Python 如何使用run_in_executor right？

我尝试使用

run\u in\u executor

，并提出了一些问题。下面是代码（基本上是从文档复制过来的）

案例1：

run\u in\u executor

其中

executor

为

None

：

async\u任务

与

cpu绑定

的执行同时执行

在其他情况下，

异步任务

将在

cpu绑定

完成后执行。 我认为当我们使用

ProcessPoolExecutor

任务时，不应该阻塞循环。我错在哪里

在其他情况下，

异步任务

将在

cpu绑定

完成后执行。我认为当我们使用

ProcessPoolExecutor

任务时，不应该阻塞循环。我错在哪里

问题在于

with XXXPoolExecutor（）

会关闭

with

块末尾的池。池关闭等待挂起的任务完成，这会阻止事件循环，并且与asyncio不兼容。因为您的第一个变体不涉及

with

语句，所以它没有这个问题

解决方案只是删除

with

语句并创建一次池（例如在顶层或

main（）

），然后在函数中使用它。如果愿意，可以在

asyncio.run（）

完成后通过调用

pool.shutdown（）

显式关闭池

---

还请注意，您从不等待

循环返回的期货。在执行器中运行。这是一个错误，asyncio可能会警告您；您可能应该收集列表中的返回值，并使用类似于
results=await asyncio.gather（*tasks）
的方法等待它们。这不仅可以收集结果，还可以确保线程外函数中发生的异常正确地传播到代码中，而不是被删除。
我使用asyncio在循环中运行requests.get（）。不等待loop.run_in_executor的结果可以吗？@r2b2这个答案认为您应该在某个地方等待它们，所以如果没有其他异常，您可以收集异常。不等待可能不是致命缺陷，请查看是否从asyncio收到任何警告。此外，如果您真的不关心结果或异常，那么首先可能不需要
run\u in\u executor（）
，您可以调用
executor.submit（）
。
run\u in_executor（）
的要点是将
并发的.futures.Future
（由
executor.submit
返回）转换为可等待的
asyncio.Future
。如果不需要该功能，可以直接使用executor。
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())