python - 如何正确使用run_in_executor？

Question

我尝试使用 run_in_executor 并有一些问题。这是代码(基本上是从文档中复制过来的)

import asyncio
import concurrent.futures


def cpu_bound(val):
    # CPU-bound operations will block the event loop:
    # in general it is preferable to run them in a
    # process pool.
    print(f'Start task: {val}')
    sum(i * i for i in range(10 ** 7))
    print(f'End task: {val}')


async def async_task(val):
    print(f'Start async task: {val}')
    while True:
        print(f'Tick: {val}')
        await asyncio.sleep(1)


async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()

    ## Options:

    for i in range(5):
        loop.create_task(async_task(i))

    # 1. Run in the default loop's executor:
    # for i in range(10):
    #     loop.run_in_executor(
    #         None, cpu_bound, i)
    # print('default thread pool')

    # 2. Run in a custom thread pool:
    # with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as pool:
    #     for i in range(10):
    #         loop.run_in_executor(
    #             pool, cpu_bound, i)
    #     print('custom thread pool')

    # 3. Run in a custom process pool:
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers = 10) as pool:
        for i in range(10):
            loop.run_in_executor(
                pool, cpu_bound, i)
        print('custom process pool')

    while True:
        await asyncio.sleep(1)


asyncio.run(main())

案例 1:run_in_executor 其中 executor 为 None:async_task 的执行时间与 cpu_bound 的执行时间相同。

在其他情况下，async_task 将在 cpu_bound 完成后执行。我认为当我们使用 ProcessPoolExecutor 任务时不应该阻塞循环。我哪里错了？

Answer 1

In other cases async_task's will execute after cpu_bound's are done. I thought when we use ProcessPoolExecutor tasks shouldn't block loop. Where am I wrong?

问题是 with XXXPoolExecutor() 在 with block 的末尾关闭了池。池关闭等待挂起的任务完成，这会阻塞事件循环并且与 asyncio 不兼容。由于您的第一个变体不涉及 with 语句，因此不存在此问题。

解决方案是简单地删除 with 语句并创建一次池(例如在顶层或在 main() 中)，并且只是 在函数中使用它。如果需要，您可以在 asyncio.run() 完成后通过调用 pool.shutdown() 显式关闭池。

另请注意，您永远不会等待 loop.run_in_executor 返回的 future 。这是一个错误，asyncio 可能会警告您；您可能应该将返回值收集在一个列表中，并使用类似 results = await asyncio.gather(*tasks) 的方式等待它们。这不仅会收集结果，还会确保线程外函数中发生的异常正确传播到您的代码而不是被丢弃。