python 使用@run_on_executor 创建线程，写异步请求

最新推荐文章于 2025-06-14 07:43:27 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-14 07:43:27 发布 · 3.3k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python 使用@run_on_executor 创建线程 #python异步请求

本文介绍了一种使用Python的concurrent.futures和tornado库实现接口异步处理的方法，通过ThreadPoolExecutor和run_on_executor装饰器，可以轻松将阻塞操作转换为异步执行，提高Web服务的响应速度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tornado.concurrent import run_on_executor

# 只需要引入这两个包，加上@run_on_executor注解即可  凡是请求当前get的接口都是异步

@run_on_executor
def get(self, url=None):

 

Python单线程异步编程、多线程、多进程编程
sunriseYJP的博客
01-11 995
whisper语音识别、说话人分离、性别年龄 三个方法并行，从而加快处理速度
python2创建3个线程_python 使用@run_on_executor 创建线程，后台执行并check（2）
weixin_39984661的博客
12-17 427
1，后台执行第二个方法2，说明使用python的@run_on_executor 创建线程池，然后异步执行返回一个随机数字。必须定义一个executor的属性，然后run_on_executor 注解才管用。executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS)这个数字假设就是 tid，然后讲计算结果放到 map里面存储。如果map 里面有 t...
python并发实践asyncio和异步
最新发布
止语的博客
06-14 201
指的是在同一个时间段内执行多个任务的能力。并不是说明这些任务同时执行，在单个cpu上，这些任务可能会交替执行，即每个任务在某一个时刻被调度执行，如果有cpu时间片的切换使用非常快，所以感觉像是这些任务在同时执行。有点像4*100的接力，假设切换的时间片大约是10s，那么在45s内观测，貌似这4个人都在竞速。：只真正的同一个时刻执行多个任务的能力，并行需要多处理器的支持，运行的时候每个核心单独执行，所以可以实现真正的同时执行多个任务。python中实现并发的常见思路有三种，分别是。
python 使用@run_on_executor 创建线程，后台执行并check（2）
freewebsys的专栏
11-23 1万+
1，后台执行第二个方法本文的原文连接是: http://blog.youkuaiyun.com/freewebsys/article/details/78617643 未经博主允许不得转载。 博主地址是：http://blog.youkuaiyun.com/freewebsys之前写过一个博客。 http://blog.youkuaiyun.com/freewebsys/article/details/78607822 使用
python 中的run_in_executor 设置默认线程池，亲测成功
08-25 2542
run_on_executor 本身就设置了线程最大数 run_in_executor 设置默认线程池 exe = ThreadPoolExecutor(2) asyncio.get_event_loop().set_default_executor(exe) 即可～ 在idea...
run in thread
weixin_33851429的博客
04-24 293
run in thread def run_in_thread(runnable, is_daemon=True): server_thread = Thread(target=runnable) server_thread.setDaemon(is_daemon) server_thread.start() ...
python异步asyncio函数多线程操作run_in_executor和run_coroutine_threadsafe解析
热门推荐
hellojike的博客
03-22 1万+
刚接触异步asyncio，发现python文档一个版本一个变化，恼火。 东拼西凑终于解决了asyncio的多线程操作，记录下来。对于一个门外汉。太难了。 首先python3.9版本终于封装了一个多线程函数 asyncio.to_thread(func, /, *args, **kwargs) #函数直接开线程，传递参数。感觉这才像python 目前3.9以下看来，asyncio多线程实现就是，两个函数： run_in_executor 和 run_coroutine_threadsafe 对应两种需求。
【asyncio】run_coroutine_threadsafe与run_in_executor多线程操作
aiscong的博客
08-15 1243
asyncio多线程多进程操作，run_in_executor与run_coroutine_threadsafe对比
python tornado多线程_Tornado与线程池
weixin_42489252的博客
12-24 1279
Tornado本身的设计目标是单线程异步非阻塞，要想很好的发挥它的性能最好使用异步IO，并且Tornado本身也提供了异步的AsyncHttpClient的实现，配合gen.coroutine和yield，可以让请求异步执行从而不阻塞当前线程，对于单线程服务器来说，阻塞(blocking)和同步的sleep这种会挂起线程的动作都是服务器的噩梦，因为只有一个线程，所以任何等待都会影响服务器对于其他请...
tornado 实现 将阻塞函数 改变为非阻塞 助力并发开发(二)
yangxiaodong88的博客
08-24 983
背景 上次类似的文章，只是展示了将阻塞函数变为了非阻塞。 今天又有一些领悟。 @run_on_executor 装饰器的作用， 不管是变为非阻塞还可以 像celery 一个执行异步任务。 1、 将阻塞函数转非阻塞 函数 并获取到值 from tornado.concurrent import run_on_executor import time import tornado....
python异步
