AsyncMock 协程实际上从未放弃控制？

Question

我正在尝试测试我编写的一些异步代码。结构是：

• worker 对象负责接收任务并异步执行它，通常

  await

  ing 在一些异步 IO 调用上
• 位于每个工作对象之上的是一个从共享队列读取的循环，当每个任务可用时将任务向下传递给工作人员。请注意，这个队列是持久的，实际上我使用的是阻塞持久队列库。
• 最顶层是一个

  asyncio.gather

  调用，等待每个内部循环。 我构建了一个玩具示例：

import asyncio


async def loop_inner(worker, worker_num, tasks):
    while tasks:
        task = tasks.pop()
        print('Worker number {} handled task number {}'.format(
            worker_num, await worker.do_work(task)))


async def loop(workers, tasks):
    tasks = [loop_inner(worker, worker_num, tasks) for
                     worker_num, worker in enumerate(workers)]
    await asyncio.gather(*tasks)

在实际工作负载上运行时，该结构运行良好。高吞吐量、善用并行性等

问题是我要测试的时候。我想编写测试来模拟跨不同工作人员的任务分配。但是，我只想测试分发逻辑，同时模拟工作代码本身。我的本能冲动是用

AsyncMock

对象代替真正的工人。问题是，当我运行这个测试用例时，所有的工作都由一个工人处理：

from unittest import IsolatedAsyncioTestCase, main
from unittest.mock import ANY, AsyncMock, patch

class TestCase(IsolatedAsyncioTestCase):
    async def test_yielding(self):
        tasks = list(range(10))
        workers = [AsyncMock() for i in range(2)]
        for worker in workers:
            worker.do_work.side_effect = lambda task: task

        await loop(workers, tasks)

main()

我的输出如下：

Worker number 0 handled task number 9
Worker number 0 handled task number 8
Worker number 0 handled task number 7
Worker number 0 handled task number 6
Worker number 0 handled task number 5
Worker number 0 handled task number 4
Worker number 0 handled task number 3
Worker number 0 handled task number 2
Worker number 0 handled task number 1
Worker number 0 handled task number 0

什么给？为什么只有一个工人处理所有的工作？事件循环是否没有将控制权交给其他工作人员？

AsyncMock

协程真的没有屈服控制吗？我该怎么做才能更真实地测试它？

Answer 1

为什么只有一个工人处理所有的工作？

调度器永远不会在量程到期时中断，因为 我们在这里使用协作线程。 所以合作.

计算

list(range(10))

永远不会放弃控制权。

在

sleep

中用简短的

lambda

自愿放弃控制， 或将其构造为异步函数， 让调度程序有机会保留多个盘子 同时旋转。