Monty异步编程完全指南：async宿主函数、await与asyncio.gather并发执行-平芜编程栈

Monty异步编程完全指南：async宿主函数、await与asyncio.gather并发执行

【免费下载链接】montyA minimal, secure Python interpreter written in Rust for use by AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/monty3/monty

Monty 是一个用 Rust 编写的极简、安全 Python 解释器，专为 AI 生成代码而设计。它的异步编程模型让沙箱代码可以安全地并发调用宿主函数：通过AsyncMonty、await与asyncio.gather，你可以把网络请求、数据库查询等耗时操作放到宿主机上并行执行，而不需要容器或线程。

为什么 Monty 需要异步模型

传统沙箱靠容器隔离，启动慢、资源重。Monty 走的是另一条路：沙箱不直接碰外部世界，任何外部交互都必须通过开发者显式提供的宿主函数（Host Function）完成。

对于耗时较长的操作（比如fetch一个网页），同步阻塞会白白占用整个执行流。Monty 的解法是：

沙箱内部的async def/await语法与 Python 一致
沙箱里没有事件循环，宿主就是事件循环（the host is the loop）
asyncio.gather让多个宿主调用真正并发运行

这个设计保证了：既拿到并发性能，又保持零信任隔离。🔒

快速上手：AsyncMonty + 异步宿主函数

只需三步：

使用AsyncMonty代替同步的Monty
在external_lookup中传入协程函数（async def定义的宿主函数）
沙箱代码用await或gather调用它们

from pydantic_monty import AsyncMonty async def fetch(url: str) -> str: return f'contents of {url}' code = "await fetch('https://example.com')" async with AsyncMonty() as pool: async with pool.checkout() as session: result = await session.feed_run(code, external_lookup={'fetch': fetch})

⚠️ 注意：同步版Monty不能驱动协程宿主函数，必须用AsyncMonty，或改用快照机制手动驱动挂起。

更完整的入门示例见 docs/quickstart/python.md。

asyncio.gather：让多个宿主调用真正并发

asyncio.gather是沙箱内的并发核心。它接收多个可等待对象，同时发起宿主调用并返回结果列表（顺序与参数一致，而非完成顺序）。

import asyncio results = await asyncio.gather(fetch('a'), fetch('b'))

几个关键行为：

场景	Monty 的行为
多个宿主调用	全部并发执行，结果按参数顺序返回
空参数`gather()`	返回`[]`
传入非可等待对象	抛`TypeError`
支持`*args`解包	✅ 列表、元组均可
同一协程/future 传入两次	自动去重，函数体只执行一次
已完成/失败的 gather 再次 await	返回缓存结果，或重复抛出缓存异常

gather的实现细节（任务状态机、结果槽位、去重逻辑）可以在 crates/monty/src/asyncio.rs 中看到，行为验证用例在 crates/monty/test_cases/async__gather_all.py。

并发模型：协作者式调度，没有抢占

理解 Monty 异步的关键一句话：并发是协作式、宿主驱动的。

gather会在所有分支都阻塞在外部调用时，把挂起的调用交给宿主
宿主返回结果后，沙箱再恢复执行
没有抢占、没有线程、沙箱内没有调度器

这意味着两点实际影响：

协程是一次性的（single-shot）：同一个协程对象 await 第二次会抛RuntimeError。需要复用结果时，请保存结果而不是协程本身。
宿主回调内部若写了阻塞代码，会阻塞你自己的事件循环——AsyncMonty移离事件循环的是 worker I/O，而不是你的回调。

asyncio 模块的边界：只有 run 和 gather

沙箱里的asyncio模块刻意做得很小，只暴露两个函数：

asyncio.run(coro)—— 运行协程直到结束
asyncio.gather(*awaitables)—— 并发执行并收集结果（不支持任何关键字参数）

create_task、sleep、wait、Queue、Lock等均未实现（访问会抛AttributeError）；async for、async with和异步推导式则在解析期直接拒绝。完整的差异清单见 limitations/asyncio.md。

另外两个值得知道的与 CPython 的差异：

未 await 的 gather 不会启动子任务：asyncio.gather(boom())若丢弃结果，Monty 里什么代码都不会执行
失败的 gather 的兄弟任务推进受限：它们只会在宿主结果到达或其他任务挂起时恢复，因此某些边界场景的输出顺序与 CPython 不同

进阶：手动驱动挂起（快照）

如果不想让feed_run自动应答所有挂起，可以用feed_start拿到每一个挂起点（快照），记录、限流、审批，甚至序列化到数据库明天再恢复：

snapshot = session.feed_start('fetch(url)', inputs={'url': 'https://example.com'}) result = snapshot.resume({'return_value': 'page contents'})

当沙箱内所有任务都阻塞在宿主 future 上时，会得到FutureSnapshot，可按call_id批量提交结果。详见 docs/snapshots.md。

内容	路径
宿主函数完整指南	docs/host-functions.md
asyncio 限制与差异	limitations/asyncio.md
核心异步类型（协程/Future/Gather）	crates/monty/src/asyncio.rs
基础 await 用例	crates/monty/test_cases/async__basic.py
gather 并发用例	crates/monty/test_cases/async__gather_all.py
异步宿主调用用例	crates/monty/test_cases/async__ext_call.py
Python 快速上手	docs/quickstart/python.md