循環交互操作的所有功能。

可以這樣簡單地理解:Future表示某個活動的未來完成狀態，并由循環管理。Task是完全相同的，但是具體的“activity”是一個協程——可能是你用async def函數加上create_task()創建的協程。

Future類表示與循環交互的某個東西的狀態。這個描述太模糊了，不太有用，所以你可以將Future實例視為一個切換器，一個完成狀態的切換器。當創建Future實例時，切換設置為“尚未完成”狀態，但稍后它將是“完成”狀態。事實上，Future實例有一個名為done()的方法，它允許你檢查狀態，如示例 3-15所示。

示例 3-15. 用done()方法檢查完成狀態

Future實例還可以執行以下操作：

? 設置一個result值（用.set_result(value)設置值并且使用 .result()獲取值）

? 使用.cancel()方法取消 (并且會用使用.cancelled()檢查是否取消)

? 增加一個Future完成時回調的函數

即使Task更常見，也不可能完全避免使用Future：例如，在執行器上運行函數將返回Future實例，而不是Task。讓我們快速看一下 示例 3-16 ，了解一下直接使用Future實例是什么感覺。

示例 3-16. 與Future實例的交互

（L3）創建一個簡單的 main函數。我們運行這個函數，等上一會兒然后在Future f上設置一個結果。

（L5）設置一個結果。

（L8）手動創建一個Future實例。注意，這個實例(默認情況下)綁定到我們的循環，但它沒有也不會被附加到任何協程(這就是Tasks的作用)。

（L9）在做任何事情之前，確認future還沒有完成。

（L11）安排main()協程，傳遞future。請記住，main()協程所做的所有工作就是sleep，然后切換Future實例。(注意main()協程還不會開始運行：協程只在事件循環運行時才開始運行。)

(L13)在這里我們在Future實例上而不是Task實例上使用run_until_complete()。這和你以前見過的不一樣。現在循環正在運行，main()協程將開始執行.

（L16）最終，當future的結果被設置時，它就完成了。完成后，可以訪問結果。

當然，你不太可能以這里所示的方式直接使用Future；代碼示例僅用于教育目的。你與asynccio的大部分聯系都是通過Task實例進行的。

你可能想知道如果在Task實例上調用set_result()會發生什么。在Python 3.8之前可以這樣做，但現在不允許這么做了。任務實例是協程對象的包裝器，它們的結果值只能在內部設置為底層協程函數的結果，如 示例 3-17所示那樣。

示例 3-17. 在task上調用set_result

（L13）唯一的區別是我們創建的是Task實例而不是Future實例。當然，Task API要求我們提供一個協程；這里我們使用sleep()只是因為簡單方便。

（L7）正在傳入一個Task實例。它滿足函數的類型簽名(因為Task是Future的子類)，但從Python 3.8開始，我們不再允許在Task上調用set_result()：嘗試這樣做將引發RuntimeError。這個想法是，一個Task代表一個正在運行的協程，所以結果應該總是來自于task自身。

（L10, L24）但是，我們仍然可以cancel()一個任務，它將在底層協程中引發CancelledError。

Create_task? Ensure_Future? 下定決心吧！

在第22頁的“快速入門”中，我說過運行協程的方法是使用asyncio.create_task()。在引入該函數之前，有必要獲取一個循環實例并使用loop.create_task()完成相同的任務。事實上，這也可以通過一個不同的模塊級函數來實現:asyncio.ensure_future()。一些開發人員推薦create_task()，而其他人推薦ensure_future()。

在我為這本書做研究的過程中，我確信API方法asyncio.ensure_future()是引起對asyncio庫廣泛誤解的罪魁禍首。API的大部分內容都非常清晰，但在學習過程中還存在一些嚴重的障礙，這就是其中之一。當你遇到ensure_future()時，你的大腦會非常努力地將其集成到關于asyncio應該如何使用的心理模型中——但很可能會失敗!

