我们可以使用ThreadPoolExecutor来创建一个线程池,利用asyncio.run_in_executor来结合这两种方式。 3.1 示例代码 下面是一个将asyncio和ThreadPoolExecutor结合的示例: importasynciofromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimportrequestsdeffetch_url
二、流程 2.1 线程池创建 #这里指定线程个数为3 executor = ThreadPoolExecutor(3) 2.2 任务执行 ...
pool.apply_async(func=f1, args=(i,), callback=f2) f1的return 结果传递给f2进行处理 pool.close() pool.join()pool = Pool(5) #创建拥有5个进程数量的进程池 #testFL:要处理的数据列表,run:处理testFL列表中数据的函数 rl =pool.map(run, testFL) 和map()函数一样的原理 pool.close()#关闭进程...
importtimeimportasyncioasyncdeftake_order(table):print(f"开始为 {table} 号桌点餐")awaitasyncio.sleep(1)print(f"{table} 号桌点餐完成")asyncdefmain1():print("直接调用方式:")awaittake_order(1)# 必须等待这个完成awaittake_order(2)# 才能开始下一个awaittake_order(3)asyncdefmain2():print("c...
使用有四种方式:apply_async、apply、map_async、map。 其中apply_async和map_async是异步的,也就是启动进程函数之后会继续执行后续的代码不用等待进程函数返回。apply_async和map_async方式提供了一写获取进程函数状态的函数:ready()、successful()、get()。 PS:join()语句要放在close()语句后面。 具体可以参考 Py...
进程池的使用有四种方式:apply_async、apply、map_async、map。其中apply_async和map_async是异步的,也就是启动进程函数之后会继续执行后续的代码不用等待进程函数返回。apply_async和map_async方式提供了一写获取进程函数状态的函数:ready()、successful()、get()。
async def main(): data = await fetch_data() print(f"获取到的数据:{data}") # 执行主任务 asyncio.run(main()) 在这个示例中,asyncio.sleep模拟了一个耗时操作,而asyncio.run用于运行异步任务main。 二、深入了解asyncio库的高级用法 2.1 并发任务执行 ...
import asyncioimport concurrent.futuresasync def do_something_blocking():# 在线程池中执行阻塞的IO操作with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:result = await loop.run_in_executor(pool, blocking_io_operation)return resultdef blocking_io_operation():# 执行一些阻塞的IO操作,比如网络请求或者...
async def main(): # report a message print('Main running the blocking task') # create a coroutine for the blocking task coro = asyncio.to_thread(blocking_task) # schedule the task task = asyncio.create_task(coro) # report a message ...
import asyncio import time import aiohttp async def download_site(session, url): async with session.get(url) as response: print(f"下载了{response.content_length}行数据") async def download_all_sites(sites): async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [] ...