concurrent.futures模块通过哪个函数实现异步io
时间: 2024-05-21 12:17:24 浏览: 15
concurrent.futures模块通过`ThreadPoolExecutor`和`ProcessPoolExecutor`等函数来实现异步io。其中,`ThreadPoolExecutor`使用线程池来并发执行异步任务,而`ProcessPoolExecutor`使用进程池来并发执行异步任务。这些函数提供了简单易用的接口来实现并发计算和异步IO操作。
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tornado.concurrent.run_on_executor 详情
`tornado.concurrent.run_on_executor` 是 Tornado 提供的一个装饰器,用于在异步函数中将 CPU 密集型操作转移到线程池中执行,从而避免阻塞 I/O 循环。
具体来说,`run_on_executor` 将一个异步函数转化为一个协程,该协程通过 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 的线程池来执行函数中的 CPU 密集型操作。`ThreadPoolExecutor` 是 Python 标准库中的一个线程池实现,可以在 `tornado.concurrent` 模块中以 `Future` 的形式使用。
使用 `run_on_executor` 装饰器可以实现将 CPU 密集型操作从 I/O 循环中分离出来,提高了应用程序的并发性能和响应速度。但是,由于线程池中的线程是有限的,如果使用不当,可能会导致线程池中的线程耗尽,从而影响应用程序的性能。
示例代码:
```python
from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
executor = ThreadPoolExecutor()
@run_on_executor(executor)
async def cpu_bound_task():
# CPU-bound task
return
async def some_handler():
# I/O-bound task
await some_async_io_operation()
# CPU-bound task
await cpu_bound_task()
# I/O-bound task
await some_other_async_io_operation()
```
在上面的代码中,`cpu_bound_task` 函数被装饰为一个协程,并通过 `ThreadPoolExecutor` 在一个线程池中执行。在 `some_handler` 函数中,`cpu_bound_task` 函数被调用,由于它被装饰成了协程,因此不会阻塞 I/O 循环。
python futures
Python中的futures是一种并发编程的概念,它允许我们以异步的方式执行任务并获取结果。在Python中,我们可以使用concurrent.futures模块来实现futures。
引用[1]中提到了Python中的GIL(全局解释器锁),它限制了Python代码的并行执行能力。然而,对于执行阻塞型IO操作的函数,Python会释放GIL,这使得在Python语言层面上可以使用多线程来提高IO密集型操作的性能。
引用[2]中的代码展示了一个Future类的简单实现。Future是一个表示尚未完成的操作的对象,它可以用于异步编程。Future对象可以通过set_result方法设置结果,并通过result方法获取结果。在获取结果之前,可以使用条件变量进行等待。
引用[3]中提到了使用as_completed函数和两个for循环来理解future的概念。一个for循环用于创建并提交future对象,另一个for循环用于获取future的结果。
总结起来,Python中的futures提供了一种异步执行任务并获取结果的机制。它可以在IO密集型操作中提高性能,并通过Future对象来管理异步操作的状态和结果。