# Programmer avec asyncio

La programmation asynchrone est différente de la programmation « séquentielle » classique.

Cette page liste les pièges et erreurs communs que le développeur pourrait rencontrer et décrit comment les éviter.

## Mode débogage

Par défaut, asyncio s'exécute en mode production. Pour faciliter le développement, asyncio possède un « mode débogage ».

Il existe plusieurs façons d'activer le mode débogage de asyncio :

- en réglant la variable d’environnement `PYTHONASYNCIODEBUG` à `1` ;

- en utilisant le mode développement de Python (Python Development Mode) ;

- en passant `debug=True` à la fonction `asyncio.run()` ;

- en appelant la méthode `loop.set_debug()`.

En plus d'activer le mode débogage, vous pouvez également :

- setting the log level of the asyncio logger to `logging.DEBUG`, for example the following snippet of code can be run at startup of the application:

      logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

- configurer le module `warnings` afin d'afficher les avertissements de type `ResourceWarning` ; vous pouvez faire cela en utilisant l'option `-W` `default` sur la ligne de commande.

Lorsque le mode débogage est activé :

- beaucoup d'API asyncio ne prenant pas en charge les fils d'exécution multiples (comme les méthodes `loop.call_soon()` et `loop.call_at()`) lèvent une exception si elles sont appelées par le mauvais fil d’exécution ;

- le temps d'exécution du sélecteur d'entrée-sortie est journalisé si une opération prend trop de temps à s'effectuer ;

- les fonctions de rappel prenant plus de 100 ms sont journalisées ; l'attribut `loop.slow_callback_duration` peut être utilisé pour changer la limite (en secondes) après laquelle une fonction de rappel est considérée comme « lente ».

## Programmation concurrente et multi-fils

Une boucle d'évènements s'exécute dans un fil d’exécution (typiquement dans le fil principal) et traite toutes les fonctions de rappel (callbacks) ainsi que toutes les tâches dans ce même fil. Lorsqu'une tâche est en cours d'exécution dans la boucle d'évènements, aucune autre tâche ne peut s'exécuter dans ce fil. Quand une tâche traite une expression `await`, elle se suspend et laisse la boucle d’évènements traiter la tâche suivante.

Pour planifier un rappel depuis un autre fil d'exécution système, utilisez la méthode `loop.call_soon_threadsafe()`. Par exemple :

    loop.call_soon_threadsafe(callback, *args)

La plupart des objets asyncio ne sont pas conçus pour être exécutés dans un contexte multi-fils (thread-safe) mais cela n'est en général pas un problème à moins que l'objet ne fasse appel à du code se trouvant en dehors d'une tâche ou d'une fonction de rappel. Dans ce dernier cas, si le code appelle les API bas niveau de asyncio, utilisez la méthode `loop.call_soon_threadsafe()`. Par exemple :

    loop.call_soon_threadsafe(fut.cancel)

Pour planifier un objet concurrent depuis un autre fil d'exécution système, utilisez `run_coroutine_threadsafe()`. Cette fonction renvoie un objet `concurrent.futures.Future` pour accéder au résultat :

    async def coro_func():
         return await asyncio.sleep(1, 42)

    # Later in another OS thread:

    future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro_func(), loop)
    # Wait for the result:
    result = future.result()

To handle signals the event loop must be run in the main thread.

The `loop.run_in_executor()` method can be used with a `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` or `InterpreterPoolExecutor` to execute blocking code in a different OS thread without blocking the OS thread that the event loop runs in.

Il n'y a actuellement aucune façon de planifier des coroutines ou des rappels directement depuis un autre processus (comme, par exemple, un processus démarré avec `multiprocessing`). La section Méthodes de la boucle d'évènements liste les API pouvant lire les tubes (pipes) et surveiller les descripteurs de fichiers sans bloquer la boucle d'évènements. De plus, les API Subprocess d'asyncio fournissent un moyen de démarrer un processus et de communiquer avec lui depuis la boucle d'évènements. Enfin, la méthode `loop.run_in_executor()` susmentionnée peut également être utilisée avec `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` pour exécuter du code dans un processus différent.

