终面倒计时10分钟：用`asyncio`解决回调地狱，P8考官追问`Future`与`Task`区别

场景设定

在一间昏暗的终面会议室，紧张的氛围弥漫。候选人小明正在接受P8考官的终极考验。距离面试结束仅剩10分钟，考官突然抛出一个棘手的问题，直击异步编程的核心——asyncio和Future、Task的区别。

第一轮：如何用`asyncio`解决回调地狱

考官提问：

“小明，我们都知道回调地狱是同步编程的痛点，而异步编程能很好地解决这个问题。那么，你能用具体的例子说明，如何用asyncio来优雅地处理异步任务链吗？”

小明回答：

“当然可以！回调地狱的问题在于，当多个异步操作需要按顺序执行时，代码会变得嵌套且难以维护。而async和await语法的出现，让我们可以用同步的书写方式来处理异步任务。

比如，假设我们要依次下载两个网页的内容，传统回调方式可能会像这样：

import requests

def fetch_page(url, callback):
    def handle_response(response):
        callback(response.text)

    def handle_error(error):
        callback(None)

    requests.get(url, callback=handle_response, error_callback=handle_error)

def download_pages():
    fetch_page('http://example.com/page1', lambda text1:
               fetch_page('http://example.com/page2', lambda text2:
               print(f'Page 1: {text1}, Page 2: {text2}')))

这段代码嵌套得让人眼花缭乱，而用asyncio可以写成这样：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_page(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def download_pages():
    page1 = await fetch_page('http://example.com/page1')
    page2 = await fetch_page('http://example.com/page2')
    print(f'Page 1: {page1}, Page 2: {page2}')

asyncio.run(download_pages())

这样，代码看起来就像同步代码一样，但实际上是异步执行的！”

考官点评：

“嗯，解释得很好，确实展示了async和await如何简化异步任务链。那么接下来，我想深入了解一下Future和Task。你能说说它们的区别吗？”

第二轮：`Future`与`Task`的区别

考官追问：

“小明，刚才你提到asyncio中有很多重要的概念，比如Future和Task。你能详细解释一下两者的区别，并举例说明它们在实际项目中的用法吗？”

小明回答：

“好的！Future和Task都是asyncio中用于表示异步操作结果的抽象对象，但它们的用途和职责有一些区别：

Future：
- Future是一个通用的异步结果容器，表示一个尚未完成的操作的结果。
- 它可以由asyncio内部创建，也可以手动创建（例如通过asyncio.Future()）。
- Future本身并不绑定到任何异步函数，它只是一个空壳，等待被赋予值。
- 你可以通过set_result()和set_exception()手动设置Future的完成状态。
例如：
```
import asyncio

async def main():
    future = asyncio.Future()
    print(f'Future created: {future}')

    # 手动设置Future的结果
    future.set_result('Hello, Future!')
    print(await future)

asyncio.run(main())
```
输出：
```
Future created: <Future pending>
Hello, Future!
```
Task：
- Task是Future的一种特殊实现，专门用来运行异步函数（async def定义的函数）。
- 当你用asyncio.create_task()或loop.create_task()创建一个任务时，它会包装一个异步函数，并将该函数的执行结果绑定到Task对象上。
- Task是asyncio调度器的核心对象，用于管理异步函数的执行。
例如：
```
import asyncio

async def say_hello():
    await asyncio.sleep(1)
    return 'Hello, Task!'

async def main():
    task = asyncio.create_task(say_hello())
    print(f'Task created: {task}')
    result = await task
    print(result)

asyncio.run(main())
```
输出：
```
Task created: <Task pending name='Task-1' cb=[_run_until_complete_cb()]>
Hello, Task!
```

两者的区别总结：

用途：
- Future是一个通用的异步结果容器，可以手动创建。
- Task是专门用来运行异步函数的Future子类。
绑定：
- Future不绑定任何异步函数。
- Task绑定一个异步函数，并负责其执行。
创建方式：
- Future通过asyncio.Future()手动创建。
- Task通过asyncio.create_task()或loop.create_task()创建。

实际项目中的用法：

Future：当你需要手动管理异步操作的结果时，可以使用Future。例如，在某些复杂的异步流程控制中，你需要手动设置某些条件的完成状态。

import asyncio

async def main():
    future = asyncio.Future()
    asyncio.create_task(set_future_value(future))
    print(await future)

async def set_future_value(future):
    await asyncio.sleep(1)
    future.set_result('Value set!')

asyncio.run(main())

Task：当你需要执行一个异步函数时，直接使用Task即可。它是异步任务调度的核心。

import asyncio

async def download_data():
    await asyncio.sleep(2)
    return 'Data downloaded'

async def process_data(data):
    await asyncio.sleep(1)
    return f'Processed: {data}'

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(download_data())
    task2 = asyncio.create_task(process_data(await task1))
    result = await task2
    print(result)

asyncio.run(main())

考官点评：

“嗯，你的解释很清晰！不过我还有一个问题：在实际项目中，如果一个Task长时间未完成，如何监控和处理这种情况？”

小明回答：

“这是一个很好的问题！在实际项目中，监控和处理长时间未完成的Task是非常重要的，可以采用以下几种方式：

设置超时：使用asyncio.wait_for()可以为Task设置超时时间。如果任务在规定时间内未完成，会抛出asyncio.TimeoutError。

import asyncio

async def long_task():
    await asyncio.sleep(5)
    return 'Task completed'

async def main():
    try:
        result = await asyncio.wait_for(long_task(), timeout=3)
        print(result)
    except asyncio.TimeoutError:
        print('Task timed out')

asyncio.run(main())

监控任务状态：使用Task.get_coro()可以获取任务的协程对象，通过检查协程的运行状态（coroutine.cr_frame）来监控任务的执行情况。

import asyncio

async def long_task():
    await asyncio.sleep(5)
    return 'Task completed'

async def main():
    task = asyncio.create_task(long_task())
    print(f'Task status: {task.done()}')
    await task
    print(f'Task status: {task.done()}')

asyncio.run(main())

取消任务：如果发现任务长时间未完成，可以使用Task.cancel()来取消任务。

import asyncio

async def long_task():
    try:
        await asyncio.sleep(5)
        return 'Task completed'
    except asyncio.CancelledError:
        print('Task was cancelled')
        raise

async def main():
    task = asyncio.create_task(long_task())
    await asyncio.sleep(2)
    task.cancel()
    try:
        await task
    except asyncio.CancelledError:
        print('Task was successfully cancelled')

asyncio.run(main())

通过这些方式，我们可以有效地监控和处理长时间未完成的Task，确保系统的稳定性和可靠性。”