酌沧
04-23 349
（如加密、视频编码），可以用 ProcessPoolExecutor。如果使用 httpx.AsyncClient。，线程对 CPU 任务优化不明显，而。进行网络请求，应该用。✅ Python 由于。在 Python 的。
Tornado线程池在python2.7的使用
weixin_33878457的博客
08-29 184
# pip install futures # coding=utf-8 import requests from tornado.concurrent import run_on_executor from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor(20) @r...
python线程任务run_Python线程类| 带有示例的run（）方法
cumt951045的博客
07-18 4297
python线程任务run Python Thread.run()方法 (Python Thread.run() Method) Thread.run() method is an inbuilt method of the Thread class of the threading module in Python. This method is used to represent a thre...
Python 多线程和单进程
freedom_fd的博客
04-24 607
Python 多线程和单进程 最近也补脑了一下了解一下多线程 和单线程 文章出处 虫师->写的非常好 单线程 在好些年前的MS-DOS时代，操作系统处理问题都是单任务的，我想做听音乐和看电影两件事儿，那么一定要先排一下顺序。 （好吧！我们不纠结在DOS时代是否有听音乐和看影的应用。_） #coding=utf-8 import threading from time import ctime...
tornado入门、多线程
weixin_45504210的博客
09-12 773
一分钟学会tornado多线程
tornado异步非阻塞实现方式
iin729的博客
11-21 1684
目录 tornado异步非阻塞实现方式 1.多线程 2.老版协程 3.新版协程 实验 1.完全阻塞，同步代码 2.老版本协程 3新版本协程 4 多线程+新版协程，线程函数失效 5.线程+不声明异步，可以非阻塞 6.线程+声明异步 = 非阻塞 tornado框架的异步非阻塞 同步阻塞（Blocking） 异步非阻塞（Non Blocking） tornado封装的协程+生成器 tornado封装的协程+Future Python 3.5: async and awai..
同步、异步无障碍:Python异步装饰器指南
bagell的博客
01-15 1033
Python异步开发已经非常流行了，一些主流的组件像MySQL、Redis、RabbitMQ等都提供了异步的客户端，再处理耗时的时候不会堵塞住主线程，不但可以提高并发能力，也能减少多线程带来的cpu上下文切换以及内存资源消耗。但在业务开发的时候一些第三方库没有异步的处理方式，例如OSS、CV、其他第三方提供的SDK以及自己封装的函数有耗时等，此时还是需要借助线程来加速，再异步中就不会堵塞主线程，因此封装一个异步装饰器可以更好的处理异步，让代码更简洁。每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！
关于Tornado实现多进程/多线程的理解及参考
sydjcwx
04-30 2623
方案所用到模块及模块介绍： import tornado.gen tornado.gen 模块是一个基于 python generator 实现的异步编程接口。 通过该模块提供的 coroutine （注：这里 coroutine 指的是 ”协程” 概念而不是后面具体实现的 decorator：@gen.decorator）， 大大简化了在 Tornado 中编写异步代码的工作 —— 支持 “同步方式编写异步代码” ，避免编写烦人的回调函数。 from tornado.concurrent im
利用tornado使请求实现异步非阻塞
蒋狗的博客
04-06 1957
利用tornado使请求实现异步非阻塞
tornado.concurrent.run_on_executor 详情
05-09
`tornado.concurrent.run_on_executor` 是 Tornado 提供的一个装饰器，用于在异步函数中将 CPU 密集型操作转移到线程池中执行，从而避免阻塞 I/O 循环。 具体来说，`run_on_executor` 将一个异步函数转化为一个协程，该协程通过 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 的线程池来执行函数中的 CPU 密集型操作。`ThreadPoolExecutor` 是 Python 标准库中的一个线程池实现，可以在 `tornado.concurrent` 模块中以 `Future` 的形式使用。 使用 `run_on_executor` 装饰器可以实现将 CPU 密集型操作从 I/O 循环中分离出来，提高了应用程序的并发性能和响应速度。但是，由于线程池中的线程是有限的，如果使用不当，可能会导致线程池中的线程耗尽，从而影响应用程序的性能。 示例代码： ```python from tornado.concurrent import run_on_executor from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor() @run_on_executor(executor) async def cpu_bound_task(): # CPU-bound task return async def some_handler(): # I/O-bound task await some_async_io_operation() # CPU-bound task await cpu_bound_task() # I/O-bound task await some_other_async_io_operation() ``` 在上面的代码中，`cpu_bound_task` 函数被装饰为一个协程，并通过 `ThreadPoolExecutor` 在一个线程池中执行。在 `some_handler` 函数中，`cpu_bound_task` 函数被调用，由于它被装饰成了协程，因此不会阻塞 I/O 循环。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值