python asyncio as_completed的疑惑

Question

在阅读了相当多关于 asyncio 的内容之后（我对它完全是菜鸟），我已经成功编写了一些简单的程序来完成我想要它们做的事情。然而，我对 as_completed 方法有一些疑问：它的内部工作原理以及它如何影响我的 CPU 使用率。因此，让有以下片段：#as_completed_example.pyimport asyncioimport tqdmimport datetimeimport sysimport signalimport random#--------------------------------------------------------------------------------------async def heavy_load(i):    #tqdm.tqdm.write('#DEBUG    '+datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')+' '+str(i))    await asyncio.sleep(random.random())    return None#--------------------------------------------------------------------------------------async def main():    length  =   int(sys.argv[1])    inputs  =   list(range(length))    pbar    =   tqdm.tqdm(total=len(inputs),position=0,leave=True,bar_format='#PROGRESS {desc}: {percentage:.3f}%|{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}')    tasks   =   [heavy_load(i) for i in inputs]    for future in asyncio.as_completed(tasks):        _ = await future        pbar.update(1)        pbar.refresh()            #---------------------------------------------------------------------------    def sigint_handler(signum,frame):    tqdm.tqdm.write('#INFO '+datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')+' user aborted execution!')    sys.exit(0)#---------------------------------------------------------------------------    if(__name__=='__main__'):    signal.signal(signal.SIGINT,sigint_handler)    asyncio.run(main())     如果我将其称为 python3 as_completed_example.py 1000，它会完美地工作。然而，如果我将其称为as_completed_example.py 1000000 (large number)，我会观察到我的进度条在相当长的一段时间内卡在 0% ：-虽然我的进度条为 0%，--我的 CPU 发生了什么？因为需要一个核心才能达到 100% 使用率-为什么我future在相当长一段时间后没有从 as_completed得到任何信息？

Answer 1

这里有几个问题，如果可能的话应该避免。但对于你的前两个问题有一个简单的答案。为什么它固定单个CPU，为什么在打印进度条之前有延迟？有很多单线程工作要做。

asyncio在单个线程中运行所有内容，除非您明确这样做。您正在构建的任务需要在 内部进行大量设置asyncio，尤其是对as_completed. 但它必须：

• 创造set你的未来。不太贵，但不是免费的。

• 设置生产者和消费者队列来控制尚未运行的任务和已完成的任务。对于您正在使用的如此大量的任务，这可能会导致多次、大量的分配，这可能是一个真正的杀手。

• 安排回调在 future 完成时运行。这主要是将它们从队列移动到另一个队列，并将它们从setfuture 中删除，这些都不是免费的。

• 成就每一个未来

事实上，这里有很多设置，并且这需要相当多的时间，通过改变输入的大小可以很容易地看到这一点。在我的笔记本电脑上，运行任何期货之前的时间确实从 size 开始急剧下降100000。此外，它会非线性下降，这表明这个大小对于我的机器上的内存层次结构特别不利（例如，在这个大小之后，会有更多的缓存未命中）。

asyncio我还发现事件循环的解析可能在这里发挥了作用。期货的消耗必须经过一定的时间。您正在创建许多 future，其中许多几乎是在事件循环的单个滴答内同时完成的（正如 @user4815162342 在评论中正确指出的那样）。事件循环的每个周期都有大量工作，并且必须全部在单个线程上完成。

考虑到整个事情需要超过 1 秒才能完成这一事实，这一点非常清楚。最大睡眠间隔为 1 秒，因为random.random为您提供了 上的值[0, 1.0)，但整个应用程序需要更长的时间。因此，这里正在进行的工作不仅仅是“一秒钟的价值”，而且全部都在一个线程中进行。