cancel()
  
Task 任务是否被取消
cancelled()
  
Task 对象是否完成
done()
result()
  
Task 对象被完成，则返回结果
  
Task 对象被取消，则引发 CancelledError 异常
  
Task 对象的结果不可用，则引发 InvalidStateError 异常
  
添加回调，任务完成时触发
    
add_done_callback(task)
  
所有任务列表
asyncio.all_tasks()
  
返回当前任务
asyncio.current_task()
import asyncio
async def do_work():
    print("Hello....")
    # 模拟阻塞1秒
    await asyncio.sleep(1)
    print("world...")
coroutine = do_work()
print(coroutine)
# 创建一个事件event_loop
loop = asyncio.get_event_loop()
# 将协程加入到event_loop中，并运行
loop.run_until_complete(coroutine)
<coroutine object do_work at 0x1108c50c8>
Hello....
# 这里会暂停1秒
world...
在 Python 中使用 async def 定义一个协程（ coroutine ），它并不能直接运行，需要加入到事件循环（ event_loop ）中
运行 Task
import asyncio
async def do_work():
    print("这是一个Task例子....")
    # 模拟阻塞1秒
    await asyncio.sleep(1)
    return "Task任务完成"
# 创建一个事件event_loop
loop = asyncio.get_event_loop()
# 创建一个task
task = loop.create_task(do_work())
# 第一次打印task
print(task)
# 将task加入到event_loop中
loop.run_until_complete(task)
# 再次打印task
print(task)
print(task.result())
<Task pending coro=<do_work() running at /Users/imeng/Documents/Interview/Python/asyncio_test.py:5>>
这是一个Task例子....
<Task finished coro=<do_work() done, defined at /Users/imeng/Documents/Interview/Python/asyncio_test.py:5> result='Task任务完成'>
Task任务完成
使用 EventLoop 对象的 create_task 函数创建一个 Task 对象，在第一次打印 Task 对象时，状态为 pending，完成执行函数后的状态为 finished
Task 对象的 result() 函数可以获取 do_work() 函数的返回值
Task 任务回调
import asyncio
async def do_work():
    print("这是一个Task例子....")
    # 模拟阻塞1秒
    await asyncio.sleep(1)
    return "Task任务完成"
# 任务完成后的回调函数
def callback(task):
    # 打印参数
    print(task)
    # 打印返回的结果
    print(task.result())
# 创建一个事件event_loop
loop = asyncio.get_event_loop()
# 创建一个task
task = loop.create_task(do_work())
task.add_done_callback(callback)
# 将task加入到event_loop中
loop.run_until_complete(task)
这是一个Task例子....
<Task finished coro=<do_work() done, defined at /Users/imeng/Documents/Interview/Python/asyncio_test.py:5> result='Task任务完成'>
Task任务完成
定义回调函数时必须有一个参数，参数和 Task 任务时同一个对象，使用 add_done_callback() 函数为 Task 任务添加一个完成后的回调函数
import asyncio
import time
async def do_work(t):
    print("暂停" + str(t) + "秒")
    # 模拟阻塞1秒
    await asyncio.sleep(t)
    return "暂停了" + str(t) + "秒"
# 任务完成后的回调函数
def callback(future):
    # 打印返回的结果
    print(future.result())
# 创建一个事件event_loop
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = []
i = 0
while i <= 4:
    task = loop.create_task(do_work(i))
    task.add_done_callback(callback)
    tasks.append(task)
    i += 1;
now = lambda :time.time()
start = now()
# 将task加入到event_loop中
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = now()
print("总共用时间:",end-start)
示例结果：
暂停0秒
暂停1秒
暂停2秒
暂停3秒
暂停4秒
暂停了0秒
暂停了1秒
暂停了2秒
暂停了3秒
暂停了4秒
总共用时间: 4.003800868988037
使用 asyncio.wait() 函数将 Task 任务列表添加到 event_loop 中，也可以使用 asyncio.gather() 函数
在示例中可以看出多个协程总共用时4秒多，如果是同步任务将需要花费10秒多，asyncio 实现了程序的并发
同一个回调
import asyncio
import functools
async def do_work(t):
    print("暂停" + str(t) + "秒")
    await asyncio.sleep(t)
    return "暂停了" + str(t) + "秒"
def callback(loop, gatheringFuture):
    print(gatheringFuture)
    print("多个Task任务完成后的回调")
    loop.stop()
loop = asyncio.get_event_loop()
gather = asyncio.gather(do_work(1), do_work(3))
gather.add_done_callback(functools.partial(callback, loop))
loop.run_forever()
<_GatheringFuture finished result=['暂停了1秒', '暂停了3秒']>
多个Task任务完成后的回调
loop.run_forever() 函数 和 loop.run_until_complete() 函数 并不相同，run_until_complete() 函数在执行后事件循环被停止，run_forever() 函数在 Task 任务执行完成后事件循环并没有被终止，在回调函数 callback() 中使用 loop.stop() 函数将事件循环停止
asyncio 在协程、网络爬虫等多种耗时操作时程序不再需要等待其他任务完成，节约大量的时间。
  
示例代码：Python-100-days-day101