get_event_loop()只会在主线程创建新的event loop,其他线程中调用 get_event_loop() 则会报错t = Thread(target=thread_new_loop, args=(new_loop,))# 创建线程t.start()# 启动线程even = asyncio.run_coroutine_threadsafe(async_function(1), new_loop)# 调用asyncio.run_coroutine_...
避免GIL限制:对于CPU密集型任务,考虑使用多进程、asyncio等其他并发模型。 10. 面向对象的多线程设计 在实际应用中,我们通常会面对更复杂的问题,需要将多线程和面向对象设计结合起来。以下是一个简单的例子,演示如何使用面向对象的方式来设计多线程程序: import threading import time class WorkerThread(threading.Thread...
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...
效率上百尺竿头更进一步，同样的使用with关键字操作上下文管理器，协程使用asyncio.ensure_future()创建任务列表，该列表还负责启动它们。创建所有任务后，使用asyncio.gather()来保持会话上下文的实例，直到所有爬取任务完成。和多线程threading的区别是，协程并不需要切换上下文，因此每个任务所需的资源和创建时间要少得多...
Python中协程异步IO(asyncio)详解 介绍 异步IO:就是发起一个IO操作(如:网络请求,文件读写等),这些操作一般是比较耗时的,不用等待它结束,可以继续做其他事情,结束时会发来通知。 协程:又称为微线程,在一个线程中执行,执行函数时可以随时中断,由程序(用户)自身控制,执行效率极高,与多线程比较,没有切换线程的...
Asyncio 是一个 Python 库,用于使用 async/await 语法编写并发代码。它专为 I/O 密集的任务设计,并使用事件循环来管理和调度任务,利用事件循环。 异步IO中的几个关键概念 协程:用 async def 定义的函数。这些都是 asyncio 的构建块,可以被暂停和恢复。 事件循环:asyncio 的核心,管理任务的执行。 任务:这是协...
Python中并发任务实现方式包含:多线程threading和协程asyncio,它们的共同点都是交替执行,而区别是多线程threading是抢占式的,而协程asyncio是协作式的,原理也很简单,只有一颗CPU可以用,而一颗CPU一次只能做一件事,所以只能靠不停地切换才能完成并发任务。 Python中并行任务的实现方式是多进程multiprocessing,通过multiprocessin...
defmyfuture(future):print(f"回调所在线程:{threading.current_thread().name}")print(future.result())if__name__=="__main__":loop=asyncio.get_event_loop()executor=ThreadPoolExecutor(3)url="https://www.psvmc.cn/userlist.json"tasks=[]start_time=time.time()task=loop.run_in_executor(execut...
Python中并发任务实现方式包含:多线程threading和协程asyncio,它们的共同点都是交替执行,而区别是多线程threading是抢占式的,而协程asyncio是协作式的,原理也很简单,只有一颗CPU可以用,而一颗CPU一次只能做一件事,所以只能靠不停地切换才能完成并发任务。 Python中并行任务的实现方式是多进程multiprocessing,通过multiprocessin...
run(): q = asyncio.Queue(1) producers = [asyncio.create_task(rich(q, 300))] consumers = [asyncio.create_task(lucky(q, name)) for name in 'ABC'] await asyncio.gather(*producers,) await q.join() for c in consumers: c.cancel() if __name__ == '__main__': asyncio.run(run(...