python高级技术（IO模型）

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Python之阻塞IO模型与非阻塞IO模型

Python之阻塞IO模型与非阻塞IO模型 IO模型 1 阻塞IO: 全程阻塞 2 非阻塞IO: 发送多次系统调用: 优点:wait for data时无阻塞缺点:1 系统调用太多 2 数据不是实时接受的两个阶段:wait for data:非阻塞 copy data :阻塞 3 IO多路复用(监听多个连接) sock::sock <socket.socket fd=224, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM,…

python 并发编程 io模型目录

python 并发编程 IO模型介绍 python 并发编程 socket 服务端客户端阻塞io行为 python 并发编程阻塞IO模型 python 并发编程非阻塞IO模型 python 并发编程多路复用IO模型 python 并发编程异步IO模型…

python并发之IO模型（一）

事件驱动模型协程:遇到IO操作就切换. 但什么时候切回去呢?怎么确定IO操作完了? 很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”.“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率,其维持一定合理数量的线程,并让空闲的线程重新承担新的执行任务.“连接池”维持连接的缓存池,尽量重用已有的连接.减少创建和关闭连接的频率. 这两种技术都可以很好的降低系统开销,都被广泛应用很多大型系统,如websphere.tomcat和各种数据库等.但是,“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来…

python基础(17)-IO模型&selector模块

先说一下IO发生时涉及的对象和步骤.对于一个network IO (这里我们以read举例),它会涉及到两个系统对象,一个是调用这个IO的process (or thread),另一个就是系统内核(kernel).当一个read操作发生时,该操作会经历两个阶段: 1)等待数据准备 (Waiting for the data to be ready) 2)将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process) 阻塞IO(block…

python并发编程&IO模型

一 IO模型介绍为了更好地了解IO模型,可先回顾下:同步.异步.阻塞.非阻塞同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别? 这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同,比如wiki,就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西. 这其实是因为不同的人的知识背景不同,并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同.所以,为了…

python并发之IO模型（二）

blocking IO (阻塞IO) 在linux中,默认情况下所有的socket都是blocking,一个典型的读操作流程大概是这样: 当用户进程调用了recvfrom这个系统调用,kernel就开始了IO的第一个阶段:准备数据.对于network io来说,很多时候数据在一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的UDP包),这个时候kernel就要等待足够的数据到来.而在用户进程这边,整个进程会被阻塞.当kernel一直等到数据准备好了,它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存,然后ke…

Python 对象（type/object/class）作用域一等函数（慕课--Python高级，IO并发第二章）

在python中一共有两种作用域:全局作用域和函数作用域全局作用域:在全局都有效,全局作用域在程序执行时创建,在程序执行结束时销毁:所有函数以外的区域都是全局作用域:在全局作用域中定义的变量,都属于全局变量,全局变量可以在程序的任意位置被访问: 函数作用域:函数作用域在函数调用时创建,在调用结束时销毁,函数每调用一次就会产生一个新的函数作用域:在函数作用域中定义的变量,都是局部变量,只能在函数内部被访问:在函数中为变量赋值时,默认都是为局部变量赋值:如果需要在函数内部修改全局变量,则需要使用gl…