前言

異步編程可以提高應(yīng)用程序的性能和吞吐量，因?yàn)樗梢猿浞掷?CPU 和 I/O 資源。當(dāng)某個(gè)任務(wù)被阻塞時(shí)，事件循環(huán)可以切換到另一個(gè)任務(wù)，從而避免浪費(fèi) CPU 時(shí)間。此外，異步編程還可以簡化代碼，使其更易于維護(hù)和調(diào)試。

我們最常用的是同步編程，在同步場景中，某個(gè)任務(wù)被阻塞時(shí)，整個(gè)線程都會被掛起，直到該任務(wù)完成，所以為了避免整個(gè)程序被阻塞的情況，又引入了多線程和鎖。同步編程通常需要使用鎖和其他同步原語來確保線程安全。

混合編寫的場景
在實(shí)際開發(fā)過程中，通常會遇到同時(shí)進(jìn)行異步和同步操作的場景。例如，在使用異步 Web 框架 FastAPI 時(shí)，對于實(shí)際的一些業(yè)務(wù)需求將不得不采用同步編程。例如，可能需要使用同步數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)程序或同步文件系統(tǒng)接口，又或者調(diào)用同步接口等等。

在協(xié)程函數(shù)中調(diào)用同步函數(shù)

在協(xié)程函數(shù)中直接調(diào)用同步函數(shù)會阻塞事件循環(huán)，從而影響整個(gè)程序的性能。我們先來看一個(gè)例子：

以下是使用異步 Web 框架 FastAPI 寫的一個(gè)例子，F(xiàn)astAPI 是比較快，但不正確的操作將會變得很慢。

import time

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def root():
    time.sleep(10)
    return {"message": "Hello World"}


@app.get("/health")
async def health():
    return {"status": "ok"}

上面我們寫了兩個(gè)接口，假設(shè) root 接口函數(shù)耗時(shí) 10 秒，在這 10 秒內(nèi)訪問 health 接口，想一想會發(fā)生什么？

訪問 root 接口（左），立即訪問 health 接口（右），health 接口被阻塞，直至 root 接口返回后，health 接口才成功響應(yīng)。

time.sleep 就是一個(gè)「同步」函數(shù)，它會阻塞整個(gè)事件循環(huán)。

如何解決呢？想一想以前的處理方法，如果一個(gè)函數(shù)會阻塞主線程，那么就再開一個(gè)線程讓這個(gè)阻塞函數(shù)單獨(dú)運(yùn)行。所以，這里也是同理，開一個(gè)線程單獨(dú)去運(yùn)行那些阻塞式操作，比如讀取文件等。

loop.run_in_executor 方法將同步函數(shù)轉(zhuǎn)換為異步非阻塞方式進(jìn)行處理。具體來說，loop.run_in_executor() 可以將同步函數(shù)創(chuàng)建為一個(gè)線程或進(jìn)程，并在其中執(zhí)行該函數(shù)，從而避免阻塞事件循環(huán)。

官方例子：在線程或者進(jìn)程池中執(zhí)行代碼。

那么，我們使用 loop.run_in_executor 改寫上面例子，如下：

import asyncio
import time

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def root():
    loop = asyncio.get_event_loop()

    def do_blocking_work():
        time.sleep(10)
        print("Done blocking work!!")

    await loop.run_in_executor(None, do_blocking_work)
    return {"message": "Hello World"}


@app.get("/health")
async def health():
    return {"status": "ok"}

效果如下：

root 接口被阻塞期間，health 依然正常訪問互不影響。

注意： 這里都是為了演示，實(shí)際在使用 FastAPI 開發(fā)時(shí)，你可以直接將 async def root 更換成 def root ，也就是將其換成同步接口函數(shù)，F(xiàn)astAPI 內(nèi)部會自動(dòng)創(chuàng)建線程處理這個(gè)同步接口函數(shù)?？偟膩碚f，F(xiàn)astAPI 內(nèi)部也是依靠線程去處理同步函數(shù)從而避免阻塞主線程（或主線程中的事件循環(huán)）。

在同步函數(shù)中調(diào)用異步函數(shù)

協(xié)程只能在「事件循環(huán)」內(nèi)被執(zhí)行，且同一時(shí)刻只能有一個(gè)協(xié)程被執(zhí)行。

所以，在同步函數(shù)中調(diào)用異步函數(shù)，其本質(zhì)就是將協(xié)程「扔進(jìn)」事件循環(huán)中，等待該協(xié)程執(zhí)行完獲取結(jié)果即可。

