asyncio run_in_executor参数 `asyncio.run_in_executor`是Python`asyncio`模块中的一个函数，用于在异步代码中执行一个可调用对象（通常是函数或方法），并将其包装在一个执行器（executor）中以在不阻塞事件循环的情况下运行。这个函数的基本语法如下：```python asyncio.run_in_executor(executor,func,*args)```...
如果想要实现并发,需要通过run_in_executor 把同步函数在一个执行器里去执行。该方法需要传入三个参数,run_in_executor(self, executor, func, *args) 第一个是执行器,默认可以传入None,如果传入的是None,将使用默认的执行器,一般执行器可以使用线程或者进程执行器。 得到的输出结果 可以看到同步函数实现了并发,但...
asyncio.run_in_executor 用于在异步事件循环中执行一个阻塞的函数或方法。它将阻塞的调用委托给一个线程池或进程池,以确保不阻塞主事件循环。可以用于在协程中调用一些不支持异步编程的方法,不支持异步编程的模块。 run_in_executor import asyncio import concurrent.futures def blocking_function(): # 模拟一个阻塞...
如果想要实现并发,需要通过run_in_executor 把同步函数在一个执行器里去执行。该方法需要传入三个参数,run_in_executor(self, executor, func, *args) 第一个是执行器,默认可以传入None,如果传入的是None,将使用默认的执行器,一般执行器可以使用线程或者进程执行器。 得到的输出结果 可以看到同步函数实现了并发,但...
asyncio.run(main()) loop.run_in_exeutor(pool, func) pool为线程池 在python里面为concurrent.futures.ThreadPoolExecutor的实例 func为需要运行的同步函数 如果需要传入参数, 要用functools.partial(func, *arg, **kwargs) 传入. 运行之后, 则会在不阻塞异步时间循环的情况下 ,在新的线程中运行func 结束之后...
executor: 参数应该是一个 Executor 实例。如果为 None,则使用默认 executor。(区分大小写) func :就是要执行的函数。 args: 就是传递给 func 的参数。 看个实例: importasyncioimporttimeasyncdefrun(url):print("start ",url)loop=asyncio.get_event_loop()try:awaitloop.run_in_executor(None,time.sleep,...
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: ...
run_in_executor(None, c) # 这里没用await,None 表示默认的 executor Inner C In : future # 虽然c已经执行了,但是状态还是 pending。 Out: <Future pending cb=[_chain_future.<locals>._call_check_cancel() at /usr/local/lib/python3.7/asyncio/futures.py:348]> In : future.done() # 还没...
loop.run_in_executor(None, save_flag, image, cc.lower() + '.gif') status = HTTPStatus.ok msg = 'ok' return Result(status, cc) run_in_executor 方法的第一个参数是Executor 实例;如果设为None,使用事件循环的默认 ThreadPoolExecutor 实例。
幸运的是,我们可以使用 asyncio 来处理 IO-bound 任务,它的 run_in_executor 方法可以像 asyncio 一样调用多进程任务。不仅统一了并发和并行的API,还解决了我们上面遇到的各种问题: async def main(): loop = asyncio.get_running_loop() tasks = [] ...