是否可以限制异步中并发运行的协同例程的数量？

问题描述

我已经使用Asyncio编写了我的脚本，但是发现同时运行的协程太多，并且它经常会挂起。

所以我要同时限制协同例程的数量，一旦达到该限制，我希望等待任何协同例程完成，然后再执行另一个协同例程。

我当前的代码如下所示：

loop = asyncio.get_event_loop()
p = map(my_func, players)
result = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*p))

async def my_func(player):
    # something done with `await`

players是list类型，包含许多元素(比如12000)。在asyncio.gather(*p)中同时运行它们需要如此多的计算资源，所以我更希望同时运行的玩家数量为200。一旦达到199，我希望开始执行另一个协程。

这在异步中可能吗？

推荐答案

我可以建议使用asyncio.BoundedSemaphore。

import asyncio

async def my_func(player, asyncio_semaphore):
    async with asyncio_semaphore:
        # do stuff

async def main():
    asyncio_semaphore = asyncio.BoundedSemaphore(200)
    jobs = []
    for i in range(12000):
        jobs.append(asyncio.ensure_future(my_func(players[i], asyncio_semaphore)))
    await asyncio.gather(*jobs)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.set_debug(True)
    loop.run_until_complete(main())

这样，手头有12000个任务时，只有200个并发任务可以获取信号量并使用系统资源。

这篇关于是否可以限制异步中并发运行的协同例程的数量？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！