Python中的asyncio庫-線程同步

今天就跟大家聊聊有關Python中的asyncio庫-線程同步，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

前面的代碼都是異步的，就如sleep，需要用asyncio.sleep而不是阻塞的time.sleep，如果有同步邏輯，怎么利用asyncio實現并發呢？答案是用run_in_executor。在一開始我說過開發者創建 Future 對象情況很少，主要是用run_in_executor，就是讓同步函數在一個執行器( executor)里面運行。

同步代碼

def a():
    time.sleep(1)
    return 'A'
async def b():
    await asyncio.sleep(1)
    return 'B'
def show_perf(func):
    print('*' * 20)
    start = time.perf_counter()
    asyncio.run(func())
    print(f'{func.__name__} Cost: {time.perf_counter() - start}')
async def c1():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    await asyncio.gather(
        loop.run_in_executor(None, a),
        b()
    )
In : show_perf(c1)
********************
c1 Cost: 1.0027242230000866

可以看到用run_into_executor可以把同步函數邏輯轉化成一個協程，且實現了并發。這里要注意細節，就是函數a是普通函數，不能寫成協程，下面的定義是錯誤的，不能實現并發：

async def a():
    time.sleep(1)
    return 'A'

因為 a 里面沒有異步代碼，就不要用async def來定義。需要把這種邏輯用loop.run_in_executor封裝到協程：

async def c():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    return await loop.run_in_executor(None, a)

大家理解了吧？

loop.run_in_executor(None, a)這里面第一個參數是要傳遞concurrent.futures.Executor實例的，傳遞None會選擇默認的executor：

In : loop._default_executor
Out: <concurrent.futures.thread.ThreadPoolExecutor at 0x112b60e80>

當然我們還可以用進程池，這次換個常用的文件讀寫例子，并且用:

async def c3():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as e:
        print(await asyncio.gather(
            loop.run_in_executor(e, a),
            b()
        ))
In : show_perf(c3)
********************
['A', 'B']
c3 Cost: 1.0218078890000015

看完上述內容，你們對Python中的asyncio庫-線程同步有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。