深究Python中的asyncio库-线程同步

前面的代码都是异步的，就如sleep，需要用asyncio.sleep而不是阻塞的time.sleep，如果有同步逻辑，怎么利用asyncio实现并发呢？答案是用run_in_executor。在一开始我说过开发者创建 Future 对象情况很少，主要是用run_in_executor，就是让同步函数在一个执行器( executor)里面运行。

同步代码

defa():
time.sleep(1)
return'A'
asyncdefb():
awaitasyncio.sleep(1)
return'B'
defshow_perf(func):
print('*'*20)
start=time.perf_counter()
asyncio.run(func())
print(f'{func.__name__}Cost:{time.perf_counter()-start}')
asyncdefc1():
loop=asyncio.get_running_loop()
awaitasyncio.gather(
loop.run_in_executor(None,a),
b()
)
In:show_perf(c1)
********************
c1Cost:1.0027242230000866

可以看到用run_into_executor可以把同步函数逻辑转化成一个协程，且实现了并发。这里要注意细节，就是函数a是普通函数，不能写成协程，下面的定义是错误的，不能实现并发：

asyncdefa():
time.sleep(1)
return'A'

因为 a 里面没有异步代码，就不要用async def来定义。需要把这种逻辑用loop.run_in_executor封装到协程：

asyncdefc():
loop=asyncio.get_running_loop()
returnawaitloop.run_in_executor(None,a)

大家理解了吧？

loop.run_in_executor(None, a)这里面第一个参数是要传递concurrent.futures.Executor实例的，传递None会选择默认的executor：

In:loop._default_executor
Out:<concurrent.futures.thread.ThreadPoolExecutorat0x112b60e80>

当然我们还可以用进程池，这次换个常用的文件读写例子，并且用:

asyncdefc3():
loop=asyncio.get_running_loop()
withconcurrent.futures.ProcessPoolExecutor()ase:
print(awaitasyncio.gather(
loop.run_in_executor(e,a),
b()
))
In:show_perf(c3)
********************
['A','B']
c3Cost:1.0218078890000015