如何高效地使用task.run提升代碼執行效率

一、任務調度器簡介

在進行代碼優化之前,我們需要了解Python的任務調度器,它是Python提供的一種多任務管理方式,允許多個任務並發執行，以便實現高效利用CPU。Python的任務調度器主要分為兩種，一種是Thread，另一種是Process。

Thread是一個輕量級的進程，它只能運行在同一個進程之間，因為Python有一個全局解釋器鎖（GIL），而這個鎖只允許一個線程在Python解釋器中運行。因此，當我們使用Thread時，我們的代碼並不會得到多線程的優勢，反而會降低整體的執行效率。

Process則是完全獨立的進程，它們可以並發執行，讓CPU平衡地處理多個任務。但是Process開銷比Thread大，且不同進程之間不能直接共享數據，需要使用一些IPC工具進行通信。

因此，為了能夠同時發揮Python多任務的優勢又不受GIL的限制，我們可以從Python3.7版本開始使用asyncio庫，它提供了基於協程的任務調度方式。asyncio庫是Python自帶的一個非同步IO庫，它專門解決了IO密集型的任務處理場景，支持並發執行，通過task.run()實現高效地使用協程。

二、使用task.run()實現高效代碼執行

對於Python3.7及以上版本的用戶，我們可以使用asyncio庫和task.run()來實現高效的代碼執行，下面是一個簡單的示例：

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())

在上面的代碼示例中，我們定義了一個協程（即任務）task()，它會等待2秒鐘然後輸出”end”，然後我們定義了一個主協程main()，它會同時啟動3個task()協程，等待它們全部完成之後才結束。

使用asyncio庫和task.run()可以充分利用CPU進行並發處理，因為我們的任務是IO密集型的，也就是CPU不需要做很多運算，而是等待IO操作完成，因此可以用asyncio使用非同步IO，在等待IO操作的同時進行其他任務處理，提高了整個程序的效率。

三、使用並發技巧優化代碼執行效率

除了使用asyncio庫和task.run()外，我們還可以通過一些並發技巧來進一步優化代碼的執行效率，下面我們將分別介紹使用多進程、多線程和協程來實現並發。

1. 使用多進程並發

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)])

在上面的代碼示例中，我們使用了concurrent.futures庫和ProcessPoolExecutor()來實現多進程並發，使用map()方法啟動多個task()進程同時執行。

多進程並發可以充分利用CPU多核處理器的特性，同時運行多個進程，每個進程相互獨立，且不受GIL的限制，可以先進先出（FIFO）地進入處理隊列，加快了處理速度和效率。

2. 使用多線程並發

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)])

在上面的代碼示例中，我們使用了concurrent.futures庫和ThreadPoolExecutor()來實現多線程並發，使用map()方法啟動多個task()線程同時執行。

多線程並發可以有效地利用CPU處理器的能力，同時運行多個線程，由於線程之間共享全局變數，也受GIL的限制，容易產生資源競爭的問題。因此，我們需要注意線程安全問題。

3. 使用協程並發

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())

在上面的代碼示例中，我們使用了asyncio庫和task()協程來實現多協程並發，使用gather()方法啟動多個task()協程同時執行。

協程並發通過非同步非阻塞的方式實現，即通過一種特殊的函數和關鍵字，讓不同任務交錯執行、同時進行，提高資源利用率和運行效率。相比於多進程、多線程，協程的開銷更小、更容易掌控，也能很好地克服I/O密集型任務而導致的CPU阻塞問題。