# Desarrollando con asyncio

La programación asincrónica es diferente a la programación «secuencial» clásica.

Esta página enumera errores y trampas comunes y explica cómo evitarlos.

## Modo depuración

Por defecto asyncio se ejecuta en modo producción. Para facilitar el desarrollo asyncio tiene un modo depuración.

Hay varias maneras de habilitar el modo depuración de asyncio:

- Definiendo la variable de entorno `PYTHONASYNCIODEBUG` a `1`.

- Usando Modo de Desarrollo de Python.

- Pasando `debug=True` a `asyncio.run()`.

- Invocando `loop.set_debug()`.

Además de habilitar el modo depuración, considere también:

- definir el nivel de log del asyncio logger a `logging.DEBUG`, por ejemplo el siguiente fragmento de código puede ser ejecutado al inicio de la aplicación:

      logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

- configurando el módulo `warnings` para mostrar advertencias `ResourceWarning`. Una forma de hacerlo es usando la opción `-W` `default` de la línea de comandos.

Cuando el modo depuración está habilitado:

- Muchas APIs asyncio que no son seguras para hilos (como los métodos `loop.call_soon()` y `loop.call_at()`) generan una excepción si son llamados desde un hilo equivocado.

- El tiempo de ejecución del selector E/S es registrado si tarda demasiado tiempo en realizar una operación E/S.

- Los callbacks que tardan más de 100ms son registrados. El atributo `loop.slow_callback_duration` puede ser usado para definir la duración mínima de ejecución en segundos que se considere como «lenta».

## Concurrencia y multihilo

Un bucle de eventos se ejecuta en un hilo (generalmente el hilo principal) y ejecuta todos los callbacks y las Tareas en su hilo. Mientras una Tarea está ejecutándose en el bucle de eventos, ninguna otra Tarea puede ejecutarse en el mismo hilo. Cuando una Tarea ejecuta una expresión `await`, la Tarea en ejecución se suspende y el bucle de eventos ejecuta la siguiente Tarea.

Para programar un callback desde otro hilo del SO, se debe usar el método `loop.call_soon_threadsafe()`. Ejemplo:

    loop.call_soon_threadsafe(callback, *args)

Casi ningún objeto asyncio es seguro entre hilos (thread safe), lo cual generalmente no es un problema a no ser que haya código que trabaje con ellos desde fuera de una Tarea o un callback. Si tal código necesita llamar a la API de asyncio de bajo nivel, se debe usar el método `loop.call_soon_threadsafe()`, por ejemplo:

    loop.call_soon_threadsafe(fut.cancel)

Para programar un objeto de corrutina desde una hilo diferente del sistema operativo se debe usar la función `run_coroutine_threadsafe()`. Esta retorna un `concurrent.futures.Future` para acceder al resultado:

    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()

Para manejar señales el bucle de eventos debe ser ejecutado en el hilo principal.

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.

Actualmente no hay forma de programar corrutinas o retrollamadas directamente desde un proceso diferente (como uno que haya comenzado con `multiprocessing`). La sección Event loop methods enumera las API que pueden leer desde tuberías y descriptores de archivos sin bloquear el bucle de eventos. Además, las API Subprocess de asyncio proporcionan una forma de iniciar un proceso y comunicarse con él desde el bucle de eventos. Por último, el método `loop.run_in_executor()` mencionado anteriormente también se puede usar con un `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` para ejecutar código en un proceso diferente.

## Ejecutando código bloqueante

Código bloqueante (dependiente de la CPU) no debe ser ejecutado directamente. Por ejemplo, si una función realiza un cálculo intensivo de CPU durante 1 segundo, todas las Tareas y operaciones de Entrada/Salida (IO) concurrentes se retrasarían 1 segundo.

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.

## Logueando

asyncio usa el módulo `logging` y todo el logueo es realizado mediante el logger `"asyncio"`.

El nivel de log por defecto es `logging.INFO`, el cual puede ser fácilmente ajustado:

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

Loguear por la red puede bloquear el bucle de eventos. Se recomienda usar un subproceso separado para manejar registros o usar sin bloqueo IO. Por ejemplo, consulte Tratar con gestores que bloquean.

## Detectar corrutinas no esperadas

Cuando una función de corrutina es invocada, pero no esperada (por ejemplo `coro()` en lugar de `await coro()`) o la corrutina no es programada con `asyncio.create_task()`, asyncio emitirá una `RuntimeWarning`:

    import asyncio

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

    async def main():
        test()

    asyncio.run(main())

Salida:

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

Salida en modo depuración:

    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 solución habitual es esperar la corrutina o llamar a la función `asyncio.create_task()`:

    async def main():
        await test()

## Detectar excepciones nunca recuperadas

Si un `Future.set_exception()` es invocado pero el objeto Futuro nunca es esperado, la excepción nunca será propagada al código del usuario. En este caso, asyncio emitiría un mensaje de registro cuando el objeto Futuro fuera recolectado como basura.

Ejemplo de una excepción no manejada:

    import asyncio

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

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

    asyncio.run(main())

Salida:

    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

Habilita el modo depuración para obtener el seguimiento de pila (traceback) donde la tarea fue creada:

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

Salida en modo depuración:

    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) # imitate 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

Salida:

    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())

Salida:

    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.