python协程的调度

Python协程由事件循环驱动,通过await挂起与恢复实现协作式多任务;当协程执行await时让出控制权,事件循环调度其他任务运行,确保并发执行不阻塞I/O操作。

python协程的调度

Python协程的调度是由事件循环(event loop)驱动的,核心在于异步任务的挂起与恢复,而不是像线程那样由操作系统抢占式调度。协程通过await主动交出控制权,让事件循环有机会运行其他任务,实现协作式多任务处理。

事件循环是调度的核心

每个异步程序都有一个事件循环,它负责管理所有待执行的协程、回调和I/O事件。当一个协程遇到await某个可等待对象(如asyncio.sleep()或网络请求)时,它会暂停执行,把控制权还给事件循环。事件循环接着挑选下一个就绪的任务继续运行。

例如:

import asyncioasync def task(name, delay):    print(f"{name} starting")    await asyncio.sleep(delay)    print(f"{name} done")async def main():    await asyncio.gather(        task("A", 1),        task("B", 2)    )asyncio.run(main())

这里两个任务并发执行。task A 和 B 在await asyncio.sleep()时让出执行权,事件循环交替调度它们。

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await 是协程让出控制的关键

只有在遇到await表达式时,协程才会暂停。如果一个协程长时间运行而没有await,就会阻塞整个事件循环,影响其他任务的响应性。

避免这种情况的方法包括:

在计算密集型操作中定期调用await asyncio.sleep(0),主动让出控制权 将耗时操作放到线程池或进程池中执行:await loop.run_in_executor()

任务调度策略

事件循环使用FIFO队列管理就绪任务。刚被唤醒的协程通常会被加到队列末尾,保证公平性。但具体执行顺序受多种因素影响:

I/O事件完成时机 await的对象类型(future、task、coroutine等) 是否使用create_task()显式创建任务并加入调度

使用asyncio.create_task()可以把协程包装成任务,让它立即开始运行,而不阻塞当前协程:

async def main():    task1 = asyncio.create_task(task("A", 1))    task2 = asyncio.create_task(task("B", 2))        await task1    await task2

调度的局限与优化建议

Python协程是单线程的,无法利用多核CPU进行并行计算。它的优势在于高并发I/O处理,比如同时处理上千个网络连接。

为了写出高效的异步代码:

不要在协程中做长时间同步操作 合理使用gatherwait工具管理多个异步操作 理解“谁触发了await,谁让出控制”这一原则

基本上就这些。协程调度不复杂,但需要清楚控制流如何流转,才能避免阻塞和性能问题。

以上就是python协程的调度的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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