async def create(self, task_info: TaskInfoDO) -> bool: 调用不到

这个 `async def create(self, task_info: TaskInfoDO) -> bool:` 定义了一个异步的 (`async`) 方法 `create`，它接收一个 `TaskInfoDO` 对象作为输入，并返回一个布尔值 (`bool`)。这意味着这个方法应该用于非同步的任务处理，比如网络请求、长时间运行的操作等，它会在这些操作完成后返回结果。

如果在调用这个异步方法时尝试直接像同步方法一样 `create(task_info)`，会由于它是异步的而引发错误，因为无法立即获取到其结果。你需要使用特定的语言特性（如Python的 `await` 关键字）来等待这个任务完成并获取返回值，例如在异步上下文中使用：

async def test_create(self):
    task_info = ...  # 创建 TaskInfoDO 实例
    result = await self.create(task_info)  # 使用 await 异步调用并获取结果
    assert result is True or False  # 验证返回的布尔值

在这里，`await` 表示让当前代码暂停，直到 `create` 方法执行完毕并返回结果。

相关问题

async def create_item(request:Request)如何调用这个函数

要调用这个函数，你需要先导入它所在的模块，然后实例化一个 FastAPI 应用程序对象，将该函数作为一个路由处理程序添加到该对象中。

以下是一个示例代码：

from fastapi import FastAPI, Request

app = FastAPI()

@app.post("/items/")
async def create_item(request: Request):
    # 处理请求的代码
    pass

在这个示例中，我们使用 `@app.post` 装饰器将 `create_item` 函数添加到 FastAPI 应用程序对象中，并指定了 `/items/` 路径作为路由。当收到 POST 请求时，FastAPI 将自动调用该函数来处理请求。

你可以根据需要修改路由路径和请求方法（如 `@app.get`、`@app.put` 等），以及函数中的代码来实现自己的逻辑。

cyber task_queue_->Enqueue

### C++ 和 C# 中的任务队列实现与使用

#### C++中的任务队列实现

在C++中，可以创建一个线程安全的任务队列来支持并发编程。下面是一个简单的无锁队列的实现例子：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <queue>
#include <functional>

class TaskQueue {
public:
    void enqueue(std::function<void()> task) {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
        tasks_.push(task);
        condition_.notify_one();
    }

    std::function<void()> try_dequeue() {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex_);
        while (tasks_.empty()) {
            condition_.wait(lock);
        }
        auto task = tasks_.front();
        tasks_.pop();
        return task;
    }

private:
    std::queue<std::function<void()>> tasks_;
    mutable std::mutex mutex_;
    std::condition_variable condition_;
};

此代码展示了如何定义`enqueue`方法向队列添加新任务以及通过`try_dequeue`尝试移除并返回最前面的任务[^1]。

对于多线程测试环境下的性能评估，通常会提供样例文件展示每种队列的具体应用方式，并测量完成多线程测试所需的时间长度。

#### C#中的任务队列实现

而在C#环境中，则可以通过利用`BlockingCollection<T>`类轻松构建阻塞生产者-消费者模式的任务队列:

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Threading.Tasks;

public class TaskScheduler : IDisposable
{
    private readonly BlockingCollection<Func<Task>> _taskQueue =
        new BlockingCollection<Func<Task>>();

    public TaskScheduler(int workerCount)
    {
        for (int i = 0; i < workerCount; ++i)
        {
            Task.Factory.StartNew(ConsumeTasks, TaskCreationOptions.LongRunning);
        }
    }

    public void ScheduleTask(Func<Task> taskFunc)
    {
        _taskQueue.Add(taskFunc);
    }

    private async Task ConsumeTasks()
    {
        foreach (var task in _taskQueue.GetConsumingEnumerable())
        {
            await task().ConfigureAwait(false);
        }
    }

    public void Dispose()
    {
        _taskQueue.CompleteAdding();
    }
}

上述实现了基于`BlockingCollection<Func<Task>>`类型的简单任务调度器，在构造函数里启动指定数量的工作线程去消费来自队列里的异步操作；当调用`Dispose()`时通知所有工作线程停止运行[^4]。