以下這些函數(shù)，都可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)效果：

• asyncio.run
• asyncio.run_coroutine_threadsafe
• loop.run_until_complete
• create_task

接下來，我們將一一講解這些方法并舉例說明。

asyncio.run

這個(gè)方法使用起來最簡單，先看下如何使用，然后緊跟著講一下哪些場景不能直接使用 asyncio.run

import asyncio

async def do_work():
    return 1

def main():
    result = asyncio.run(do_work())
    print(result)  # 1

if __name__ == "__main__":
    main()

直接 run 就完事了，然后接受返回值即可。

但是需要，注意的是 asyncio.run 每次調(diào)用都會新開一個(gè)事件循環(huán)，當(dāng)結(jié)束時(shí)自動(dòng)關(guān)閉該事件循環(huán)。

一個(gè)線程內(nèi)只存在一個(gè)事件循環(huán)，所以如果當(dāng)前線程已經(jīng)有存在的事件循環(huán)了，就不應(yīng)該使用 asyncio.run 了，否則就會拋出如下異常：

RuntimeError: asyncio.run() cannot be called from a running event loop

因此，asyncio.run 用作新開一個(gè)事件循環(huán)時(shí)使用。

asyncio.run_coroutine_threadsafe

文檔： https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-task.html#asyncio.run_coroutine_threadsafe

向指定事件循環(huán)提交一個(gè)協(xié)程。（線程安全）
返回一個(gè) concurrent.futures.Future 以等待來自其他 OS 線程的結(jié)果。

換句話說，就是將協(xié)程丟給其他線程中的事件循環(huán)去運(yùn)行。

值得注意的是這里的「事件循環(huán)」應(yīng)該是其他線程中的事件循環(huán)，非當(dāng)前線程的事件循環(huán)。

其返回的結(jié)果是一個(gè) future 對象，如果你需要獲取協(xié)程的執(zhí)行結(jié)果可以使用 future.result() 獲取，關(guān)于 future 對象的更多介紹，見 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.Future

下方給了一個(gè)例子，一共有兩個(gè)線程：thread_with_loop 和 another_thread，分別用于啟動(dòng)事件循環(huán)和調(diào)用 run_coroutine_threadsafe

import asyncio
import threading
import time

loop = None


def get_loop():
    global loop
    if loop is None:
        loop = asyncio.new_event_loop()
    return loop


def another_thread():
    async def coro_func():
        return 1

    loop = get_loop()
    # 將協(xié)程提交到另一個(gè)線程的事件循環(huán)中執(zhí)行
    future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro_func(), loop)
    # 等待協(xié)程執(zhí)行結(jié)果
    print(future.result())
    # 停止事件循環(huán)
    loop.call_soon_threadsafe(loop.stop)


def thread_with_loop():
    loop = get_loop()
    # 啟動(dòng)事件循環(huán)，確保事件循環(huán)不會退出，直到 loop.stop() 被調(diào)用
    loop.run_forever()
    loop.close()


# 啟動(dòng)一個(gè)線程，線程內(nèi)部啟動(dòng)了一個(gè)事件循環(huán)
threading.Thread(target=thread_with_loop).start()
time.sleep(1)
# 在主線程中啟動(dòng)一個(gè)協(xié)程, 并將協(xié)程提交到另一個(gè)線程的事件循環(huán)中執(zhí)行
t = threading.Thread(target=another_thread)
t.start()
t.join()

loop.run_until_complete

文檔： https://docs.python.org/zh-cn/3.10/library/asyncio-eventloop.html#asyncio.loop.run_until_complete

運(yùn)行直到 future ( Future 的實(shí)例 ) 被完成。

這個(gè)方法和 asyncio.run 類似。

具體就是傳入一個(gè)協(xié)程對象或者任務(wù)，然后可以直接拿到協(xié)程的返回值。

run_until_complete 屬于 loop 對象的方法，所以這個(gè)方法的使用前提是有一個(gè)事件循環(huán)，注意這個(gè)事件循環(huán)必須是非運(yùn)行狀態(tài)，如果是運(yùn)行中就會拋出如下異常：

RuntimeError: This event loop is already running

例子：

loop = asyncio.new_event_loop()
loop.run_until_complete(do_async_work())

create_task

文檔： https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-task.html#creating-tasks

