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简介

多亏了 GIL，使用多个线程来执行 CPU 密集型任务从来都不是一种选择。随着多核 CPU 的普及，Python 提供了一种多处理解决方案来执行 CPU 密集型任务。但是直到现在，直接使用多进程相关的API还是存在一些问题。

在本文^[1]开始之前，我们还有一小段代码来帮助演示：

import time
from multiprocessing import Process


def sum_to_num(final_num: int) -> int:
    start = time.monotonic()

    result = 0
    for i in range(0, final_num+1, 1):
        result += i

    print(f"The method with {final_num} completed in {time.monotonic() - start:.2f} second(s).")
    return result

该方法接受一个参数并从 0 开始累加到该参数。打印方法执行时间并返回结果。

多进程存在的问题

def main():
    # We initialize the two processes with two parameters, from largest to smallest
    process_a = Process(target=sum_to_num, args=(200_000_000,))
    process_b = Process(target=sum_to_num, args=(50_000_000,))

    # And then let them start executing
    process_a.start()
    process_b.start()

    # Note that the join method is blocking and gets results sequentially
    start_a = time.monotonic()
    process_a.join()
    print(f"Process_a completed in {time.monotonic() - start_a:.2f} seconds")

    # Because when we wait process_a for join. The process_b has joined already.
    # so the time counter is 0 seconds.
    start_b = time.monotonic()
    process_b.join()
    print(f"Process_b completed in {time.monotonic() - start_b:.2f} seconds")

如代码所示，我们直接创建并启动多个进程，调用每个进程的start和join方法。但是，这里存在一些问题：

1. join 方法不能返回任务执行的结果。
2. join 方法阻塞主进程并按顺序执行它。

即使后面的任务比前面的任务执行得更快，如下图所示：

使用池的问题

如果我们使用multiprocessing.Pool，也会存在一些问题：

def main():
    with Pool() as pool:
        result_a = pool.apply(sum_to_num, args=(200_000_000,))
        result_b = pool.apply(sum_to_num, args=(50_000_000,))

        print(f"sum_to_num with 200_000_000 got a result of {result_a}.")
        print(f"sum_to_num with 50_000_000 got a result of {result_b}.")

如代码所示，Pool 的 apply 方法是同步的，这意味着您必须等待之前的 apply 任务完成才能开始执行下一个 apply 任务。

当然，我们可以使用 apply_async 方法异步创建任务。但是同样，您需要使用 get 方法来阻塞地获取结果。它让我们回到 join 方法的问题：

def main():
    with Pool() as pool:
        result_a = pool.apply_async(sum_to_num, args=(200_000_000,))
        result_b = pool.apply_async(sum_to_num, args=(50_000_000,))

        print(f"sum_to_num with 200_000_000 got a result of {result_a.get()}.")
        print(f"sum_to_num with 50_000_000 got a result of {result_b.get()}.")

直接使用ProcessPoolExecutor的问题

那么，如果我们使用 concurrent.futures.ProcesssPoolExecutor 来执行我们的 CPU 绑定任务呢？

def main():
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        numbers = [200_000_000, 50_000_000]
        for result in executor.map(sum_to_num, numbers):
            print(f"sum_to_num got a result which is {result}.")

如代码所示，一切看起来都很棒，并且就像 asyncio.as_completed 一样被调用。但是看看结果；它们仍按启动顺序获取。这与 asyncio.as_completed 完全不同，后者按照执行顺序获取结果：

使用 asyncio 的 run_in_executor 修复

幸运的是，我们可以使用 asyncio 来处理 IO-bound 任务，它的 run_in_executor 方法可以像 asyncio 一样调用多进程任务。不仅统一了并发和并行的API，还解决了我们上面遇到的各种问题：

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    tasks = []

    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        for number in [200_000_000, 50_000_000]:
            tasks.append(loop.run_in_executor(executor, sum_to_num, number))
        
        # Or we can just use the method asyncio.gather(*tasks)
        for done in asyncio.as_completed(tasks):
            result = await done
            print(f"sum_to_num got a result which is {result}")

由于上一篇的示例代码都是模拟我们应该调用的并发过程的方法，所以很多读者在学习之后在实际编码中还是需要帮助理解如何使用。所以在了解了为什么我们需要在asyncio中执行CPU-bound并行任务之后，今天我们将通过一个真实世界的例子来解释如何使用asyncio同时处理IO-bound和CPU-bound任务，并领略asyncio对我们的效率代码。

Reference