在一篇文章 理解Python異步編程的基本原理 這篇文章中，我們講到，如果在異步代碼里面又包含了一段非常耗時的同步代碼，異步代碼就會被卡住。

那么有沒有辦法讓同步代碼與異步代碼看起來也是同時運(yùn)行的呢?方法就是使用事件循環(huán)的.run_in_executor()方法。

我們來看一下 Python 官方文檔[1]中的說法：

那么怎么使用呢?還是以非常耗時的遞歸方式計算斐波那契數(shù)列的這個函數(shù)為例：

def sync_calc_fib(n):

if n in [1, 2]:

return1

return sync_calc_fib(n - 1) + sync_calc_fib(n - 2)

async def calc_fib(n):

result = sync_calc_fib(n)

print(f'第 {n} 項計算完成，結(jié)果是：{result}')

return result

我們現(xiàn)在需要用 aiohttp 訪問一個延遲5秒的網(wǎng)頁，同時計算斐波那契數(shù)列第36項。

首先我們看看單獨計算第36項需要5秒鐘：

我們再來看看如果直接把這計算斐波那契數(shù)列和請求網(wǎng)站的兩個異步任務(wù)放在一起“并行”，實際時間是兩個任務(wù)的時間疊加：

具體原因我在上一篇文章里面已經(jīng)做了說明。

現(xiàn)在，我想讓兩個任務(wù)“同時運(yùn)行”，于是就可以這樣修改代碼：

import aiohttp

import asyncio

import time

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

async def request(sleep_time):

async with aiohttp.ClientSession() as client:

resp = await client.get(f'http://127.0.0.1:8000/sleep/{sleep_time}')

resp_json = await resp.json()

print(resp_json)

def sync_calc_fib(n):

if n in [1, 2]:

return 1

return sync_calc_fib(n - 1) + sync_calc_fib(n - 2)

def calc_fib(n):

result = sync_calc_fib(n)

print(f'第 {n} 項計算完成，結(jié)果是：{result}')

return result

async def main():

start = time.perf_counter()

loop = asyncio.get_event_loop()

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:

tasks_list = [

loop.run_in_executor(executor, calc_fib, 36),

asyncio.create_task(request(5))

]

await asyncio.gather(*tasks_list)

end = time.perf_counter()

print(f'總計耗時：{end - start}')

asyncio.run(main())

運(yùn)行效果如下圖所示：

在5秒鐘的時間，就把計算斐波那契數(shù)列和請求5秒延遲的網(wǎng)站都做完了。

實現(xiàn)這樣的轉(zhuǎn)變，關(guān)鍵的代碼就是：loop.run_in_executor(executor, calc_fib, 36)

其中的 loop就是主線程的事件循環(huán)(event loop)，它是用來調(diào)度同一個線程里面的多個協(xié)程。

executor是我們使用ThreadPoolExecutor(max_workers=4)創(chuàng)建的一個有4個線程的線程池，calc_fib是一個耗時的同步函數(shù)，36是傳入calc_fib的參數(shù)。loop.run_in_executor(executor, calc_fib, 36)的意思是說：

把calc_fib函數(shù)放到線程池里面去運(yùn)行

給線程池增加一個回調(diào)函數(shù)，這個回調(diào)函數(shù)會在運(yùn)行結(jié)束后的下一次事件循環(huán)把結(jié)果保存下來。

請注意上圖中紅色箭頭對應(yīng)的calc_fib這是一個同步函數(shù)，請與上一篇文章中的異步函數(shù)區(qū)分開。run_in_executor的第二個參數(shù)需要是一個同步函數(shù)的函數(shù)名。

在上面的例子中，我們創(chuàng)建的是有4個線程的線程池。所以這個線程池最多允許4個阻塞式的同步函數(shù)“并行”。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于在Python 的線程中運(yùn)行協(xié)程的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python線程中運(yùn)行協(xié)程內(nèi)容請搜索我們以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持我們！

本文標(biāo)題: 在Python 的線程中運(yùn)行協(xié)程的方法

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/301339.html

總結(jié)

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