用于可扩展应用程序的 Python Asyncio 首选并发设计答案

【问题标题】：Python Asyncio preferred concurrent design for scalable application用于可扩展应用程序的 Python Asyncio 首选并发设计
【发布时间】：2021-11-14 00:31:40
【问题描述】：

我正在尝试使用 python 的 asyncio 模块构建一个应用程序，该模块可扩展并使用基于 asyncio 的其他模块，其想法是随着应用程序的增长轻松添加任务，利用同步原语在任务之间共享资源，然而我不知道哪种设计最适合我的意图。

import asyncio

async def task1():
    while True:
        # Code from task1

        await asyncio.sleep(1)

async def task2():
    while True:
        # Code from task2

        await asyncio.sleep(1)

async def task3():
    while True:
        # Code from task3
        
        await asyncio.sleep(1)



async def main():
    await asyncio.gather(
        task1(),
        task2(),
        task3()
    )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

在上述方法中，每个任务都是一个while循环，在每次执行结束时产生，

import asyncio

async def task1():
    # Code from task1

    await asyncio.sleep(1)

async def task2():
    # Code from task2

    await asyncio.sleep(1)

async def task3():
    # Code from task3
    
    await asyncio.sleep(1)



async def main():
    while True:
        await asyncio.gather(
            task1(),
            task2(),
            task3()
        )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

在最后一种方法中，gather 方法位于 while 循环中。

我也可能没有必要这样做，因为异步任务是以协作方式运行的，我会通过依次等待每个协程得到相同的结果，从而节省互斥锁的使用。

【问题讨论】：

标签： python concurrency operating-system python-asyncio mutex

【解决方案1】：

除了asyncio.sleep(1) 之外，还有什么异步发生的吗？如果不是，那为什么还要使用异步。

在第一段代码中，您的三个任务彼此独立运行；您可能会处理 task1 中的 3 个项目，task2 中的 4 个项目，而 task3 中没有。

第二个，你专门处理task1的一件事，task2的一件事，task3的一件事，然后重新开始。如果任务以不同的速度运行，这似乎是低效的。

【讨论】：