@async默认线程池

@async 默认线程池是指在使用异步编程框架时，默认情况下会使用的线程池。在Python中，常用的异步编程框架有 asyncio 和 aiohttp。

在 asyncio 中，可以使用 `asyncio.get_event_loop()` 方法获取默认的事件循环对象，然后使用 `run_in_executor()` 方法将需要执行的函数或方法提交到默认的线程池中执行。这样可以将耗时的操作放在后台线程中执行，避免阻塞事件循环。

示例代码：

import asyncio

async def my_async_function():
    # 在默认线程池中执行耗时操作
    result = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, my_blocking_function)
    # 继续处理其他任务

def my_blocking_function():
    # 这里是耗时操作，比如网络请求、IO操作等
    # 返回处理结果

asyncio.run(my_async_function())

需要注意的是，默认线程池的大小通常是有限的，具体取决于操作系统和配置。如果需要更灵活地控制线程池的大小，也可以使用 `ThreadPoolExecutor` 类来手动创建和管理线程池。

相关问题

@async 默认线程池大小

@async 是Python中一个异步编程相关的装饰器，它可以用来将一个普通函数转换成异步函数。在使用@async时，会使用到一个内置的线程池来处理所有的异步函数，从而实现异步调用。那么，@async 默认线程池大小是多少呢？

实际上，在Python 3.5及之后的版本中，使用@async时内置的线程池大小默认为10。也就是说，当我们使用@async装饰器来定义一个异步函数时，默认会使用一个大小为10的线程池来处理异步调用。

当然，我们也可以通过改变一个特定的配置来改变默认线程池大小。具体方法是，在调用asyncio中的loop.create_task()方法之前调用asyncio.set_event_loop_policy()方法，如下所示：

asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.DefaultEventLoopPolicy())
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.set_default_executor(asyncio.ThreadPoolExecutor(max_workers=20))

在上述代码中，我们通过调用asyncio.set_event_loop_policy()方法将默认的事件循环策略设置为DefaultEventLoopPolicy()，并通过调用loop.set_default_executor()方法来设置默认的线程池大小为20。这样，在使用@async装饰器时，就会默认使用大小为20的线程池了。

总之，@async默认线程池大小为10，但我们可以通过一定的配置来改变其大小。

@Async自定义线程池

@Async是Spring框架提供的注解，用于将方法标记为异步执行。使用@Async注解时，默认情况下，Spring会使用默认线程池来执行这些异步方法。但是，如果我们想要自定义线程池来执行这些异步方法，也是可以实现的。

我们可以在Spring的配置类中使用@EnableAsync注解启用异步方法执行功能，并通过实现AsyncConfigurer接口来自定义线程池。在实现AsyncConfigurer接口时，需要重写getAsyncExecutor方法，该方法返回一个ThreadPoolTaskExecutor对象，我们可以在该对象中配置自定义的线程池信息。

自定义线程池可以根据具体业务需求进行设置，如设置核心线程数、最大线程数、队列容量等参数，以满足不同的并发需求。