Une boucle d’événements asyncio personnalisée vous offre un contrôle total : planification des tâches, intégration I/O, optimisation des performances. Idéale pour serveurs web, moteurs de jeu ou projets hardware. Dans ce guide (version française et allemande), vous apprendrez :

  • Les concepts clés d’une boucle d’événements
  • L’implémentation d’une boucle minimale avec call_soon et call_later
  • La gestion des erreurs, coroutines et hooks I/O
  • Des planificateurs avancés (priorités, limitation de débit)
  • Le packaging en tant que backend asyncio

Qu’est-ce qu’une boucle d’événements ?

Une boucle d’événements exécute en boucle :

  1. Les tâches planifiées immédiatement (call_soon).
  2. Les tâches planifiées avec délai (call_later).
  3. Le sondage I/O (fichiers, sockets) et leurs callbacks.

Pourquoi créer sa propre boucle ?

Bien que la boucle intégrée réponde à la plupart des cas, une boucle personnalisée permet :

  • Optimisation pour des charges spécifiques (faible latence, haut débit)
  • Intégration avec I/O non standard (moteur de jeu, hardware)
  • Personnalisation des politiques de planification (priorités, taux, tranches de temps)

Implémentation d’une boucle minimale

Voici une MiniLoop basique :

import time
import heapq

class MiniLoop:
    def __init__(self):
        self._ready = []          # callbacks immédiats
        self._scheduled = []      # heap de (timestamp, callback, args)
        self._running = False

    def run_forever(self):
        self._running = True
        while self._running:
            now = time.time()
            # 1) Exécuter les callbacks immédiatement
            while self._ready:
                cb, args = self._ready.pop(0)
                try:
                    cb(*args)
                except Exception as e:
                    print("Erreur callback :", e)
            # 2) Exécuter les callbacks différés
            while self._scheduled and self._scheduled[0][0] <= now:
                _, cb, args = heapq.heappop(self._scheduled)
                try:
                    cb(*args)
                except Exception as e:
                    print("Erreur programmé :", e)
            # 3) Pause jusqu’au prochain timer ou brièvement
            if self._scheduled:
                time.sleep(max(0, self._scheduled[0][0] - now))
            else:
                time.sleep(0.01)
    def stop(self): self._running = False
    def call_soon(self, callback, *args): self._ready.append((callback, args))
    def call_later(self, delay, callback, *args):
        heapq.heappush(self._scheduled, (time.time()+delay, callback, args))

Bonnes pratiques de gestion d’erreurs

Placer les appels dans try/except :

try:
    cb(*args)
except Exception as e:
    print("Erreur boucle :", e)

Ajout de tâches & coroutines

Pour supporter async/await :

import asyncio
def create_task(loop, coro):
    task = asyncio.Task(coro, loop=loop)
    loop.call_soon(task._step)
    return task

Minuteries & planification par priorité

Planifier selon une file à priorité :

import heapq
class PriorityLoop(MiniLoop):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self._priority = []
    def call_soon_priority(self, prio, cb, *args):
        heapq.heappush(self._priority, (prio, cb, args))
    def run_forever(self):
        self._running=True
        while self._running:
            while self._priority:
                _, cb, args = heapq.heappop(self._priority)
                cb(*args)
            super().run_forever()

Intégration I/O

Avec selectors :

import selectors
class IOLoop(MiniLoop):
    def __init__(self): super().__init__(); self._sel=selectors.DefaultSelector()
    def add_reader(self, fd, cb, *a): self._sel.register(fd, selectors.EVENT_READ, (cb,a))
    def run_forever(self):
        while self._running:
            super().run_forever_iteration()
            for key,_ in self._sel.select(0):
                cb,args=key.data; cb(*args)

Planificateurs avancés

  • Délais précis : planifier à un timestamp exact
  • Limitation de débit : réguler la fréquence d’exécution
  • Tranches coopératives : répartir le temps CPU

Packaging & publication

import asyncio
class CustomPolicy(asyncio.DefaultEventLoopPolicy):
    def new_event_loop(self): return FullLoop()
asyncio.set_event_loop_policy(CustomPolicy())

Étapes suivantes & ressources

  • Benchmarker avec SelectorEventLoop via timeit
  • Tester des sources I/O et planificateurs personnalisés