再次準(zhǔn)確一點(diǎn)：要運(yùn)行一個(gè)協(xié)程函數(shù)的本質(zhì)是將攜帶協(xié)程函數(shù)的任務(wù)提交至事件循環(huán)中，由事件循環(huán)發(fā)現(xiàn)、調(diào)度并執(zhí)行。

其實(shí)一共就是滿足兩個(gè)條件：

• 任務(wù)；
• 事件循環(huán)。

我們使用 async def func 定義的函數(shù)叫做協(xié)程函數(shù)，func() 這樣調(diào)用之后返回的結(jié)果是協(xié)程對象，到這一步協(xié)程函數(shù)內(nèi)的代碼都沒有被執(zhí)行，直到協(xié)程對象被包裝成了任務(wù)，事件循環(huán)才會“正眼看它們”。

所以事件循環(huán)調(diào)度運(yùn)行的基本單元就是任務(wù)，那為什么我們在使用 async/await 這些語句時(shí)沒有涉及到任務(wù)這個(gè)概念呢？

這是因?yàn)?await 語法糖在內(nèi)部將協(xié)程對象封裝成了任務(wù)，再次強(qiáng)調(diào)事件循環(huán)只認(rèn)識任務(wù)。

所以，想要運(yùn)行一個(gè)協(xié)程對象，其實(shí)就是將協(xié)程對象封裝成一個(gè)任務(wù)，至于事件循環(huán)是如何發(fā)現(xiàn)、調(diào)度和執(zhí)行的，這個(gè)我們不用關(guān)心。

那將協(xié)程封裝成的任務(wù)的方法有哪些呢？

• asyncio.create_task
• asyncio.ensure_future
• loop.create_task

看著有好幾個(gè)的，沒關(guān)系，我們只關(guān)心 loop.create_task，因?yàn)槠渌椒ㄗ罱K都是調(diào)用 loop.create_task。

使用起來也是很簡單的，將協(xié)程對象傳入，返回值是一個(gè)任務(wù)對象。

async def do_work():
    return 222

task = loop.create_task(do_work())

do_work 會被異步執(zhí)行，那么 do_work 的結(jié)果怎么獲取呢，task.result() 可以嗎？

分情況：

• 如果是在一個(gè)協(xié)程函數(shù)內(nèi)使用 await task.result()，這是可以的；
• 如果是在普通函數(shù)內(nèi)則不行。你不可能立即獲得協(xié)程函數(shù)的返回值，因?yàn)閰f(xié)程函數(shù)還沒有被執(zhí)行呢。

asyncio.Task 運(yùn)行使用 add_done_callback 添加完成時(shí)的回調(diào)函數(shù)，所以我們可以「曲線救國」，使用回調(diào)函數(shù)將結(jié)果添加到隊(duì)列、Future 等等。

我這里給個(gè)基于 concurrent.futures.Future 獲取結(jié)果的例子，如下：

import asyncio
from asyncio import Task
from concurrent.futures import Future

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()
loop = asyncio.get_event_loop()


async def do_work1():
    return 222


@app.get("/")
def root():
    # 新建一個(gè) future 對象，用于接受結(jié)果值
    future = Future()

    # 提交任務(wù)至事件循環(huán)
    task = loop.create_task(do_work1())

    # 回調(diào)函數(shù)
    def done_callback(task: Task):
        # 設(shè)置結(jié)果
        future.set_result(task.result())

    # 為這個(gè)任務(wù)添加回調(diào)函數(shù)
    task.add_done_callback(done_callback)

    # future.result 會被阻塞，直到有結(jié)果返回為止
    return future.result()  # 222

總結(jié)

協(xié)程函數(shù)中調(diào)用同步函數(shù)
核心思想：為了避免同步函數(shù)的執(zhí)行阻塞當(dāng)前線程（當(dāng)前線程中的事件循環(huán)），應(yīng)該由其他線程或進(jìn)程執(zhí)行后獲取結(jié)果。

同步函數(shù)中調(diào)用協(xié)程函數(shù)
核心思想：任務(wù)協(xié)程對象都需要依賴事件循環(huán)。
所以要么啟動(dòng)新的事件循環(huán)以執(zhí)行協(xié)程，要么依賴已有的事件循環(huán), 至于實(shí)現(xiàn)方式就根據(jù)實(shí)際情況而選擇。

到此這篇關(guān)于Python混合使用同步和異步函數(shù)的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python混合使用同步和異步函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！