Python 线程安全异步答案

【问题标题】：Python thread safe asyncioPython 线程安全异步
【发布时间】：2020-11-29 23:08:00
【问题描述】：

我正在尝试使用 asyncio.run_in_executor 运行我的同步功能

我的协程共享数据和更新数据。 run in executor 启动线程。我需要让我的对象线程和异步安全吗？

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class shared:
  #complex object

def func(a, b):
    # blocking calls
    return a + b

async def main(loop):
  
    result = await loop.run_in_executor(None, func, "Hello,", " world!")
    UpdateSharedObject(result) 

Start main as 5 tasks using create_task

【问题讨论】：

是func 调用使用shared 的公共实例吗？
另外，这与您的问题无关，但我只是想确保您知道，由于全局解释器锁定，使用线程池不会让您并行运行纯粹的计算任务。 Python 线程几乎只对 io 绑定代码有用。
是的。他们都共享相同的资源。阻塞调用本质上是 io 绑定的。
您想从您的阻止功能中访问那些共享对象吗？
是的.. 在异步和同步中

标签： python python-asyncio

【解决方案1】：

如果您从不同的线程访问（尤其是进行更改）相同的资源。然后我强烈推荐使用synchronization primitives。因为 Python 并非在所有情况下都提供这种线程安全。许多 Python 操作是原子的，但不是全部。实际上，单个操作码是线程安全的。

线程安全操作示例：

L.append(x)
L1.extend(L2)
x = L[i]
x = L.pop()

这些不是：

i = i+1
L.append(L[-1])
L[i] = L[j]
D[x] = D[x] + 1

至于asyncio，我同意cmets中的@user4815162342，建议你重新设计程序，使线程中执行的函数为pure functions，不要更改共享对象。因为使用线程同步以及协作多任务处理 (asyncio) 会使代码变得非常复杂并导致细微的错误。

【讨论】：