python thread VS async

Python 异步任务如何实现提前返回 前言 首先描述下业务场景,有一个接口,其中存在耗时操作,耗时操作的执行结果将写入数据表中,不需要通过该接口直接返回。 因此理论上该接口可以在耗时操作执行结束前返回。本文中使用多线程后台运行耗时操作,主线程提前返回,实现接口的提前返回。 此外,还尝试使用协程实现,经验证,协程适用于多任务并发处理,遇到耗时操作时自动切换任务,可以缩短多任务总的执行用时,而无法缩短单任务的执行用时,无法实现提前返回,因此不适用该场景。 1 同步任务 如下所示,定义任务,模拟耗时操作。 Python学习交流Q群:90671508 阅读详情

python - Threads vs. Async - Stack Overflow

https://krondo.com/in-which-we-begin-at-the-beginning/

与threading相比, async的优势表现为3点:

  1. It is very difficult to write code that is thread safe. With asyncronous code, you know exactly where the code will shift from one task to the next and race conditions are therefore much harder to come by.
  2. Threads consume a fair amount of data since each thread needs to have its own stack. With async code, all the code shares the same stack and the stack is kept small due to continuously unwinding the stack between tasks.
  3. Threads are OS structures and are therefore more memory for the platform to support. There is no such problem with asynchronous tasks.

大致意思:

1. 代码很难保证线程时安全的,而async 代码,可以很清楚的看到代码之间的调换/执行过程

2.每个线程有自己单独的栈,而async代码之间共享栈

3. 线程比较耗内存

Python事件驱动编程:从回调到Async/Await的异步编程核心 事件驱动编程是一种编程范式,其核心思想是程序流程由事件的发生来驱动,而非传统的顺序执行。其基本原理基于事件循环、事件和回调函数三要素:事件循环作为总调度中心,持续监听各种事件源;事件代表程序需要响应的状态变化;回调函数则是事件发生时的处理逻辑。这种模型的技术价值在于能够高效处理I/O密集型任务,通过单线程非阻塞I/O实现高并发,显著降低系统资源消耗。在应用场景上,它广泛用于图形界面开发、网络服务器、实时通信系统等需要同时处理多个输入源的场景。Python中的asyncio库和async/await语法正是这 阅读详情

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