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1. 问题场景
许多成熟的 Python 库使用同步回调机制，例如：
- 事件系统：pypubsub, blinker, django.dispatch
- 信号框架：Qt signals, GTK signals
- Web 框架钩子：Flask before_request, FastAPI middleware
- 消息队列回调：Celery task callbacks
当需要在这些同步回调中执行异步操作时，如何正确集成？
2. 核心挑战
问题：同步框架无法直接处理协程
调用
async def 函数返回协程对象，不会自动执行。协程需要事件循环调度才能运行。3. 解决方案：create_task 包装
核心模式：lambda 包装 + create_task 调度
- lambda 包装：创建同步函数适配器
- create_task：将协程调度到事件循环
- Fire-and-forget：回调立即返回，任务后台运行
调用流程图
4. 何时使用异步处理器？
经验法则：操作耗时 > 10ms → 考虑异步
场景 | 推荐方案 | 原因 |
网络 I/O | 异步 | HTTP 请求、数据库查询耗时 100ms-1s |
文件 I/O | 异步（大文件） | 读写大文件会阻塞事件循环 |
硬件通信 | 异步 | 串口、CAN、Modbus 等耗时 10ms-2s |
调用异步 API | 异步（强制） | await 只能在 async 函数内使用 |
纯内存操作 | 同步 | 配置更新、状态切换微秒级完成 |
简单计算 | 同步 | 无 I/O，无需异步开销 |
5. 并发行为对比
场景：3 个连续的 I/O 操作，每个耗时 1 秒
同步 vs 异步时间线
性能提升：3x（随任务数线性增加）
- 同步：总耗时 3 秒，消息分发被阻塞
- 异步：总耗时 1 秒，消息分发立即完成
同步处理器（顺序执行）
异步处理器（并发执行）
6. 错误处理模式
问题：create_task 异常会被静默忽略
未处理的任务异常不会抛出，导致 Bug 难以追踪。
解决方案 1：添加 done_callback
解决方案 2：包装为 Safe Task
异常处理流程
7. 任务生命周期管理
问题：未保存任务引用会导致泄漏
任务可能被 GC 过早回收，导致不可预期的行为。
解决方案：TaskManager 模式
TaskManager 生命周期
8. 完整实战示例
场景：IoT 设备消息处理系统
输出：
9. 最佳实践总结
推荐做法
- 明确区分同步/异步处理器：I/O 密集 → 异步，纯计算/内存操作 → 同步
- 统一任务管理：保存任务引用避免泄漏，实现优雅关闭机制
- 完善错误处理：使用
done_callback捕获异常，记录日志便于调试
- 控制并发数：使用
Semaphore限制并发任务，避免资源耗尽
避免做法
- 直接订阅协程函数 — 协程永不执行
- 在异步处理器中使用阻塞调用 — 阻塞事件循环
- 忽略任务异常 — 异常被吞掉
- 无限制并发 — 可能创建数千个任务
10. 其他同步框架适配
Qt Signals
Flask Hooks
Celery Callbacks
- Author:felixfixit
- URL:http://www.felixmicrospace.top/article/synchronous_framework_async_pattern
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