Python中将耗时操作改为异步调用的方式

要将一个耗时的方法改写为支持异步调用，你需要使用 asyncio 库来创建一个异步函数。下面是一个简单的例子，展示了如何将一个同步方法 extract_pdf 改写为异步方法：

import asyncio

# 假设这是你的耗时方法
def extract_pdf(pdf_file):
    # 这里是提取 PDF 文件的耗时操作
    pass

# 将同步方法包装为异步任务
async def extract_pdf_async(pdf_file):
    loop = asyncio.get_running_loop()
    # 使用 run_in_executor 来运行耗时的同步方法
    # None 表示使用默认的 Executor，即 ThreadPoolExecutor
    result = await loop.run_in_executor(None, extract_pdf, pdf_file)
    return result

# 使用异步方法的例子
async def main():
    # 假设有一个 PDF 文件路径
    pdf_file = 'path/to/your/pdf_file.pdf'
    
    # 调用异步方法
    result = await extract_pdf_async(pdf_file)
    # 处理结果
    print(result)

# 运行主函数
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

在这个例子中，extract_pdf 是原本的耗时同步方法。我们创建了一个新的异步函数 extract_pdf_async，它使用 asyncio.get_running_loop() 获取当前事件循环，然后通过 loop.run_in_executor() 将 extract_pdf 方法委托给线程池执行，这样就不会阻塞事件循环。await 关键字用于等待异步任务完成，并获取结果。

请注意，如果你的耗时方法是 I/O 密集型的（比如文件读写、网络请求等），使用 asyncio 可以提高程序的并发性能。但如果耗时方法是 CPU 密集型的（比如大量计算），那么使用 asyncio 可能不会带来性能提升，因为 Python 的全局解释器锁（GIL）限制了在同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码。在这种情况下，你可能需要使用多进程（例如 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor）来提高性能。