Python异步之在Asyncio中怎么运行阻塞任务
本文讲解"Python异步之在Asyncio中如何运行阻塞任务",希望能够解决相关问题。
正文
阻塞任务是阻止当前线程继续进行的任务。
如果在 asyncio 程序中执行阻塞任务,它会停止整个事件循环,从而阻止任何其他协程继续进行。
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。
- 执行阻塞 IO 绑定任务,如从文件读取或写入。
- 调用不支持 asyncio 的第三方库。
直接在 asyncio 程序中进行阻塞调用将导致事件循环在执行阻塞调用时停止。它不允许其他协程在后台运行。
我们如何在 asyncio 程序中异步执行阻塞调用?
2. 如何运行阻塞任务
asyncio 模块提供了两种在 asyncio 程序中执行阻塞调用的方法。
第一种是使用 asyncio.to_thread() 函数。这是在高级 API 中,供应用程序开发人员使用。
asyncio.to_thread() 函数采用要执行的函数名和任何参数。
该函数在单独的线程中执行。它返回一个可以作为独立任务等待或安排的协程。
... # execute a function in a separate thread await asyncio.to_thread(task)
在返回的协程有机会在事件循环中运行之前,任务不会开始执行。asyncio.to_thread() 函数在后台创建一个 ThreadPoolExecutor 来执行阻塞调用。因此,asyncio.to_thread() 函数仅适用于 IO 绑定任务。
另一种方法是使用 loop.run_in_executor() 函数。
这是在低级异步 API 中,首先需要访问事件循环,例如通过 asyncio.get_running_loop() 函数。
loop.run_in_executor() 函数接受一个执行器和一个要执行的函数。
如果没有为执行器提供,则使用默认执行器,即 ThreadPoolExecutor。
loop.run_in_executor() 函数返回一个可等待对象,如果需要可以等待它。任务将立即开始执行,因此返回的可等待对象不需要等待或安排阻塞调用开始执行。
... # get the event loop loop = asyncio.get_running_loop() # execute a function in a separate thread await loop.run_in_executor(None, task)
或者,可以创建一个执行器并将其传递给 loop.run_in_executor() 函数,该函数将在执行器中执行异步调用。
在这种情况下,调用者必须管理执行器,一旦调用者完成它就将其关闭。
... # create a process pool with ProcessPoolExecutor as exe: # get the event loop loop = asyncio.get_running_loop() # execute a function in a separate thread await loop.run_in_executor(exe, task) # process pool is shutdown automatically...
这两种方法允许阻塞调用作为异步任务在 asyncio 程序中执行。
现在我们知道如何在 asyncio 程序中执行阻塞调用,让我们看一些有效的例子。
3. 实例
我们可以探索如何使用 asyncio.to_thread() 在 asyncio 程序中执行阻塞 IO 绑定调用。
在这个例子中,我们将定义一个函数来阻塞调用者几秒钟。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 asyncio import asyncio import time # a blocking io-bound task def blocking_task(): # report a message print('Task starting') # block for a while time.sleep(2) # report a message print('Task done') # main coroutine async def main(): # report a message print('Main running the blocking task') # create a coroutine for the blocking task coro = asyncio.to_thread(blocking_task) # schedule the task task = asyncio.create_task(coro) # report a message print('Main doing other things') # allow the scheduled task to start await asyncio.sleep(0) # await the task await task # run the asyncio program asyncio.run(main())
运行示例首先创建 main() 协程并将其作为 asyncio 程序的入口点运行。main() 协程运行并报告一条消息。然后它发出对线程池的阻塞函数调用的调用。然后将协程包装在任务中并独立执行。
main() 协程可以自由地继续其他活动。在这种情况下,它会休眠片刻以允许计划任务开始执行。这使得目标函数可以在后台下发给 ThreadPoolExecutor 并开始运行。
然后 main() 协程挂起并等待任务完成。阻塞函数报告一条消息,休眠 2 秒,然后报告最后一条消息。
这突出了我们如何在一个单独的线程中与 asyncio 程序异步执行阻塞 IO 绑定任务。
Main running the blocking task Main doing other things Task starting Task done
关于 "Python异步之在Asyncio中如何运行阻塞任务" 就介绍到此。希望多多支持硕编程。
- Python的gtts库将文字转为音频应该如何操作
- Python异步之在Asyncio中怎么运行阻塞任务
- Python异步之迭代器怎么使用
- Python错误JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1怎么解决
- Python异步之上下文管理器怎么使用
- Python异步之生成器怎么使用
- Python迭代器如何创建使用
- python操作Excel神器openpyxl如何使用
- Python 开发环境
- Python DNS查找
- Python HTTP响应
- Python HTTP标头
- Python 请求状态代码
- Python HTTP服务器
- Python 上传数据
- Python 并发简介
- Python 系统和内存架构
- Python 线程
- Python 线程并发
- Python 多处理器