终面倒计时10分钟：候选人用`asyncio`解决回调地狱，P9考官追问`Future`与`Task`区别

场景设定

在一间安静的终面会议室，候选人小明正在接受P9技术专家的面试。此时，面试已经接近尾声，但P9面试官决定用一个深入的问题来考察小明对asyncio的理解。小明自信满满，准备迎接挑战。

---

第一轮：用asyncio解决回调地狱

面试官：小明，你之前提到过asyncio。假设我们有一个复杂的异步任务，需要层层嵌套回调函数来处理，这很容易导致“回调地狱”。你能用asyncio重构这段代码，解决这个问题吗？

小明：当然可以！回调地狱确实是个头疼的问题，但asyncio提供了更优雅的解决方案。我们可以用async def定义异步函数，然后用await来等待异步操作完成，这样代码看起来就像同步代码一样清晰。

示例代码：

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}")
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟网络请求
    return f"Data from {url}"

async def process_data(data):
    print(f"Processing {data}")
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟处理数据
    return f"Processed {data}"

async def main():
    url = "https://api.example.com"
    data = await fetch_data(url)  # 等待数据获取完成
    result = await process_data(data)  # 等待数据处理完成
    print(f"Final result: {result}")

# 运行异步任务
asyncio.run(main())

面试官：非常好，代码看起来简洁多了！那么，你能不能详细解释一下await在这里的作用？

小明：当然！await的作用是暂停当前异步函数的执行，直到等待的异步操作完成。比如在fetch_data中，await asyncio.sleep(2)会让main函数暂停，直到fetch_data返回结果。这样我们就可以用同步的方式写异步代码，避免了层层嵌套的回调函数。

---

第二轮：Future与Task的区别

面试官：非常好，现在我们深入一点。你知道asyncio中的Future和Task吗？它们有什么区别？在实际应用中，你如何使用它们？

小明：哈哈，这个问题我正好准备得很充分！Future和Task都是asyncio中用来表示异步操作的类，但它们有一些关键区别：

1. Future：

   • Future是一个通用的异步结果对象，表示一个异步操作的未来结果。
   • 它可以用来封装任何异步操作，比如网络请求、文件读写等。
   • Future本身并不运行任何代码，它只是一个容器，用来存储异步操作的最终结果。
   • 你可以手动创建Future对象，然后通过set_result()或set_exception()来设置其结果。

   示例：

   import asyncio
   
   def mark_done(future, result):
       print("Marking future as done")
       future.set_result(result)
   
   async def main():
       future = asyncio.Future()
   
       # 模拟一个任务，稍后标记future为完成
       loop = asyncio.get_running_loop()
       loop.call_soon(mark_done, future, "Future Result")
   
       result = await future
       print(f"Result: {result}")
   
   asyncio.run(main())
   

2. Task：

   • Task是Future的一个子类，专门用于运行async def定义的异步函数。
   • 当你使用asyncio.create_task()或loop.create_task()时，asyncio会为异步函数创建一个Task对象，并自动调度它运行。
   • Task内部会跟踪异步函数的执行状态，比如是否完成、是否出错等。

   示例：

   import asyncio
   
   async def my_task():
       print("Task is running")
       await asyncio.sleep(1)
       print("Task is done")
   
   async def main():
       task = asyncio.create_task(my_task())
       print("Task created, main is doing other things...")
       await task  # 等待任务完成
   
   asyncio.run(main())
   

3. 区别总结：

   • Future：通用的异步结果容器，可以手动创建并设置结果。
   • Task：专门用于运行async def函数，由asyncio自动创建和调度。

4. 应用场景：

   • Future：当你需要手动管理异步操作的结果时使用，比如在某些底层逻辑中封装异步操作。
   • Task：当你需要运行一个async def函数时使用，asyncio会自动帮你创建Task对象。

面试官：非常好，你解释得很清楚！那么，如果你需要在一个任务中等待多个异步操作完成，你会怎么做？

小明：这很简单！我们可以使用asyncio.gather()来等待多个异步操作。gather会将多个异步任务打包成一个任务组，然后一次性等待它们全部完成。

示例代码：

import asyncio

async def task1():
    print("Task 1 is running")
    await asyncio.sleep(2)
    return "Task 1 result"

async def task2():
    print("Task 2 is running")
    await asyncio.sleep(1)
    return "Task 2 result"

async def main():
    results = await asyncio.gather(task1(), task2())
    print("All tasks completed")
    print(f"Results: {results}")

asyncio.run(main())

---

面试结束

面试官：小明，你的回答非常详细，逻辑也很清晰。你不仅展示了如何用asyncio解决回调地狱，还深入解释了Future和Task的区别以及实际应用场景。看来你对asyncio的理解非常到位。

小明：谢谢您的肯定！其实我对并发编程一直很感兴趣，平时也经常研究asyncio的源码，希望这些积累能在工作中发挥更大的作用。

面试官：非常好，继续保持这样的学习热情。今天的面试就到这里，我们会尽快给你答复。祝你一切顺利！

小明：谢谢老师，祝您工作愉快！再见！

（面试官微笑着点头，面试圆满结束）