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我有以下代码从数据库( read_db
)读取数据并将数据写入 Parquet 文件( data.to_parquet
)。两种 I/O 操作都需要一段时间才能运行。
def main():
while id < 1000:
logging.info(f'reading - id: {id}')
data = read_db(id) # returns a dataframe
logging.info(f'saving - id: {id}')
data.to_parquet(f'{id}.parquet')
logging.info(f'saved - id: {id}')
id += 1
它很慢所以我想要
read_db(n+1)
和
to_parquet(n)
同时运行。我需要保留
id
的每一步尽管按顺序完成(
read_db(n+1)
需要在
read_db(n)
之后运行,而
data.to_parquet(n+1)
在
data.to_parquet(n)
之后运行。)。这是异步版本
def async_wrap(f):
@wraps(f)
async def run(*args, loop=None, executor=None, **kwargs):
if loop is None:
loop = asyncio.get_event_loop()
p = partial(f, *args, **kwargs)
return await loop.run_in_executor(executor, p)
return run
async def main():
read_db_async = async_wrap(read_db)
while id < 1000:
logging.info(f'reading - id: {id}')
data = await read_db_async(id) # returns a dataframe
logging.info(f'saving - id: {id}')
to_parquet_async = async_wrap(data.to_parquet)
await data.to_parquet(f'{id}.parquet')
logging.info(f'saved - id: {id}')
id += 1
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
我除了看到一些乱序的日志:
reading - id: 1
saving - id: 1 (saving 1 and reading 2 run in parallel)
reading - id: 2
saved - id: 1
saving - id: 2
reading - id: 3
saved - id: 2
.....
但是,实际日志和同步代码是一样的吗?
reading - id: 1
saving - id: 1
saved - id: 1
reading - id: 2
saving - id: 2
saved - id: 2
reading - id: 3
.....
最佳答案
您可以制作 read_db(n+1)
和 to_parquet(n)
使用 gather
同时运行或等效的:
async def main():
read_db_async = async_wrap(read_db)
prev_to_parquet = asyncio.sleep(0) # no-op
for id in range(1, 1000):
data, _ = await asyncio.gather(read_db_async(id), prev_to_parquet)
to_parquet_async = async_wrap(data.to_parquet)
prev_to_parquet = to_parquet_async(f'{id}.parquet')
await prev_to_parquet
关于python - 使用 asyncio 协程并行运行函数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65911158/
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