在Python 的線程中運(yùn)行協(xié)程的方法

更新時(shí)間：2020年02月24日 12:24:40 作者：kingname

這篇文章主要介紹了在Python 的線程中運(yùn)行協(xié)程的方法,本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下

在一篇文章理解Python異步編程的基本原理這篇文章中，我們講到，如果在異步代碼里面又包含了一段非常耗時(shí)的同步代碼，異步代碼就會(huì)被卡住。

那么有沒有辦法讓同步代碼與異步代碼看起來也是同時(shí)運(yùn)行的呢?方法就是使用事件循環(huán)的.run_in_executor()方法。

我們來看一下 Python 官方文檔[1]中的說法：

那么怎么使用呢?還是以非常耗時(shí)的遞歸方式計(jì)算斐波那契數(shù)列的這個(gè)函數(shù)為例：

def sync_calc_fib(n): 
 if n in [1, 2]: 
 return1 
 return sync_calc_fib(n - 1) + sync_calc_fib(n - 2) 
async def calc_fib(n): 
 result = sync_calc_fib(n) 
 print(f'第 {n} 項(xiàng)計(jì)算完成，結(jié)果是：{result}') 
 return result

我們現(xiàn)在需要用 aiohttp 訪問一個(gè)延遲5秒的網(wǎng)頁，同時(shí)計(jì)算斐波那契數(shù)列第36項(xiàng)。

首先我們看看單獨(dú)計(jì)算第36項(xiàng)需要5秒鐘：

我們?cè)賮砜纯慈绻苯影堰@計(jì)算斐波那契數(shù)列和請(qǐng)求網(wǎng)站的兩個(gè)異步任務(wù)放在一起“并行”，實(shí)際時(shí)間是兩個(gè)任務(wù)的時(shí)間疊加：

具體原因我在上一篇文章里面已經(jīng)做了說明。

現(xiàn)在，我想讓兩個(gè)任務(wù)“同時(shí)運(yùn)行”，于是就可以這樣修改代碼：

import aiohttp 
import asyncio 
import time 
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 
async def request(sleep_time): 
 async with aiohttp.ClientSession() as client: 
 resp = await client.get(f'http://127.0.0.1:8000/sleep/{sleep_time}') 
 resp_json = await resp.json() 
 print(resp_json) 
def sync_calc_fib(n): 
 if n in [1, 2]: 
 return 1 
 return sync_calc_fib(n - 1) + sync_calc_fib(n - 2) 
def calc_fib(n): 
 result = sync_calc_fib(n) 
 print(f'第 {n} 項(xiàng)計(jì)算完成，結(jié)果是：{result}') 
 return result 
async def main(): 
 start = time.perf_counter() 
 loop = asyncio.get_event_loop() 
 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: 
 tasks_list = [ 
  loop.run_in_executor(executor, calc_fib, 36), 
  asyncio.create_task(request(5)) 
 ] 
 await asyncio.gather(*tasks_list) 
 end = time.perf_counter() 
 print(f'總計(jì)耗時(shí)：{end - start}') 
asyncio.run(main())

運(yùn)行效果如下圖所示：

在5秒鐘的時(shí)間，就把計(jì)算斐波那契數(shù)列和請(qǐng)求5秒延遲的網(wǎng)站都做完了。

實(shí)現(xiàn)這樣的轉(zhuǎn)變，關(guān)鍵的代碼就是：loop.run_in_executor(executor, calc_fib, 36)

其中的 loop就是主線程的事件循環(huán)(event loop)，它是用來調(diào)度同一個(gè)線程里面的多個(gè)協(xié)程。

executor是我們使用ThreadPoolExecutor(max_workers=4)創(chuàng)建的一個(gè)有4個(gè)線程的線程池，calc_fib是一個(gè)耗時(shí)的同步函數(shù)，36是傳入calc_fib的參數(shù)。loop.run_in_executor(executor, calc_fib, 36)的意思是說：