这篇文章主要讲解了“怎么在Python的线程中运行协程”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么在Python的线程中运行协程”吧!
10年积累的成都网站制作、做网站经验,可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你,你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程,更有漳州免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。
有没有办法让同步代码与异步代码看起来也是同时运行的呢?方法就是使用事件循环的.run_in_executor()方法。
我们来看一下 Python 官方文档[1]中的说法:
那么怎么使用呢?还是以非常耗时的递归方式计算斐波那契数列的这个函数为例:
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} 项计算完成,结果是:{result}') return result
我们现在需要用 aiohttp 访问一个延迟5秒的网页,同时计算斐波那契数列第36项。
首先我们看看单独计算第36项需要5秒钟:
我们再来看看如果直接把这计算斐波那契数列和请求网站的两个异步任务放在一起“并行”,实际时间是两个任务的时间叠加:
具体原因我在上一篇文章里面已经做了说明。
现在,我想让两个任务“同时运行”,于是就可以这样修改代码:
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} 项计算完成,结果是:{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'总计耗时:{end - start}') asyncio.run(main())
运行效果如下图所示:
在5秒钟的时间,就把计算斐波那契数列和请求5秒延迟的网站都做完了。
实现这样的转变,关键的代码就是:loop.run_in_executor(executor, calc_fib, 36)
其中的 loop就是主线程的事件循环(event loop),它是用来调度同一个线程里面的多个协程。
executor是我们使用ThreadPoolExecutor(max_workers=4)创建的一个有4个线程的线程池,calc_fib是一个耗时的同步函数,36是传入calc_fib的参数。loop.run_in_executor(executor, calc_fib, 36)的意思是说:
把calc_fib函数放到线程池里面去运行
给线程池增加一个回调函数,这个回调函数会在运行结束后的下一次事件循环把结果保存下来。
请注意上图中红色箭头对应的calc_fib这是一个同步函数,请与上一篇文章中的异步函数区分开。run_in_executor的第二个参数需要是一个同步函数的函数名。
感谢各位的阅读,以上就是“怎么在Python的线程中运行协程”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么在Python的线程中运行协程这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!