Python中的协程状态管理与生命周期

1. 协程的基本概念

协程（Coroutine）是可在执行过程中暂停并恢复的函数，通过async def定义。与普通函数不同，调用协程不会立即执行，而是返回一个协程对象（例如<coroutine object at ...>）。协程的生命周期由多个状态管理，这些状态决定了协程的执行进度和资源管理。

2. 协程的创建与状态

协程对象在创建后处于待启动（Created）状态，此时未执行任何代码。可通过以下方式查看状态：

import asyncio

async def simple_coro():
    print("Running")

coro = simple_coro()  # 创建协程对象，状态为"CREATED"
print(coro.cr_running)  # 输出: False（未运行）

此时协程的底层状态可通过inspect模块查看：

import inspect
print(inspect.getcoroutinestate(coro))  # 输出: "CORO_CREATED"

3. 协程的启动与运行

协程需通过事件循环（Event Loop）或await触发执行。启动后进入挂起（Suspended）或运行（Running）状态：

• 挂起状态：协程遇到await表达式时暂停，等待异步操作完成。
• 运行状态：协程正在执行代码。

示例：

async def example():
    print("Start")
    await asyncio.sleep(1)  # 挂起，等待睡眠操作完成
    print("End")

coro = example()
# 通过事件循环启动
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coro)  # 输出: Start → (等待1秒) → End

在await asyncio.sleep(1)处，协程状态变为CORO_SUSPENDED。

4. 协程的终止与异常处理

协程终止时进入结束（Closed）状态，分为两种情形：

1. 正常终止：协程执行到return或函数末尾。
2. 异常终止：协程内部抛出未处理的异常。

示例：

async def failing_coro():
    raise ValueError("Something went wrong!")

coro = failing_coro()
try:
    loop.run_until_complete(coro)
except ValueError as e:
    print("Caught exception:", e)  # 输出: Caught exception: Something went wrong!
print(inspect.getcoroutinestate(coro))  # 输出: "CORO_CLOSED"

终止后再次尝试运行协程会报错：RuntimeError: cannot reuse already awaited coroutine。

5. 协程状态的生命周期总结

协程状态按以下顺序转换：

1. CREATED → RUNNING（通过事件循环或await启动）
2. RUNNING → SUSPENDED（遇到await暂停）
3. SUSPENDED → RUNNING（异步操作完成，恢复执行）
4. RUNNING → CLOSED（执行完毕或异常终止）

注意：

• 直接await coro会隐式启动协程并等待其完成。
• 协程对象只能被启动一次，重复使用需重新创建协程对象。

6. 实际应用：状态监控与调试

通过inspect.getcoroutinestate()可监控协程状态，适用于调试异步任务阻塞或死锁问题。例如：

async def long_running():
    await asyncio.sleep(2)

async def monitor(coro):
    while (state := inspect.getcoroutinestate(coro)) != "CORO_CLOSED":
        print(f"Coroutine state: {state}")
        await asyncio.sleep(0.5)

coro = long_running()
asyncio.run(asyncio.gather(coro, monitor(coro)))

此代码会每0.5秒打印一次协程状态，直到任务完成。

7. 总结

协程的状态管理是异步编程的核心，理解其生命周期有助于：

• 避免重复使用已终止的协程；
• 调试挂起或阻塞的异步任务；
• 优化资源分配（如及时释放未使用的协程）。