Python twisted：在同步代码中处理传入事件

假设在一个twisted支持的Python程序中有一个同步函数，它需要很长时间才能执行，这需要大量大小合理的工作。如果函数可以返回延迟，这将是一个不需要动脑筋的问题，但是函数恰好位于某些同步代码的深处，因此不可能让延迟继续

有没有一种方法可以让twisted在不离开该功能的情况下处理未完成的事件？也就是说，我想做的事情是

def my_func（）：
结果=[]
对于一个或多个或多个项目（）中的项目：
结果.追加（do_计算（项目））
反应器。处理未完成的事件（）
返回结果

---

当然，这对代码提出了可重入性要求，但Qt中仍然有这样的要求，twisted中有什么吗？

您可以使用deferToThread

该方法在单独的线程中运行您的计算，并返回一个延迟值，该值在计算实际完成时被回调。

这应该可以：

for item in items:
    reactor.callLater(0, heavy_func, item)

---

reactor.callLater应该将您带回事件循环

问题是如果

do\u heavy\u computation（）

是阻塞的代码，那么执行将不会转到下一个函数。在这种情况下，使用

deletothread

或

blockingCallFromThread

进行繁重的计算。此外，如果您不关心计算结果，则可以使用

callInThread

。看看

一些基于事件循环的系统采用的解决方案（基本上就是您通过Qt的

QCoreApplication.processEvents

API引用的解决方案）是使主循环重新进入。在扭曲的术语中，这意味着类似（非工作代码）：

注意有两个

反应器。在这个程序中运行
调用。如果Twisted有一个可重入事件循环，那么第二次调用将再次开始旋转反应器，直到遇到匹配的
反应器.stop
调用后才会返回。反应器将处理它所知道的所有事件，而不仅仅是由
dou_work
生成的事件，因此你将拥有你想要的行为

这需要一个可重入事件循环，因为反应器循环已经在调用
my\u-expensive\u-task…
。reactor循环位于调用堆栈上。然后，
reactor.run
被调用，此时reactor循环再次位于调用堆栈上。因此，通常的问题是：事件循环不能在其框架中保留状态（否则，在嵌套调用完成时它可能无效），在调用其他代码时，它不能使其实例状态不一致，等等

Twisted没有可重入事件循环。这是一个已经被考虑过的特性，至少在过去被明确拒绝了。支持这些特性会给实现和应用程序带来大量额外的复杂性（如上所述）。如果事件循环是可重入的，那么就很难避免要求所有应用程序代码也是可重入安全的。这否定了Twisted对并发性的协作多任务方法的一个主要好处（即保证您的函数不会被重新输入）

因此，当使用Twisted时，此解决方案已过时

我不知道还有另一种解决方案允许您继续在reactor线程中运行此代码。您提到，所讨论的代码深入嵌套在其他一些同步代码中。想到的其他选项有：


使同步代码能够处理异步事务
首先计算出昂贵的部分，然后将结果传递给代码的其余部分
在另一个线程中运行所有这些代码，而不仅仅是计算代价高昂的部分
如果我可以将
my_func
的结果作为延迟返回，那会有所帮助，但正如我所说的，它深深地隐藏在同步代码中，要返回延迟，我必须重写它，将延迟的结果一直带到事件循环中。我已经更新了问题，以反映单个迭代时间是可以的，相反，整个迭代时间太长了。好吧，我知道我可能会把人们和“重”部分混淆了。处理一个项目是好的，当有很多项目时，延迟真的开始生效。让我稍微修改一下这个问题。
def my_expensive_task_that_cannot_be_asynchronous():
    @inlineCallbacks
    def do_work(units):
        for unit in units:
            yield do_one_work_asynchronously(unit)
    work = do_work(some_work_units())
    work.addBoth(lambda ignored: reactor.stop())
    reactor.run()

def main():
    # Whatever your setup is...
    # Then, hypothetical event source triggering your
    # expensive function:
    reactor.callLater(
        30,
        my_expensive_task_that_cannot_be_asynchronous,
    )
    reactor.run()