## Exécution de code bloquant

Du code bloquant sur des opérations de calcul (CPU-bound) ne devrait pas être appelé directement. Par exemple, si une fonction effectue des calculs utilisant le CPU intensivement pendant une seconde, toutes les tâches asyncio concurrentes et les opérations d'entrées-sorties seront bloquées pour une seconde.

An executor can be used to run a task in a different thread, including in a different interpreter, or even in a different process to avoid blocking the OS thread with the event loop. See the `loop.run_in_executor()` method for more details.

## Journalisation

Asyncio utilise le module `logging`. Toutes les opérations de journalisation sont effectuées via l'enregistreur (logger) `"asyncio"`.

The default log level is `logging.INFO`, which can be easily adjusted:

    logging.getLogger("asyncio").setLevel(logging.WARNING)

La journalisation réseau peut bloquer la boucle d'événements. Il est recommandé d'utiliser un fil d'exécution séparé pour gérer les journaux ou d'utiliser des entrées-sorties non bloquantes. Par exemple, voir Utilisation de gestionnaires bloquants.

## Détection des coroutines jamais attendues

Lorsqu'une fonction coroutine est appelée mais qu'elle n'est pas attendue (p. ex. `coro()` au lieu de `await coro()`) ou si la coroutine n'est pas planifiée avec `asyncio.create_task()`, asyncio émet un `RuntimeWarning` :

    import asyncio

    async def test():
        print("never scheduled")

    async def main():
        test()

    asyncio.run(main())

Sortie :

    test.py:7: RuntimeWarning: coroutine 'test' was never awaited
      test()

Affichage en mode débogage :

    test.py:7: RuntimeWarning: coroutine 'test' was never awaited
    Coroutine created at (most recent call last)
      File "../t.py", line 9, in <module>
        asyncio.run(main(), debug=True)

      < .. >

      File "../t.py", line 7, in main
        test()
      test()

La façon habituelle de régler ce problème est d'attendre (await) la coroutine ou bien d'appeler la fonction `asyncio.create_task()` :

    async def main():
        await test()

## Détection des exceptions jamais récupérées

Si la méthode `Future.set_exception()` est appelée mais que l'objet Future n'est pas attendu, l'exception n'est pas propagée au code utilisateur. Dans ce cas, asyncio écrit un message dans le journal lorsque l'objet Future est récupéré par le ramasse-miette.

Exemple d'une exception non-gérée :

    import asyncio

    async def bug():
        raise Exception("not consumed")

    async def main():
        asyncio.create_task(bug())

    asyncio.run(main())

Sortie :

    Task exception was never retrieved
    future: <Task finished coro=<bug() done, defined at test.py:3>
      exception=Exception('not consumed')>

    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 4, in bug
        raise Exception("not consumed")
    Exception: not consumed

Activez le mode débogage pour récupérer la trace d'appels indiquant où la tâche a été créée :

    asyncio.run(main(), debug=True)

Affichage en mode débogage :

    Task exception was never retrieved
    future: <Task finished coro=<bug() done, defined at test.py:3>
        exception=Exception('not consumed') created at asyncio/tasks.py:321>

    source_traceback: Object created at (most recent call last):
      File "../t.py", line 9, in <module>
        asyncio.run(main(), debug=True)

    < .. >

    Traceback (most recent call last):
      File "../t.py", line 4, in bug
        raise Exception("not consumed")
    Exception: not consumed

## Asynchronous generators best practices

Writing correct and efficient asyncio code requires awareness of certain pitfalls. This section outlines essential best practices that can save you hours of debugging.

### Close asynchronous generators explicitly

It is recommended to manually close the asynchronous generator. If a generator exits early - for example, due to an exception raised in the body of an `async for` loop - its asynchronous cleanup code may run in an unexpected context. This can occur after the tasks it depends on have completed, or during the event loop shutdown when the async-generator's garbage collection hook is called.

