引言：在上一章中我们介绍了从yield from的来源到async的使用，并在最后以asyncio.wait()方法实现协程，下面我们通过不同控制结构来实现协程，让我们一起来看看他们的不同作用吧～
在多个协程中的线性控制流很容易通过内置的关键词await来管理。使用asyncio模块中的方法可以实现更多复杂的结构，它可以并发地完成多个协程。
一、asyncio.wait()
你可以将一个操作分成多个部分并分开执行，而wait(tasks)可以被用于中断任务集合(tasks)中的某个被事件循环轮询到的任务，直到该协程的其他后台操作完成才被唤醒。
import time
import asyncio
async def taskIO_1():
print('开始运行IO任务1...')
await asyncio.sleep(2) # 假设该任务耗时2s
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) # 假设该任务耗时3s
print('IO任务2已完成，耗时3s')
return taskIO_2.__name__
async def main(): # 调用方
tasks = [taskIO_1(), taskIO_2()] # 把所有任务添加到task中
done,pending = await asyncio.wait(tasks) # 子生成器
for r in done: # done和pending都是一个任务，所以返回结果需要逐个调用result()
print('协程无序返回值：'+r.result()) if __name__ == '__main__':
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环对象loop
try:
loop.run_until_complete(main()) # 完成事件循环，直到最后一个任务结束
finally:
loop.close() # 结束事件循环
print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time()-start))
执行结果如下：
开始运行IO任务1...
开始运行IO任务2...
IO任务1已完成，耗时2s
IO任务2已完成，耗时3s
协程无序返回值：taskIO_2
协程无序返回值：taskIO_1
所有IO任务总耗时3.00209秒
【解释】：wait()官方文档用法如下：
done, pending = await asyncio.wait(aws)
此处并发运行传入的aws(awaitable objects)，同时通过await返回一个包含(done, pending)的元组，done表示已完成的任务列表，pending表示未完成的任务列表。
注：
①只有当给wait()传入timeout参数时才有可能产生pending列表。
②通过wait()返回的结果集是按照事件循环中的任务完成顺序排列的，所以其往往和原始任务顺序不同。
二、asyncio.gather()
如果你只关心协程并发运行后的结果集合，可以使用gather()，它不仅通过await返回仅一个结果集，而且这个结果集的结果顺序是传入任务的原始顺序。
import time
import asyncio
async def taskIO_1():
print('开始运行IO任务1...')
await asyncio.sleep(3) # 假设该任务耗时3s
print('IO任务1已完成，耗时3s')
return taskIO_1.__name__
async def taskIO_2():
print('开始运行IO任务2...')
await asyncio.sleep(2) # 假设该任务耗时2s
print('IO任务2已完成，耗时2s')
return taskIO_2.__name__
async def main(): # 调用方
resualts = await asyncio.gather(taskIO_1(), taskIO_2()) # 子生成器
print(resualts) if __name__ == '__main__':
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环对象loop
try:
loop.run_until_complete(main()) # 完成事件循环，直到最后一个任务结束
finally:
loop.close() # 结束事件循环
print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time()-start))
执行结果如下：
开始运行IO任务2...
开始运行IO任务1...
IO任务2已完成，耗时2s
IO任务1已完成，耗时3s
['taskIO_1', 'taskIO_2']
所有IO任务总耗时3.00184秒
【解释】：gather()通过await直接返回一个结果集列表，我们可以清晰的从执行结果看出来，虽然任务2是先完成的，但最后返回的结果集的顺序是按照初始传入的任务顺序排的。
三、asyncio.as_completed()
as_completed(tasks)是一个生成器，它管理着一个协程列表(此处是传入的tasks)的运行。当任务集合中的某个任务率先执行完毕时，会率先通过await关键字返回该任务结果。可见其返回结果的顺序和wait()一样，均是按照完成任务顺序排列的。
import time
import asyncio
async def taskIO_1():
print('开始运行IO任务1...')
await asyncio.sleep(3) # 假设该任务耗时3s
print('IO任务1已完成，耗时3s')
return taskIO_1.__name__
async def taskIO_2():
print('开始运行IO任务2...')
await asyncio.sleep(2) # 假设该任务耗时2s
print('IO任务2已完成，耗时2s')
return taskIO_2.__name__
async def main(): # 调用方
tasks = [taskIO_1(), taskIO_2()] # 把所有任务添加到task中
for completed_task in asyncio.as_completed(tasks):
resualt = await completed_task # 子生成器
print('协程无序返回值：'+resualt) if __name__ == '__main__':
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop() # 创建一个事件循环对象loop
try:
loop.run_until_complete(main()) # 完成事件循环，直到最后一个任务结束
finally:
loop.close() # 结束事件循环
print('所有IO任务总耗时%.5f秒' % float(time.time()-start))
执行结果如下：
开始运行IO任务2...
开始运行IO任务1...
IO任务2已完成，耗时2s
协程无序返回值：taskIO_2
IO任务1已完成，耗时3s
协程无序返回值：taskIO_1
所有IO任务总耗时3.00300秒
【解释】：从上面的程序可以看出，使用as_completed(tasks)和wait(tasks)相同之处是返回结果的顺序是协程的完成顺序，这与gather()恰好相反。而不同之处是as_completed(tasks)可以实时返回当前完成的结果，而wait(tasks)需要等待所有协程结束后返回的done去获得结果。
四、总结
以下aws指：awaitable objects。即可等待对象集合，如一个协程是一个可等待对象，一个装有多个协程的列表是一个aws。
| asyncio | 主要传参 | 返回值顺序 | await返回值类型 |
函数返回值类型 |
| wait() | aws | 协程完成顺序 |
(done,pending) 装有两个任务列表元组 |
coroutine |
| as_completed() | aws | 协程完成顺序 | 原始返回值 | 迭代器 |
| gather() | *aws | 传参任务顺序 | 返回值列表 | awaitable |
【参考文献】：