Python如何不等方法执行完

在Python中，有时候我们希望不等待一个方法执行完毕就继续执行后续代码。这种情况通常发生在我们需要同时执行多个任务，并且不希望其中一个任务的执行时间影响其他任务的进行。在Python中，我们可以通过多线程或协程来实现这种异步执行的效果。

多线程实现异步执行

多线程是Python中实现并发的一种方式，通过创建多个线程可以让多个任务同时进行。下面是一个简单的示例，演示了如何使用多线程来实现异步执行：

import threading
import time

def task1():
    for i in range(5):
        print("Task 1 is running")
        time.sleep(1)

def task2():
    for i in range(5):
        print("Task 2 is running")
        time.sleep(1)

thread1 = threading.Thread(target=task1)
thread2 = threading.Thread(target=task2)

thread1.start()
thread2.start()

print("Main thread continues to run")

在上面的示例中，我们创建了两个线程分别执行task1和task2方法。当启动这两个线程后，主线程继续执行后续代码，不等待这两个线程执行完毕。这样就实现了异步执行的效果。

协程实现异步执行

除了多线程，Python还提供了协程作为另一种实现异步执行的方式。协程是一种轻量级的线程，可以在一个线程中并发执行多个任务。下面是一个使用asyncio模块实现异步执行的示例：

import asyncio

async def task1():
    for i in range(5):
        print("Task 1 is running")
        await asyncio.sleep(1)

async def task2():
    for i in range(5):
        print("Task 2 is running")
        await asyncio.sleep(1)

async def main():
    await asyncio.gather(task1(), task2())

asyncio.run(main())
print("Main thread continues to run")

在上面的示例中，我们定义了两个协程task1和task2，然后使用asyncio.gather方法同时执行这两个协程。通过asyncio.run方法执行main协程，实现了异步执行的效果。

关系图

下面是使用mermaid语法中的erDiagram绘制的关系图：

erDiagram
    Main_Thread ||--|> Task1
    Main_Thread ||--|> Task2

类图

下面是使用mermaid语法中的classDiagram绘制的类图：

classDiagram
    class Main_Thread{
        + run()
    }

    class Task1{
        + run()
    }

    class Task2{
        + run()
    }

通过多线程或协程实现异步执行可以提高程序的性能和响应速度，使得多个任务可以并发执行，提高效率。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的异步执行方式，从而实现更加灵活和高效的程序设计。