当需要使用AsyncIO和ThreadPoolExecutor时，是否需要手动调用loop.close()？

Question

在 Python docs 中，它声明：

应用程序开发人员通常应该使用高级异步 函数，例如 asyncio.run()，并且应该很少需要引用 循环对象或调用它的方法。 本部分主要面向需要更好地控制事件循环行为的低级代码、库和框架的作者。

同时使用async 和threadpoolexecutor 时，如示例代码所示（来自文档）：

import asyncio
import concurrent.futures

def blocking_io():
    # File operations (such as logging) can block the
    # event loop: run them in a thread pool.
    with open('/dev/urandom', 'rb') as f:
        return f.read(100)

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()

    # 2. Run in a custom thread pool:
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
        result = await loop.run_in_executor(
            pool, blocking_io)
        print('custom thread pool', result)

asyncio.run(main()) 

1. 我需要打电话给loop.close()，还是asyncio.run() 会帮我关闭循环？
2. 是否同时使用asyncio 和threadpoolexecutor，这是您需要更好地控制事件循环的情况之一？是否可以同时使用asyncio 和threadpoolexecutor 而无需引用loop？

Answer 1

对于问题 #1，您引用的事件循环文档中链接的 coroutines and tasks 文档表明 asyncio.run 关闭了循环：

asyncio.run(coro, *, debug=False)

执行协程coro并返回结果。

这个函数运行传递的协程，负责管理 asyncio 事件循环和完成异步生成器。

当另一个异步事件循环发生时，无法调用此函数 在同一个线程中运行。

如果 debug 为 True，事件循环将以调试模式运行。

这个函数总是创建一个新的事件循环并在 end. 它应该用作异步程序的主要入口点，并且 理想情况下应该只调用一次。

对于 #2，将 get_running_loop 与 ThreadExecutor 一起使用是一种在不阻塞 OS 线程的情况下运行阻塞代码的方法。在Developing with asyncio 中，他们表示：

loop.run_in_executor() 方法可以与 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 一起使用，以在不同的 OS 线程中执行阻塞代码，而不会阻塞运行事件循环的 OS 线程。

这是他们在事件文档中给出的关于调用低级方法的一般警告的一个例外。所以问题 #2 的答案是肯定的，在这种情况下，您需要进行少量更精细的控制才能执行处理异步场景中阻塞代码的配方。