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 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的同步代碼，異步代碼就會被卡住。

那么有沒有辦法讓同步代碼與異步代碼看起來也是同時運行的呢?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?還是以非常耗時的遞歸方式計算斐波那契數(shù)列的這個函數(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} 項計算完成，結(jié)果是：{result}')
  
  
  
  
    return result
 
 
 
 

我們現(xiàn)在需要用 aiohttp 訪問一個延遲5秒的網(wǎng)頁，同時計算斐波那契數(shù)列第36項。

首先我們看看單獨計算第36項需要5秒鐘：

我們再來看看如果直接把這計算斐波那契數(shù)列和請求網(wǎng)站的兩個異步任務放在一起“并行”，實際時間是兩個任務的時間疊加：

具體原因我在上一篇文章里面已經(jīng)做了說明。

現(xiàn)在，我想讓兩個任務“同時運行”，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} 項計算完成，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'總計耗時：{end - start}')
  
  
  
  

  
  
  
  

  
  
  
  
asyncio.run(main())
 
 
 
 

運行效果如下圖所示：

在5秒鐘的時間，就把計算斐波那契數(shù)列和請求5秒延遲的網(wǎng)站都做完了。

實現(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)度同一個線程里面的多個協(xié)程。

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

1. 把calc_fib函數(shù)放到線程池里面去運行
2. 給線程池增加一個回調(diào)函數(shù)，這個回調(diào)函數(shù)會在運行結(jié)束后的下一次事件循環(huán)把結(jié)果保存下來。

請注意上圖中紅色箭頭對應的calc_fib這是一個同步函數(shù)，請與上一篇文章中的異步函數(shù)區(qū)分開。run_in_executor的第二個參數(shù)需要是一個同步函數(shù)的函數(shù)名。

在上面的例子中，我們創(chuàng)建的是有4個線程的線程池。所以這個線程池最多允許4個阻塞式的同步函數(shù)“并行”。

網(wǎng)站名稱：如何在Python的線程中運行協(xié)程
鏈接URL：http://www.5511xx.com/article/cdcpdps.html