Python 在run_in_executor中运行图像处理。适应多处理

嘿，所以我在使用fastapi async构建的api上运行了很多图像处理。我希望能够异步运行图像处理。因此，我使用了run_in_executor，我相信它是在一个单独的线程中运行的。然而，我被告知使用python多处理更好。搬家有什么好处吗

导入异步IO
导入功能工具
从app.exceptions.errors导入操作错误
def执行器（功能）：
@functools.wrapps（函数）
def装饰器（*args，**kwargs）：
尝试：
partial=functools.partial（函数，*args，**kwargs）
loop=asyncio.get\u event\u loop（）
返回循环。在执行器中运行（无，部分）
除例外情况外：
升起操纵错误（“Uanble操纵图像”）
返回装饰器

我让这个装饰器将我的阻塞函数包装为运行执行器

两个问题

a） 转向多工序有什么好处吗

b） 我该怎么做

a） 转向多工序有什么好处吗

是的，在CPU受限处理的情况下，它使用多个内核

b） 我该怎么做

通过将

ProcessPoolExecutor

的实例传递给

run\u in\u executor

。（您现在传递的

None

值意味着使用asyncio提供的默认执行器，它是

ThreadPoolExecutor

），例如（未测试）：

---

这还要求函数的所有参数都是可序列化的，以便可以将它们传输到子流程。

如果您对该代码感到满意，则没有理由更改它。如果您希望处理除异步外还利用多个CPU核，则表示多处理。我想说一大堆！在user4815162342 lmk处遇到此错误@Daggy1234我简化了decorator，因此它避免了使用

functools.partial

，我认为这是导致问题的原因。

_pool = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()

def executor(function):
    @functools.wraps(function)
    def decorator(*args):
        loop = asyncio.get_event_loop()
        return loop.run_in_executor(_pool, function, *args)

    return decorator