遇到的异步问题

事例1：

@app.post("/predictfunc")
async def predictfunc(item: Item):
    # 使用asyncio.to_thread()在单独的线程中运行predict_in_thread
    result = await asyncio.to_thread(predictfunc_main, item)
    return result

事例2：

@app.post("/remove_watermark_folder/")
async def remove_watermark_folder(folder_paths: FolderPaths):
    Path(folder_paths.output).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    tasks = []
    for filename in Path(folder_paths.input).iterdir():
            if filename.is_file() and filename.suffix.lower() in ['.jpg', '.png', '.jpeg']:
                input_path = filename
                pic_name=Path(input_path).name
                if len(str(input_path))>0:
                    task = asyncio.create_task(remove_watermark(input_path, folder_paths.output+pic_name))
                    tasks.append(task)
                    
    await asyncio.gather(*tasks)
    return {"message": "Watermarks removed and images saved successfully."}

问题：

这两种异步有什么区别

事例1：使用`asyncio.to_thread`

目的：

当你的异步函数中需要调用一个阻塞的、不支持异步的同步函数时（比如某些需要CPU密集型计算的任务或库不支持异步IO的情况），asyncio.to_thread是一个非常有用的工具。它允许你将这个同步函数在单独的线程中运行，而不会阻塞主事件循环。

特点：

predictfunc函数接收一个Item对象作为参数，并使用asyncio.to_thread来调用predictfunc_main函数，这个函数可能是同步的且计算量较大。
使用await等待asyncio.to_thread的结果，这意味着主函数会暂停执行，直到predictfunc_main函数在另一个线程中完成执行。

事例2：使用`asyncio.create_task`和`asyncio.gather`

目的：

当你的异步函数中需要并行处理多个异步任务时，可以使用asyncio.create_task来创建任务，并使用asyncio.gather来等待所有任务完成。这特别适用于IO密集型任务，如文件读写、网络请求等。

特点：

remove_watermark_folder函数遍历一个文件夹中的文件，对符合条件的图片文件（如jpg、png、jpeg格式）并行执行去水印操作。
对于每个符合条件的文件，使用asyncio.create_task创建一个去水印的任务（假设remove_watermark是一个异步函数），并将这些任务添加到tasks列表中。
使用await asyncio.gather(*tasks)等待所有去水印任务完成。asyncio.gather会返回一个包含所有任务结果的元组，但在这个例子中，我们并没有直接使用这个结果，而是直接返回了一个表示成功的消息。