在Python 3.6 asyncio 文檔中，這個現在已經臭名昭著的解釋突出了 ensure_future() 的問題：

asyncio.ensure_future(coro_or_future, *, _loop =None)

安排執行一個協程對象：把它包裝在future中。返回一個Task對象。如果參數是Future，則直接返回。

什么!? 當我第一次讀到這篇文章時，我很困惑。下面希望是對ensure_future()的更清楚的描述:

這個函數很好地說明了針對終端用戶開發人員的asyncio API(高級API)和針對框架設計人員的asyncio API(低級API)之間的區別。讓我們在示例 3-18中自習看看它是如何工作的。

示例 3-18. 仔細看看ensure_future()在做什么

（L3）一個簡單的什么都不做的協程函數。我們只需要一些能組成協程的東西。

（L6）我們通過直接調用該函數來創建協程對象。你的代碼很少會這樣做，但我想在這里明確地表示，我們正在向每個create_task()和ensure_future()傳遞一個協程對象。

（L7）獲取一個循環。

（L9）首先，我們使用loop.create_task()在循環中調度協程，并返回一個新的Task實例。

（L10）驗證類型。到目前為止，沒有什么有趣的。

（L12）我們展示了asyncio.ensure_future()可以被用來執行與create_task()相同的動作：我們傳入了一個協程，并返回了一個Task實例(并且協程已經被安排在循環中運行)!如果傳入的是協程，那么loop.create_task()和asyncio.ensure_future()之間沒有區別。

（L15）如果我們給ensure_future()傳遞一個Task實例會發生什么呢？注意我們要傳遞的Task實例是已經在第4步通過loop.create_task()創建好的。

（L16）返回的Task實例與傳入的Task實例完全相同:它在被傳遞時沒有被改變。

直接傳遞Future實例的意義何在？為什么用同一個函數做兩件不同的事情？答案是，ensure_future()的目的是讓框架作者向最終用戶開發者提供可以處理兩種參數的API。不相信我？這是ex-BDFL自己說的：

ensure_future()的要點是，如果你有一個可能是協程或Future(后者包括一個Task，因為它是Future的子類)的東西，并且你想能夠調用一個只在Future上定義的方法(可能唯一有用的例子是cancel())。當它已經是Future(或Task)時，它什么也不做；當它是協程時，它將它包裝在Task中。

如果您知道您有一個協程，并且希望它被調度，那么正確的API是create_task()。唯一應該調用ensure_future()的時候是當你提供一個API(像大多數asyncio自己的API)，它接受協程或Future，你需要對它做一些事情，需要你有一個Future。

—Guido van Rossum

總而言之，asyncio.sure_future()是一個為框架設計者準備的輔助函數。這一點最容易通過與一種更常見的函數進行類比來解釋，所以我們來做這個解釋。如果你有幾年的編程經驗，你可能已經見過類似于例3-19中的istify()函數的函數。示例 3-19中listify()的函數。

示例 3-19. 一個強制輸入列表的工具函數

這個函數試圖將參數轉換為一個列表，不管輸入的是什么。api和框架中經常使用這類函數將輸入強制轉換為已知類型，這將簡化后續代碼——在本例中，您知道參數(來自listify()的輸出)將始終是一個列表。

如果我將listify()函數重命名為ensure_list()，那么您應該開始看到與asyncio.ensure_future()的類似之處:它總是試圖將參數強制轉換為Future(或子類)類型。這是一個實用函數，它使框架開發人員(而不是像你我這樣的終端用戶開發人員)的工作變得更容易。

實際上，asyncio標準庫模塊本身使用ensure_future()正是出于這個原因。當你下次查看API時，你會發現函數參數被描述為“可等待對象”，很可能內部使用ensure_future()強制轉換參數。例如，asyncio.gather()函數就像下面的代碼一樣:

aws參數表示“可等待對象”，包括協程、task和future。在內部，gather()使用ensure_future()進行類型強制轉換：task和future保持不變，而把協程強制轉為task。

這里的關鍵是，作為終端用戶應用程序開發人員，應該永遠不需要使用asyncio.ensure_future()。它更像是框架設計師的工具。如果你需要在事件循環上調度協程，只需直接使用asyncio.create_task()來完成。

在接下來的幾節中，我們將回到語言級別的特性，從異步上下文管理器開始。

Python-openpyxl教程11 - 注釋和樣式

注釋具有text屬性和author屬性，必須同時設置它們。

加載時工作薄中存在的注釋會自動存儲在其相應單元格的注釋屬性中。格式信息(如字體大小，粗體和斜體)以及注釋的容器框的原始尺寸和位置都將丟失。

保存工作薄時保留在工作薄中的注釋會自動保存到工作薄文件中

注釋尺寸可以指定為只寫。評論尺寸以像素為單位。

如果需要, openpyxl.utils.units 包含用于從其他度量單位(例如mm或點)轉換為像素的輔助函數:

