asyncio.to_thread(...) 会把你传入的同步函数 丢到另一个线程中执行

asyncio.to_thread(...) 会把你传入的同步函数 丢到另一个线程中执行，这个线程来自一个默认的线程池（默认是 ThreadPoolExecutor）。

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✅ 更具体一点的说法是：

• 它不会阻塞主线程（也就是事件循环）；
• 你可以用 await 异步地等这个函数跑完；
• 这个执行过程 实际上是“在后台线程中同步执行”，只是你用异步的方式接了个壳。

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✅ 举个比喻（人话）：

你现在是个老板（主协程），你在处理一堆任务。

这时有个特别费力的体力活，比如：

📦 搬仓库里 10 万箱货（纯 CPU / 同步阻塞函数）

你不想自己干（不想阻塞自己），就把这个活：

✅ asyncio.to_thread(...) ➜ 派个临时工（线程）去干

你自己继续办公（事件循环继续跑），等这个活干完后，临时工回来告诉你：

“老板，我搬完了！”——然后你 await 收到结果。

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✅ 代码上的行为：

假设你写：

result = await asyncio.to_thread(sync_func, *args)

等价于（简化理解）：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
loop = asyncio.get_event_loop()
executor = ThreadPoolExecutor()
future = loop.run_in_executor(executor, sync_func, *args)
result = await future

也就是说：确实是在一个“真正的线程”中跑的！

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✅ 补充：它不是每次都开新线程！

虽然你可以把它理解为“丢给一个线程”执行，但实际上：

• 它会复用默认的 ThreadPoolExecutor；
• 所以不会每次都“新建一个线程”，而是把任务交给线程池中的线程去跑（这更高效）；
• 默认线程池大小是 min(32, os.cpu_count() + 4)（最多 32 个线程）；
• 当然你可以自己设置自定义线程池（高级用法）；

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✅ 小结一句话：

✅ asyncio.to_thread 就是把你写的同步代码（例如磁盘读写、大计算）丢到另一个线程里异步执行，对主协程非常友好（不会卡 UI、不阻塞事件循环）。