asyncio.to_thread 函数详解 1. 作用和用法 asyncio.to_thread 是Python 3.9 引入的一个函数,它允许你将同步(阻塞)操作放入单独的线程中执行,同时保持异步代码的流畅运行。这样做的主要目的是避免阻塞事件循环,从而使其他异步任务能够继续执行。 其基本用法如下: python import asyncio # 同步阻塞函数 def blocking_...
3. Python 3.9的救星:asyncio.to_thread() 然后,Python 3.9带来了asyncio.to_thread(),让这一切变得超级简单: 复制 importasyncioimporttime defblocking_task():time.sleep(2)return"Done"asyncdefmain():result=awaitasyncio.to_thread(blocking_task)# 一行搞定!print(result)asyncio.run(main()) 1. 2. 3....
然后,我们将使用 asyncio.to_thread() 函数在 asyncio 的线程池中异步执行此函数。 这将使呼叫者腾出时间继续其他活动。 # SuperFastPython.com# example of running a blocking io-bound task in asyncioimportasyncioimporttime# a blocking io-bound taskdefblocking_task():# report a messageprint('Task star...
也就是asyncio模块。除了asyncio模块，python在高并发这一问题还提出了另外一些解决方案，例如tornado和geven...
我们可以通过 asyncio.to_thread() 和 loop.run_in_executor() 函数在 asyncio 程序中异步运行阻塞调用。 1. 阻塞任务 asyncio的重点是异步编程和非阻塞IO。然而,我们经常需要在 asyncio 应用程序中执行阻塞函数调用。 这可能有很多原因,例如: 执行CPU 密集型任务,例如计算某事。
asyncio.sleep(delay): 模拟延时操作,挂起协程一定时间。 asyncio.to_thread(func, *args, **kwargs): 将同步函数在单独线程中执行,并返回一个Future。 多路复用 asyncio.gather(*aws, return_exceptions=False): 并发执行多个协程,并等待所有协程完成。 asyncio.wait(fs, *, timeout=None, return_when=ALL_...
loop = asyncio.get_event_loop() coro = p('await') task2 = loop.create_task(p('create_task'))# 安排到下次迭代中执行awaitasyncio.sleep(0)# 遇到 IO 事件,loop 获取控制权,会规划执行:task2awaitcoro# 执行 coroawaittask2 解释:代码先创建了一个事件循环,然后创建一个 coro 的协程,又调用 creat...
asyncio.to_thread() 内部维护了一个线程池功能。当调用 await asyncio.to_thread() 提交一个任务到子线程时,如果没有现成的线程,会先创建一个子线程,然后在子线程中执行任务,任务执行完毕后不会马上结束线程,等再次调用 await asyncio.to_thread() 方法提交任务时会复用现有的子线程。如果在第一个任务还没有完...
import asyncio import time def cpu_bound_task(n): time.sleep(n) # 模拟一个CPU密集型操作 return n * n async def main(): result = await asyncio.to_thread(cpu_bound_task, 2) print(f"结果是: {result}") asyncio.run(main()) asyncio.to_thread():将 CPU 密集型的任务卸载到一个独立的...
通过asyncio.get_running_loop().run_in_executor()或asyncio.to_thread()让asyncio线程池与multiprocessing进程池交互。 示例1:使用ProcessPoolExecutor处理 CPU 密集型任务 import asyncio import concurrent.futures import multiprocessing def cpu_bound_task(n): ...