python 线程异步 队列

Python 的线程是用来支持多任务的，可以用来提升程序的性能。但是由于 Python 的解释器是使用解释执行的，它的线程并不能真正地并发执行，因此也不能用来支持异步编程。

Python 中有提供了一些模块来支持异步编程，例如 asyncio 和 twisted 等。

队列是一种数据结构，可以用来存储数据并支持 FIFO（先进先出）的数据访问方式。Python 标准库中有一个 queue 模块，提供了多种队列的实现，可以用来在线程之间传递数据。

相关问题

python实现多线程异步

在Python中，实现多线程异步通常涉及两个关键概念：**并发**（多个任务在同一时刻运行）和**通信**（不同线程间交换信息）。下面通过生产者消费者模型[^2]来演示：

**生产者-消费者模型示例**[^2]:

import queue
import threading

# 生产者线程
def producer(queue):
    for i in range(10):
        item = "Product %d" % i
        print(f"Producer putting {item} into the queue")
        queue.put(item)
        time.sleep(1)

# 消费者线程
def consumer(queue):
    while True:
        item = queue.get()
        if item is None:  # 消息队列空时退出循环
            break
        print(f"Consumer got {item}")
        time.sleep(2)  # 模拟消费时间

queue = queue.Queue()
producer_thread = threading.Thread(target=producer, args=(queue,))
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer, args=(queue,))

producer_thread.start()
time.sleep(2)  # 给生产者一些启动时间
queue.put(None)  # 告诉消费者生产已完成
consumer_thread.join()  # 等待消费者线程结束

python fast多线程异步调用

### 实现多线程异步调用

在 Python 的 FastAPI 中实现多线程和异步调用可以通过多种方式完成。FastAPI 是基于 Starlette 和 Pydantic 构建的现代 Web 框架，支持异步操作。

#### 使用 `concurrent.futures` 库

为了利用多线程处理同步阻塞 I/O 或 CPU 密集型任务，在 FastAPI 路由处理器中可以引入 `ThreadPoolExecutor` 来执行这些耗时的任务而不阻塞主线程：

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
import concurrent.futures
import time

app = FastAPI()

def long_running_task(task_id: int):
    """模拟长时间运行的任务"""
    print(f"Task {task_id} started.")
    time.sleep(5)  # 假设这是个耗时的操作
    print(f"Task {task_id} finished.")

@app.get("/run-task/{task_id}")
async def run_background_task(task_id: int, background_tasks: BackgroundTasks):
    executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8)
    
    future = executor.submit(long_running_task, task_id)

    return {"message": f"Started Task {task_id}"}

此方法允许后台线程池中的工作线程并行地执行多个实例化对象的方法[^1]。

#### 利用内置的异步特性

对于真正的非阻塞 IO 操作，则应该充分利用 Python 自身提供的协程机制以及 FastAPI 对其的支持来编写更高效的代码:

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

async def async_long_running_task():
    await asyncio.sleep(5)  # 非阻塞等待
    print("Async task completed")

@app.post("/start-async-task/")
async def start_async_task():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    task = loop.create_task(async_long_running_task())
    response_data = {'status': 'success', 'info': 'Task initiated'}
    return response_data

上述例子展示了如何创建一个新的异步任务并在不阻碍 HTTP 请求响应的情况下启动它。这种方式非常适合用于网络请求或其他形式的 I/O-bound 工作负载[^2]。

#### 结合第三方库如 Celery 进行分布式任务调度

当应用程序规模扩大到一定程度之后，可能还需要考虑更加复杂的场景比如跨服务器分布式的任务队列管理工具——Celery 就是一个不错的选择。它可以很好地集成进 FastAPI 并提供强大的消息传递功能以便于构建大规模应用系统[^3]。