python一点通： Async异步函数很好，但是如何有效执行阻塞任务？

当使用 asyncio.create_task(function1) 和 asyncio.create_task(function2) 时，你正在创建两个将在同一个事件循环中并发运行的异步任务。这些任务运行是否高效取决于它们本身的性质。

理解异步任务

如果 function1 和 function2 是异步函数（即，它们使用了 async def 并包含 await 语句），只要这些函数执行的是非阻塞操作，比如：

• 网络 I/O
• 磁盘 I/O
• 定时器（例如 await asyncio.sleep()）
• 其他异步操作

在这种情况下，asyncio 会处理调度，在任务等待 I/O 操作完成时暂停它们，并在操作就绪时恢复它们。这就实现了高效的并发。

阻塞代码的低效性

如果 function1 和 function2 包含阻塞操作（例如 CPU 密集型任务，time.sleep() 或阻塞 I/O），它们将无法高效运行。阻塞代码会阻塞整个事件循环，防止其他任务并发运行。

高效异步任务示例

以下是一个使用 asyncio.create_task() 高效运行非阻塞异步任务的示例：

import asyncio

async def function1():
    print('Function 1: Start')
    await asyncio.sleep(2)  # 模拟非阻塞 I/O
    print('Function 1: End')

async def function2():
    print('Function 2: Start')
    await asyncio.sleep(3)  # 模拟非阻塞 I/O
    print('Function 2: End')

async def main():
    # 创建任务以并发运行它们
    task1 = asyncio.create_task(function1())
    task2 = asyncio.create_task(function2())

    # 如果你想等待它们完成，可以选择性地 await 这些任务
    await task1
    await task2

# 运行主异步函数
asyncio.run(main())

使用执行器处理阻塞代码

如果需要运行阻塞 I/O 任务，应该将它们卸载到线程或进程池中，以避免阻塞事件循环：

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def blocking_io_task1():
    print('Blocking Task 1: Start')
    time.sleep(2)  # 模拟阻塞 I/O
    print('Blocking Task 1: End')

def blocking_io_task2():
    print('Blocking Task 2: Start')
    time.sleep(3)  # 模拟阻塞 I/O
    print('Blocking Task 2: End')

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()

    with ThreadPoolExecutor() as pool:
        # 将阻塞任务卸载到线程池
        task1 = loop.run_in_executor(pool, blocking_io_task1)
        task2 = loop.run_in_executor(pool, blocking_io_task2)

        # 如果你需要等待它们完成，可以这么做
        await task1
        await task2

# 运行主异步函数
asyncio.run(main())

总结

• 高效异步任务： 对非阻塞操作使用 async def 函数和 await 语句。
• 处理阻塞代码： 使用 loop.run_in_executor 将阻塞任务卸载到线程或进程池。

通过仔细区分阻塞和非阻塞任务，可以确保使用 asyncio.create_task() 时任务高效运行。

阅读英文

hndel-aysnc-with-blocking-code

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