這篇文章主要講解了“怎么在Python的線程中運(yùn)行協(xié)程”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“怎么在Python的線程中運(yùn)行協(xié)程”吧！

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有沒(méi)有辦法讓同步代碼與異步代碼看起來(lái)也是同時(shí)運(yùn)行的呢?方法就是使用事件循環(huán)的.run_in_executor()方法。

我們來(lái)看一下 Python 官方文檔[1]中的說(shuō)法：

那么怎么使用呢?還是以非常耗時(shí)的遞歸方式計(jì)算斐波那契數(shù)列的這個(gè)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(xiàng)計(jì)算完成，結(jié)果是：{result}')     return result

我們現(xiàn)在需要用 aiohttp 訪問(wèn)一個(gè)延遲5秒的網(wǎng)頁(yè)，同時(shí)計(jì)算斐波那契數(shù)列第36項(xiàng)。

首先我們看看單獨(dú)計(jì)算第36項(xiàng)需要5秒鐘：

我們?cè)賮?lái)看看如果直接把這計(jì)算斐波那契數(shù)列和請(qǐng)求網(wǎng)站的兩個(gè)異步任務(wù)放在一起“并行”，實(shí)際時(shí)間是兩個(gè)任務(wù)的時(shí)間疊加：

具體原因我在上一篇文章里面已經(jīng)做了說(shuō)明。

現(xiàn)在，我想讓兩個(gè)任務(wù)“同時(shí)運(yùn)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(xiàng)計(jì)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(jì)耗時(shí)：{end - start}')   asyncio.run(main())

運(yùn)行效果如下圖所示：

在5秒鐘的時(shí)間，就把計(jì)算斐波那契數(shù)列和請(qǐng)求5秒延遲的網(wǎng)站都做完了。

實(shí)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(lái)調(diào)度同一個(gè)線程里面的多個(gè)協(xié)程。

executor是我們使用ThreadPoolExecutor(max_workers=4)創(chuàng)建的一個(gè)有4個(gè)線程的線程池，calc_fib是一個(gè)耗時(shí)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(shuō)：

1. 把calc_fib函數(shù)放到線程池里面去運(yùn)行

2. 給線程池增加一個(gè)回調(diào)函數(shù)，這個(gè)回調(diào)函數(shù)會(huì)在運(yùn)行結(jié)束后的下一次事件循環(huán)把結(jié)果保存下來(lái)。

請(qǐng)注意上圖中紅色箭頭對(duì)應(yīng)的calc_fib這是一個(gè)同步函數(shù)，請(qǐng)與上一篇文章中的異步函數(shù)區(qū)分開(kāi)。run_in_executor的第二個(gè)參數(shù)需要是一個(gè)同步函數(shù)的函數(shù)名。

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么在Python的線程中運(yùn)行協(xié)程”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)怎么在Python的線程中運(yùn)行協(xié)程這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！