@async怎样配置线程池

在 Python 中，可以使用 `asyncio` 库来实现异步编程。在 `asyncio` 中，可以使用 `ThreadPoolExecutor` 类来创建一个线程池，从而在协程中执行阻塞型操作。

下面是一个使用 `asyncio` 和 `ThreadPoolExecutor` 的示例：

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


# 创建线程池
executor = ThreadPoolExecutor()


# 定义一个阻塞型函数
def blocking_func():
    # 这里可以写需要执行的阻塞型操作
    pass


# 定义一个协程函数
async def coro_func():
    # 在协程中使用线程池来执行阻塞型操作
    result = await loop.run_in_executor(executor, blocking_func)
    # 处理返回结果
    pass


# 创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 运行协程
loop.run_until_complete(coro_func())

其中，`ThreadPoolExecutor` 的参数可以指定线程池的大小。例如：

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)

这样就可以创建一个最大并发数为 10 的线程池。

需要注意的是，使用线程池虽然可以在协程中执行阻塞型操作，但是也会带来一定的开销，因此在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和调整。