Python 并行化异步函数的多个调用

我有以下情况：

from time import sleep

async def do_a(a):
    sleep(0.001)
    return 1*a

async def do_b(a):
    sleep(0.01)
    return 2*a

async def do_c(b):
    sleep(1)
    return 3*b


async def my_func():
    results = []
    for i in range(3):
        a = await do_a(i)
        b = await do_b(a)
        c = await do_c(b)
        results.append(c)
    return results

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    print(asyncio.run(my_func()))

基本上，我是在循环中调用异步函数。执行上述代码显示它在~3s内运行。我希望并行调用每个过程，因此预期时间将下降到~1s（我知道这一开销有点过于乐观，但至少要优化一点运行时间）。我一直在研究我认为可能有帮助的不同python库，但在确定哪一个在本例中有用时遇到了困难。Python的多处理、线程和concurrent.futures似乎都实现了某种形式的并行/并发。 我该怎么办？您能告诉我在这种情况下如何处理吗？

您应该使用而不是。如果您希望所有内容同时运行，这是一种方法：

导入异步IO
异步def do_a（a）：
等待异步睡眠（0.001）
返回1*a
异步def do_b（a）：
等待异步睡眠（0.01）
返回2*a
异步def do_c（b）：
等待asyncio.sleep（1）
返回3*b
异步def do_abc（i）：
a=等待完成a（i）
b=等待完成b（a）
返回等待完成c（b）
异步定义my_func（）：
return wait asyncio.gather（*映射（do_abc，范围（3）））
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
导入异步
打印（asyncio.run（my_func（）））
# [0, 6, 12]

如果实际运行的代码（而不是

sleep

的代码）是同步的（阻塞），那么您基本上也会执行相同的操作，只是您必须将该工作推迟到您应该使用而不是的时间。如果您希望所有内容同时运行，这是一种方法：

导入异步IO
异步def do_a（a）：
等待异步睡眠（0.001）
返回1*a
异步def do_b（a）：
等待异步睡眠（0.01）
返回2*a
异步def do_c（b）：
等待asyncio.sleep（1）
返回3*b
异步def do_abc（i）：
a=等待完成a（i）
b=等待完成b（a）
返回等待完成c（b）
异步定义my_func（）：
return wait asyncio.gather（*映射（do_abc，范围（3）））
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
导入异步
打印（asyncio.run（my_func（）））
# [0, 6, 12]

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如果实际运行的代码而不是

sleep

是同步的（阻塞），那么您基本上也会这样做，只是您必须将该工作推迟到一个时间。

哦，我打算提供一个小示例。我把睡眠调用放在我做“繁重”工作的地方（在do_a中查询数据库，在do_b中读取磁盘，在do_c中进行矩阵乘法…）哦，我打算提供一个小例子。我把睡眠呼叫放在我做“繁重”工作的地方（在do_a中查询数据库，在do_b中读取磁盘，在do_c中执行矩阵乘法…）非常感谢！我还需要深入研究遗嘱执行人，但这似乎不是我的情况。非常感谢！我还需要深入研究遗嘱执行人，但这似乎不是我的情况。