Combining asyncio with a multi-worker ProcessPoolExecutor(将异步与多工作器ProcessPoolExecutor相结合)
本文介绍了将异步与多工作器ProcessPoolExecutor相结合的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
是否可以采用work
这样的阻塞函数,并使其在具有多个工作进程的ProcessPoolExecutor
中并发运行?
import asyncio
from time import sleep, time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
num_jobs = 4
queue = asyncio.Queue()
executor = ProcessPoolExecutor(max_workers=num_jobs)
loop = asyncio.get_event_loop()
def work():
sleep(1)
async def producer():
for i in range(num_jobs):
results = await loop.run_in_executor(executor, work)
await queue.put(results)
async def consumer():
completed = 0
while completed < num_jobs:
job = await queue.get()
completed += 1
s = time()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(producer(), consumer()))
print("duration", time() - s)
在具有4个以上内核的计算机上运行上述操作大约需要4秒。您如何编写producer
以使上面的示例仅需~1秒?
推荐答案
await loop.run_in_executor(executor, work)
阻止循环,直到work
完成,因此一次只有一个函数在运行。
若要并发运行作业,可以使用asyncio.as_completed
:
async def producer():
tasks = [loop.run_in_executor(executor, work) for _ in range(num_jobs)]
for f in asyncio.as_completed(tasks, loop=loop):
results = await f
await queue.put(results)
这篇关于将异步与多工作器ProcessPoolExecutor相结合的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
沃梦达教程
本文标题为:将异步与多工作器ProcessPoolExecutor相结合
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