异步函数以同步（串行）方式运行，任务相互阻塞

Question

我没有使用 asyncio 获得任何加速。此代码段仍然以与同步作业相同的方式运行。大多数示例使用 asyncio.sleep() 来施加延迟，我的问题是如果部分代码根据输入参数造成延迟怎么办。

async def c(n):
    #this loop is supposed to impose delay
    for i in range(1, n * 40000):
        c *= i
   return n

async def f():
    tasks = [c(i) for i in [2,1,3]]
    r=[]
    completed, pending = await asyncio.wait(tasks)
    for item in completed:
        r.append(item.result())

    return r

if __name__=="__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    k=loop.run_until_complete(f())
    loop.close()

我希望得到[1,2,3]但我没有（连载运行时也没有时差）

Answer 1

asyncio 不是为了获得加速，而是在异步环境下编程时避免"callback hell"，例如（但不限于）non-blockingIO。由于问题中的代码不是异步的，因此使用 asyncio 没有任何好处 - 但您可以改为查看 multiprocessing。

在上面的例子中，该函数被定义为异步的，但它运行完成了它的整个计算而不等待任何东西。它还包含对未分配变量的引用，所以让我们从运行s:

的版本开始

async def long_calc(n):
    p = 1
    for i in range(1, n * 10000):
        p *= i
    print(math.log(p))
    return p

末尾的print立即表示计算完成。启动几个这样的协程 "in parallel" 是用 asyncio.gather:

完成的

async def wait_calcs():
    return await asyncio.gather(*[long_calc(i) for i in [2, 1, 3]])

asyncio.gather 将让计算运行和 return 一旦所有这些都完成，return 按照他们计算的顺序列出他们的结果出现在参数列表中。但是运行ning loop.run_until_complete(wait_calcs()) 时打印的输出表明计算并不是真正的运行ning 并行：

178065.71824964616
82099.71749644238
279264.3442843094

结果对应[2, 1, 3]顺序。如果协程运行并行，则最小的数字将首先出现，因为它的协程到目前为止要做的工作最少。

我们可以通过在内部循环中引入no-op睡眠来强制协程给其他协程一个机会运行：

async def long_calc(n):
    p = 1
    for i in range(1, n * 10000):
        p *= i
        await asyncio.sleep(0)
    print(math.log(p))
    return p

现在的输出显示协程运行是并行的：

82099.71749644238
178065.71824964616
279264.3442843094

请注意，此版本运行也需要更多时间，因为它涉及协程和主循环之间的更多切换。大约一百个周期只休眠一次就可以避免减速。

异步函数以同步（串行）方式运行，任务相互阻塞

Async function runs in a sync (serial) way, tasks block each other

python

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