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Python 异步执行 Threading

news 2026/4/1 14:05:55

简介

异步执行模式，是指语句在异步执行模式下，各语句执行结束的顺序与语句执行开始的顺序并不一定相同。
同步执行时任务需要顺序执行，后续任务需要先置任务执行完成后才能运行；异步任务则是后续任务不需要等到先置任务返回结果，自顾自就运行起来的一种任务调度方式，通过状态、通知、回调来通知调用者处理结果，常用于高并发的服务请求任务以及IO密集型任务的并行加速。

异步执行方式使应用程序能摆脱单个任务的牵制，提高了灵活性和应用程序的执行效率。但异步执行模式也存在一些问题，如它增加了编程的复杂性，特别是编写互用性(interoperable)要求较高的程序。

Threading 实现异步运行

可以通过多线程实现任务异步执行，原理是当前任务直接开一个线程去干，自己去处理后面的任务，示例代码：

1234567891011121314151617181920212223242526272829	from threading import Threadfrom time import sleepdef async_call(fn): def wrapper(args, *kwargs): Thread(target=fn, args=args, kwargs=kwargs).start() return wrapper@async_calldef A(): # self.__count += 1 print("现在在执行A函数") print('A函数睡眠3秒钟') sleep(3) print("A函数执行完毕") returndef B(): print("现在在执行B函数")if __name__ == "__main__": A() B()

输出

1234	现在在执行B函数现在在执行A函数 A函数睡眠3秒钟 A函数执行完毕

由于 A 在运行中创建线程有些开销，导致 B 反倒先执行了，也表示异步执行可能会发生一些奇怪的事。

多线程可以嵌套创建实现嵌套异步任务

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940

from threading import Threadfrom time import sleepdef async_call(fn): def wrapper(*args, **kwargs): Thread(target=fn, args=args, kwargs=kwargs).start() return wrapper@async_calldef C(): # self.__count += 1 print("现在在执行C函数") print('C函数睡眠1秒钟') sleep(2) print("C函数执行完毕") return@async_calldef A(): # self.__count += 1 print("现在在执行A函数") print('A函数睡眠3秒钟') C() sleep(3) print("A函数执行完毕") returndef B(): print("现在在执行B函数")if __name__ == "__main__": A() B()

输出