Python中的asyncio库-线程同步
今天就跟大家聊聊有关Python中的asyncio库-线程同步,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
前面的代码都是异步的,就如sleep,需要用asyncio.sleep而不是阻塞的time.sleep,如果有同步逻辑,怎么利用asyncio实现并发呢?答案是用run_in_executor。在一开始我说过开发者创建 Future 对象情况很少,主要是用run_in_executor,就是让同步函数在一个执行器( executor)里面运行。
同步代码
defa():time.sleep(1)return'A'asyncdefb():awaitasyncio.sleep(1)return'B'defshow_perf(func):print('*'*20)start=time.perf_counter()asyncio.run(func())print(f'{func.__name__}Cost:{time.perf_counter()-start}')asyncdefc1():loop=asyncio.get_running_loop()awaitasyncio.gather(loop.run_in_executor(None,a),b())In:show_perf(c1)********************c1Cost:1.0027242230000866
可以看到用run_into_executor可以把同步函数逻辑转化成一个协程,且实现了并发。这里要注意细节,就是函数a是普通函数,不能写成协程,下面的定义是错误的,不能实现并发:
asyncdefa():time.sleep(1)return'A'
因为 a 里面没有异步代码,就不要用async def来定义。需要把这种逻辑用loop.run_in_executor封装到协程:
asyncdefc():loop=asyncio.get_running_loop()returnawaitloop.run_in_executor(None,a)
大家理解了吧?
loop.run_in_executor(None, a)这里面第一个参数是要传递concurrent.futures.Executor实例的,传递None会选择默认的executor:
In:loop._default_executorOut:<concurrent.futures.thread.ThreadPoolExecutorat0x112b60e80>
当然我们还可以用进程池,这次换个常用的文件读写例子,并且用:
asyncdefc3():loop=asyncio.get_running_loop()withconcurrent.futures.ProcessPoolExecutor()ase:print(awaitasyncio.gather(loop.run_in_executor(e,a),b()))In:show_perf(c3)********************['A','B']c3Cost:1.0218078890000015
看完上述内容,你们对Python中的asyncio库-线程同步有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
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