To avoid this, explicitly close the generator by calling its `aclose()` method, or use the `contextlib.aclosing()` context manager:

    import asyncio
    import contextlib

    async def gen():
      yield 1
      yield 2

    async def func():
      async with contextlib.aclosing(gen()) as g:
        async for x in g:
          break  # Don't iterate until the end

    asyncio.run(func())

As noted above, the cleanup code for these asynchronous generators is deferred. The following example demonstrates that the finalization of an asynchronous generator can occur in an unexpected order:

    import asyncio
    work_done = False

    async def cursor():
        try:
            yield 1
        finally:
            assert work_done

    async def rows():
        global work_done
        try:
            yield 2
        finally:
            await asyncio.sleep(0.1) # immitate some async work
            work_done = True

    async def main():
        async for c in cursor():
            async for r in rows():
                break
            break

    asyncio.run(main())

For this example, we get the following output:

    unhandled exception during asyncio.run() shutdown
    task: <Task finished name='Task-3' coro=<<async_generator_athrow without __name__>()> exception=AssertionError()>
    Traceback (most recent call last):
      File "example.py", line 6, in cursor
        yield 1
    asyncio.exceptions.CancelledError

    During handling of the above exception, another exception occurred:

    Traceback (most recent call last):
      File "example.py", line 8, in cursor
        assert work_done
               ^^^^^^^^^
    AssertionError

The `cursor()` asynchronous generator was finalized before the `rows` generator - an unexpected behavior.

The example can be fixed by explicitly closing the `cursor` and `rows` async-generators:

    async def main():
        async with contextlib.aclosing(cursor()) as cursor_gen:
            async for c in cursor_gen:
                async with contextlib.aclosing(rows()) as rows_gen:
                    async for r in rows_gen:
                        break
                break

### Create asynchronous generators only when the event loop is running

It is recommended to create asynchronous generators only after the event loop has been created.

To ensure that asynchronous generators close reliably, the event loop uses the `sys.set_asyncgen_hooks()` function to register callback functions. These callbacks update the list of running asynchronous generators to keep it in a consistent state.

When the `loop.shutdown_asyncgens()` function is called, the running generators are stopped gracefully and the list is cleared.

The asynchronous generator invokes the corresponding system hook during its first iteration. At the same time, the generator records that the hook has been called and does not call it again.

Therefore, if iteration begins before the event loop is created, the event loop will not be able to add the generator to its list of active generators because the hooks are set after the generator attempts to call them. Consequently, the event loop will not be able to terminate the generator if necessary.

Consider the following example:

    import asyncio

    async def agenfn():
        try:
            yield 10
        finally:
            await asyncio.sleep(0)

    with asyncio.Runner() as runner:
        agen = agenfn()
        print(runner.run(anext(agen)))
        del agen

Sortie :

    10
    Exception ignored while closing generator <async_generator object agenfn at 0x000002F71CD10D70>:
    Traceback (most recent call last):
      File "example.py", line 13, in <module>
        del agen
            ^^^^
    RuntimeError: async generator ignored GeneratorExit

This example can be fixed as follows:

    import asyncio

    async def agenfn():
        try:
            yield 10
        finally:
            await asyncio.sleep(0)

    async def main():
        agen = agenfn()
        print(await anext(agen))
        del agen

    asyncio.run(main())

### Avoid concurrent iteration and closure of the same generator

Async generators may be reentered while another `__anext__()` / `athrow()` / `aclose()` call is in progress. This may lead to an inconsistent state of the async generator and can cause errors.

Let's consider the following example:

    import asyncio

    async def consumer():
        for idx in range(100):
            await asyncio.sleep(0)
            message = yield idx
            print('received', message)

    async def amain():
        agenerator = consumer()
        await agenerator.asend(None)

        fa = asyncio.create_task(agenerator.asend('A'))
        fb = asyncio.create_task(agenerator.asend('B'))
        await fa
        await fb

    asyncio.run(amain())

Sortie :

    received A
    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 38, in <module>
        asyncio.run(amain())
        ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^
      File "Lib/asyncio/runners.py", line 204, in run
        return runner.run(main)
               ~~~~~~~~~~^^^^^^
      File "Lib/asyncio/runners.py", line 127, in run
        return self._loop.run_until_complete(task)
               ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^
      File "Lib/asyncio/base_events.py", line 719, in run_until_complete
        return future.result()
               ~~~~~~~~~~~~~^^
      File "test.py", line 36, in amain
        await fb
    RuntimeError: anext(): asynchronous generator is already running

Therefore, it is recommended to avoid using asynchronous generators in parallel tasks or across multiple event loops.