樣式用于屏幕上顯示時更改數據的外觀。他們還用于確定數字的格式。

樣式可以應用于以下方面：

- 用于設置字體大小，顏色，下劃線等的字體

- 填充以設置圖案或顏色漸變

- border可以設置單元格的邊框

- 單元格對齊

- 保護

以下是默認值：

有兩種類型的樣式：單元樣式和命名樣式，也成為樣式模板

單元格樣式在對象之間共享，并且一旦分配了它們就無法更改。這樣可以避免不必要的副作用，例如，僅更改一個單元格時就可以更改許多單元格的樣式。

樣式也可以復制

字體，背景，邊框等的顏色都可以通過三種方式設置：索引，aRGB或主題。 索引顏色是舊版實現，顏色本身取決于工作薄或應用程序默認提供的索引。主題顏色可用于互補色，但也取決于工作薄中存在的主題，因此，建議使用RGB顏色。

RGB顏色使用紅色，綠色和藍色的十六進制值設置

理論上，alpha值是指顏色的透明度，但這與單元格樣式無關。默認值00將加在任何簡單的RGB值之前:

還支持傳統索引顏色以及主題和色彩。

索引64和65不能設置，并且分別留給系統前景色和背景色

樣式直接應用于單元格

樣式也可以應用于行和列，但是請注意，這僅適用于關閉文件后再Excel中創建的單元格。如果要將樣式應用于整個行和列，則必須自己將樣式應用于每個單元格。這是文件格式的限制：

合并的單元格的行為與其他單元格對象相似。其值和格式在其左上角的單元格中定義。為了更改整個合并單元格的邊框。請更改其左上角單元格的邊框。格式化是出于編寫目的而生成的。

與單元格樣式相反，命名樣式是可變的。當您想一次將格式應用于許多不同的單元格時，它們很有意義。注意: 將命名樣式分配給單元格之后，對樣式的其他更改將不會影響該單元格。

一旦將命名樣式注冊到工作薄中，就可以簡單的通過名稱來引用它。

創建命名樣式后，可以將其注冊到工作薄中：

wb.add_name_style(highlight)

但是，命名樣式在首次分配給單元時也將自動注冊：

ws['A1'].style = highlight

注冊后，僅使用名稱分配樣式：

ws['D5'].style = 'highlight'

該規范包括一些內置樣式，也可以使用，不幸的是，這些樣式的名稱以本地化形式存儲。

openpyxl僅會識別英文名稱，并且只能與此處的文字完全一樣。如下：

Number formats

Informative

Text Styles

Comparisons

Highlights

區分 bytes str 和 unicode

Python3 有兩種表示字符序列的類型： bytes 和 str 。其中 bytes 是一種包含原始8位值的序列； str 是一種包含 Unicode 字符的序列。

Python2 也有兩種表示字符序列的類型： str 和 unicode 。其中 str 是一種包含原始8位值的序列； unicode 是一種包含 Unicode 字符的序列。

把 Unicode 字符轉換成二進制數據（原始8位值）有多種辦法，最常見的編碼方式就是 UTF-8。Python3 的 str 實例或者 Python2 的 unicode 實例表示的 Unicode 字符要想轉換成二進制數據，必須使用 encode 方法；要想把二進制數據轉換成 Unicode 字符，則必須使用 decode 方法。

編碼和解碼操作我們通常會放在最外圍來做，程序的核心部分應該使用 Unicode 字符類型，即 Python3 中的 str 和 Python2 中的 unicode ，并且不要對字符編碼做任何假設。因此，在對輸入的數據進行操作之前，我們通常會在應用中定義好輔助函數，以保證字符序列的類型符合以下預期：

下面，我們針對 Python2 和 Python3 ，分別編寫 2 個輔助函數，以便在兩種情況之間轉換，確保轉換后的輸入數據符合預期的字符序列類型。

接受 str 或 bytes ，確保返回 str 的輔助函數：

運行結果：

接受 str 或 bytes ，確保返回 bytes 的輔助函數：

運行結果：

接受 str 或 unicode ，確保返回 unicode 的輔助函數：

Python2 中的 str 在程序中均以原始的 8 位值表示：

下面的寫法，使用 format 函數連接 2 個字符序列，返回新的 str 是沒問題的：

可若要返回 unicode 字符序列，則會報 UnicodeDecodeError ：

這個時候我們就需要上述編寫的 to_unicode 輔助函數，把 var2 轉變為 unicode 序列：

接受 str 或 unicode ，確保返回 str 的輔助函數：

定義一個 unicode 字符序列：

使用 format 函數連接 2 個字符序列，返回 unicode 字符序列：

同理，返回 str ，則會報 UnicodeEncodeError ：

我們需要借助上述編寫的輔助函數 to_str 將 var3 轉換為字節序列：