Python 3.x 从asyncio启动线程是否错误？

在

asyncio

中从

loop.run_forever（）

启动线程好吗？这是个好习惯吗

我也在

asyncio

中使用线程池，我无法单独使用

asyncio

获得很好的速度，这就是我使用线程池的原因

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执行线程池后，即使是

循环，内存也会被释放。永远运行（）

继续永远运行？

从

asyncio

代码启动新线程不是一个bug，而是一个非常无用的操作

您应该控制已经分叉的线程数。这一点很重要，因为保持上千个并行线程的正常运行通常是程序设计出错的标志

通常，您需要在异步IO代码中获取线程中执行的计算结果

在程序终止时关闭所有活动线程听起来很明智，不是吗

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内置的asyncio

循环。使用标准线程池实现公司（
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor
）运行\u in_executor（）

）以非常优雅的方式解决所有问题，请使用它。

如果不违反规则，您可以从asyncio启动线程，例如“不要从运行事件循环的线程以外的线程与asyncio交互。”通常，您不需要启动线程，而是使用

run\u In\u executor

之类的工具。是的，我在循环内使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor.runforever这是一个好方法吗？如果使用

loop.run\u In\u executor（）

对于您的自定义executor实例，您是对的。executor方法的显式调用是API误用的标志。但它不能提供很好的速度，但一次50个线程可以提供更高的速度，并且可以通过ThreadPoolExecutor实现。对不起，我不明白。是什么阻止传递您的自定义

ThreadPoolExecutor（max_size=50）

进入

循环。run_in_executor

作为第一个参数？我使用这个内部循环。runforever（）“和concurrent.futures.ProcessPoolExecutor（50）作为执行器：”