如何高效地使用task.run提升代码执行效率

一、任务调度器简介

在进行代码优化之前,我们需要了解Python的任务调度器,它是Python提供的一种多任务管理方式,允许多个任务并发执行，以便实现高效利用CPU。Python的任务调度器主要分为两种，一种是Thread，另一种是Process。

Thread是一个轻量级的进程，它只能运行在同一个进程之间，因为Python有一个全局解释器锁（GIL），而这个锁只允许一个线程在Python解释器中运行。因此，当我们使用Thread时，我们的代码并不会得到多线程的优势，反而会降低整体的执行效率。

Process则是完全独立的进程，它们可以并发执行，让CPU平衡地处理多个任务。但是Process开销比Thread大，且不同进程之间不能直接共享数据，需要使用一些IPC工具进行通信。

因此，为了能够同时发挥Python多任务的优势又不受GIL的限制，我们可以从Python3.7版本开始使用asyncio库，它提供了基于协程的任务调度方式。asyncio库是Python自带的一个异步IO库，它专门解决了IO密集型的任务处理场景，支持并发执行，通过task.run()实现高效地使用协程。

二、使用task.run()实现高效代码执行

对于Python3.7及以上版本的用户，我们可以使用asyncio库和task.run()来实现高效的代码执行，下面是一个简单的示例：

import asyncio

async def task():
    print("start")
    await asyncio.sleep(2)
    print("end")

async def main():
    task_list = [task(), task(), task()]
    await asyncio.gather(*task_list)

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

在上面的代码示例中，我们定义了一个协程（即任务）task()，它会等待2秒钟然后输出”end”，然后我们定义了一个主协程main()，它会同时启动3个task()协程，等待它们全部完成之后才结束。

使用asyncio库和task.run()可以充分利用CPU进行并发处理，因为我们的任务是IO密集型的，也就是CPU不需要做很多运算，而是等待IO操作完成，因此可以用asyncio使用异步IO，在等待IO操作的同时进行其他任务处理，提高了整个程序的效率。

三、使用并发技巧优化代码执行效率

除了使用asyncio库和task.run()外，我们还可以通过一些并发技巧来进一步优化代码的执行效率，下面我们将分别介绍使用多进程、多线程和协程来实现并发。

1. 使用多进程并发

import concurrent.futures

def task(num):
    print("start_{}".format(num))
    time.sleep(2)
    print("end_{}".format(num))

if __name__ == "__main__":
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        count = 3
        executor.map(task, [i for i in range(count)])

在上面的代码示例中，我们使用了concurrent.futures库和ProcessPoolExecutor()来实现多进程并发，使用map()方法启动多个task()进程同时执行。

多进程并发可以充分利用CPU多核处理器的特性，同时运行多个进程，每个进程相互独立，且不受GIL的限制，可以先进先出（FIFO）地进入处理队列，加快了处理速度和效率。

2. 使用多线程并发

import concurrent.futures

def task(num):
    print("start_{}".format(num))
    time.sleep(2)
    print("end_{}".format(num))

if __name__ == "__main__":
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        count =3
        executor.map(task, [i for i in range(count)])

在上面的代码示例中，我们使用了concurrent.futures库和ThreadPoolExecutor()来实现多线程并发，使用map()方法启动多个task()线程同时执行。

多线程并发可以有效地利用CPU处理器的能力，同时运行多个线程，由于线程之间共享全局变量，也受GIL的限制，容易产生资源竞争的问题。因此，我们需要注意线程安全问题。

3. 使用协程并发

import asyncio

async def task(num):
    print("start_{}".format(num))
    await asyncio.sleep(2)
    print("end_{}".format(num))

async def main():
    task_list = [task(i) for i in range(3)]
    await asyncio.gather(*task_list)

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

在上面的代码示例中，我们使用了asyncio库和task()协程来实现多协程并发，使用gather()方法启动多个task()协程同时执行。

协程并发通过异步非阻塞的方式实现，即通过一种特殊的函数和关键字，让不同任务交错执行、同时进行，提高资源利用率和运行效率。相比于多进程、多线程，协程的开销更小、更容易掌控，也能很好地克服I/O密集型任务而导致的CPU阻塞问题。

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