python中实现并发的方式有很多种,通过多进程并发可以真正利用多核资源,而多线程并发则实现了进程内资源的共享,然而Python中由于GIL的存在,多线程是没有办法真正实现多核资源的. 对于计算密集型程序,应该使用多进程并发充分利用多核资源,而在IO密集型程序中,多核优势并不明显,甚至由于大多数时间都是在IO堵塞状态,多进程的切换消耗反而让程序效率更加低下. 而当需要并发处理IO密集型任务时,就需要用到协程(Coroutine).协程并没有系统级的调度,而是用户级的调度方式,避免了系统调用的开销…

大家好,并发编程 进入第七篇. 从今天开始,我们将开始进入Python的难点,那就是协程. 为了写明白协程的知识点,我查阅了网上的很多相关资料.发现很难有一个讲得系统,讲得全面的文章,导致我们在学习的时候,往往半知半解,学完还是一脸懵逼. 学习协程的第一门课程,是要认识生成器,有了生成器的基础,才能更好地理解协程. 如果你是新手,那么你应该知道迭代器,对生成器应该是比较陌生的吧.没关系,看完这系列文章,你也能从小白成功过渡为Ptyhon高手. 再次提醒:本系列所有的代码均在Python3下编写,…

列表表达式.生成器表达式和协程函数 一.列表表达式: 常规方式示例: egg_list=[] for i in range(100): egg_list.append("egg%s"%i) print(egg_list) 执行结果是: ['egg0', 'egg1', 'egg2', 'egg3', 'egg4', 'egg5', 'egg6', 'egg7', 'egg8', 'egg9', 'egg10', 'egg11', 'egg12', 'egg13', 'egg14', '…

虽然之前就接触了PHP的yield关键字和与之对应的生成器,但是一直没有场景去使用它,就一直没有对它上心的研究.不过公司的框架是基于php的协程实现,觉得有必要深入的瞅瞅了. 由于之前对于生成器接触不多,后来也是在看了鸟哥的介绍在PHP中使用协程实现多任务调度才有所了解.下面也只是说说我的理解. 迭代和迭代器 在了解生成器之前我们先来看一下迭代器和迭代.迭代是指反复执行一个过程,每执行一次叫做迭代一次.比如普通的遍历便是迭代: $arr = [1, 2, 3, 4, 5]; foreach($a…

转自:http://blog.beginman.cn/blog/133/ 协程概念 1.并发编程的种类:多进程,多线程,异步,协程 2.进程,线程,协程的概念区别: 进程.线程和协程的理解 进程:拥有自己独立的堆和栈,既不共享堆也不共享栈,进程由操作系统调度. 线程:线程拥有自己独立的栈和共享的堆,共享堆,不共享栈,线程亦由操作系统调度(标准线程是的). 协程:协程和线程一样共享堆,不共享栈,协程由程序员在协程的代码里显式调度 3.协程: 协程可以认为是一种用户态的线程,与系统提供的线程不同点是…

协程是一种轻量级的线程 无需线程上下级的开销, 所有的协程都在一个线程内执行 import time def consumer(name): print('%s is start to eat baozi'%name) while True: baozi = yield #用于传递 print('%s is start to eat %s baozi'%(name, baozi)) def Producter(name): print('%s is start to make baozi'%na…

def customer(): r="" while True: n=yield r#,接收生产者的消息,并向消费者发送r print("customer receive",n) r="ok" def produce(c): c.send(None)#第一次启动协程必须发送None值,否则报如下错误 #TypeError: can't send non-None value to a just-started generator ): print…

来源:https://segmentfault.com/q/1010000010018151 参考:https://www.cnblogs.com/lynxcat/p/7954456.html 协程可以用在,异步网络 IO 的时候,使其成为非阻塞的. 比如你在一个 http 请求里面,你需要请求外面的接口,那么会有下面的场景. 你的前置 server 是 nginx,nginx 是非阻塞异步的,但是 php-fpm 是同步阻塞的.那么当你在请求外面接口的时候,这个任务就会被阻塞.(这里补充一下,…

思路: yield可以使得函数阻塞,next,和send可以解阻塞,实现数据不竞争的生产者消费者模式 代码: import random #随机数,模拟生产者的制造物 def eat(): #消费者 while True: item = (yield) print("消费了:",item) def pro(g): #生产者 next(g) while True: item = random.randint(0,99) print("生产了:",item) g.sen…

def f1(): print(11) yield print(22) yield print(33) def f2(): print(55) yield print(66) yield print(77) v1 = f1() v2 = f2() next(v1) # v1.send(None) next(v2) # v1.send(None) next(v1) # v1.send(None) next(v2) # v1.send(None) next(v1) # v1.send(None) n…