在多处理或多线程应用程序中保留cpu时间

我正在进行一个项目,使用树莓Pi 3进行一些环境控制,在一个连续循环中有许多简单的重复事件。RP3对于这份工作来说太过胜任了,但它让我更专注于其他事情。

应用程序的特点:

1. 应用程序应从十几个传感器(温度、湿度、pH值、ORP等)收集传感器数据(可变间隔n秒)。
2. 控制器根据时间和这些传感器数据计算输出(开关、阀门和PWM驱动器)。
3. 几乎没有事件需要按顺序运行。
4. 某些事件属于“安全”类,触发时应立即运行(故障安全传感器、紧急按钮)。
5. 大多数事件以秒为间隔重复运行(每秒,直到每30秒)。
6. 某些事件会触发动作,在1到120秒内激活继电器。
7. 有些事件使用基于时间的值。该值需要一天计算几次,并且相当占用CPU(使用一些间接的插值公式,因此具有可变的运行时间)。
8. 显示环境状态(连续循环)

我对VB很熟悉(不是专业)。NET,但决定在Python 3.6中执行此项目。 在过去的几个月里,我读了很多关于设计模式、线程、进程、事件、并行处理等主题的书。

根据我的阅读,我认为Asyncio与Executor中的一些任务相结合可以完成这项工作。

大多数任务/事件都不是时间关键型的。控制器输出可以使用“最新”传感器数据。 另一方面,有些任务在一定时间内激活继电器。我想知道如何对这些任务进行编程,而不让另一个“耗时”任务在一段时间内阻塞处理器(例如,CO2阀打开)。这对我的环境可能是灾难性的。

因此,我需要一些建议。

请参阅下面的代码。我不确定在Python中是否正确使用了Asyncio函数。 为了可读性,我将把各种任务的内容存储在单独的模块中。

import asyncio
import concurrent.futures
import datetime
import time
import random
import math

# define a task...
async def firstTask():
    while True:
        await asyncio.sleep(1)
        print("First task executed")

# define another task...        
async def secondTask():
    while True:
        await asyncio.sleep(5)
        print("Second Worker Executed")

# define/simulate heavy CPU-bound task
def heavy_load():
    while True:
        print('Heavy_load started')
        i = 0
        for i in range(50000000):
            f = math.sqrt(i)*math.sqrt(i)
        print('Heavy_load finished')
        time.sleep(4)

def main():

    # Create a process pool (for CPU bound tasks).
    processpool = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()

    #  Create a thread pool (for I/O bound tasks).
    threadpool = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()

    loop = asyncio.get_event_loop()

    try:
        # Add all tasks. (Correct use?)
        asyncio.ensure_future(firstTask())
        asyncio.ensure_future(secondTask())
        loop.run_in_executor(processpool, heavy_load)
        loop.run_forever()
    except KeyboardInterrupt:
        pass
    finally:
        print("Loop will be ended")
        loop.close()    

if __name__ == '__main__':
    main()