面试题：Python中ThreadPoolExecutor与异步编程的深度融合

Question

在一个既有异步I/O操作（如使用asyncio库），又需要利用ThreadPoolExecutor进行CPU密集型任务的Python项目中，如何巧妙地协调两者，以达到最佳的并发效果？请详细阐述设计思路，并给出关键代码示例。

Answer 1

设计思路

1. 异步I/O操作：使用asyncio库来处理异步I/O任务，因为asyncio基于事件循环，在I/O操作时可以释放线程，让其他任务得以执行，适合处理如网络请求、文件I/O等I/O密集型任务。
2. CPU密集型任务：ThreadPoolExecutor是concurrent.futures模块中的类，它通过线程池来管理线程，对于CPU密集型任务，虽然Python由于GIL（全局解释器锁）的存在无法利用多核优势，但线程池可以在一定程度上并发执行多个任务，避免阻塞主线程。
3. 协调两者：将CPU密集型任务提交到ThreadPoolExecutor线程池中执行，然后在asyncio的事件循环中通过run_in_executor方法来调用线程池中的任务，这样可以将CPU密集型任务融入到异步I/O的事件循环中，达到两者的协调。

关键代码示例

import asyncio
import concurrent.futures
import time


# CPU密集型任务
def cpu_bound_task():
    time.sleep(2)  # 模拟CPU密集型计算
    return "CPU task completed"


# 异步I/O任务
async def io_bound_task():
    await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步I/O操作
    return "I/O task completed"


async def main():
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        loop = asyncio.get_running_loop()
        # 提交CPU密集型任务到线程池
        cpu_result = await loop.run_in_executor(executor, cpu_bound_task)
        io_result = await io_bound_task()
        print(cpu_result)
        print(io_result)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

在上述代码中：

• cpu_bound_task是CPU密集型任务，使用time.sleep模拟长时间计算。
• io_bound_task是异步I/O任务，使用asyncio.sleep模拟异步I/O操作。
• 在main函数中，通过loop.run_in_executor将cpu_bound_task提交到ThreadPoolExecutor线程池执行，同时执行异步I/O任务io_bound_task，最后打印两个任务的结果。这样就实现了异步I/O操作和CPU密集型任务的协调并发执行。