做Python的人,一定知道两个性能优秀的异步网络框架:tornado,和twisted. 那么,这两个著名的框架,又有什么异同呢?tornado和twisted,我都用在几个游戏项目中,做过后端,觉得它俩其实大同小异.今天花一些时间,来分析它们之间的异同.如果有误,请大家指正: 对比结果: tornado 和 twisted,作为异步框架,是大同小异的.只不过tornado 轻量级一些,twisted 重量级一些.在其他方面,也是互有长短.经过实测,发现这两个框架,I/O性能差不多,对计算资源

简短介绍 asyncio是遵循Python标准库的一个异步 I/O框架．在这篇文章里,我将介绍 uvloop: 可以完整替代asyncio事件循环．uvloop是用Cython写的,基于 libuv. uvloop 使得 asyncio 更快. 实际上,比nodejs,gevent,以及其他任何Python异步框架至少快两倍 ．uvloop asyncio 基于性能的测试接近于Go程序． asyncio 和 uvloop asyncio 模块, 是在 PEP 3156引入的, 是一个集合,包含网

我们继续学习Python异步编程,这里将介绍异步Web框架sanic,为什么不是tornado?从框架的易用性来说,Flask要远远比tornado简单,可惜flask不支持异步,而sanic就是类似Flask语法的异步框架. github:https://github.com/huge-success/sanic 不过sanic对环境有要求: macOS/linux python 3.6+ 不过,我在macOS上安装 sanic 还是踩了坑.依赖库ujson一直安装失败.最后不得不卸载官方py

http://python.jobbole.com/88291/ 前言 很多朋友对异步编程都处于"听说很强大"的认知状态.鲜有在生产项目中使用它.而使用它的同学,则大多数都停留在知道如何使用 Tornado.Twisted.Gevent 这类异步框架上,出现各种古怪的问题难以解决.而且使用了异步框架的部分同学,由于用法不对,感觉它并没牛逼到哪里去,所以很多同学做 Web 后端服务时还是采用 Flask.Django等传统的非异步框架. 从上两届 PyCon 技术大会看来,异步编程已经成

可惜,二和三现在还没有出来~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ http://python.jobbole.com/88291/ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 在Python 3.3 引入yield from新语法之后,就不再推荐用yield去做协程.全都使用yield from由于其双向通道的功能,可以让我们在协程间随心所欲地传递数据. 4.5.3 yield from改进协程总结 用yield from改进基于生成器的协程,代码抽象程度更高.使业务

http://segmentfault.com/a/1190000000471602 开源 Python 是开源的,介绍的这几个框架 Twisted.Tornado.Gevent 和 tulip 也都是开源的,最后这个演讲是在开源大会弄的,所以标题里肯定少不了开源.另外,我的 gevent3 项目也是开源的——貌似不少同学被我起的极品名字给搞混了,特别说明一下,gevent3 虽然有跟 Gevent 一样的接口外貌,但底层却是 tulip 驱动的(考虑把名字改回 gulip 之类的):请区别于将

Python开源异步并发框架的未来 2014年3月30日,由全球最大的中文IT社区CSDN主办的“开源技术大会·” (Open Source Technology Conference ,简称OSTC )在北京丽亭华苑酒店召开. 本次大会以“启蒙·开源”(Open Mind, Open Source)为主题,邀请到了来自全国各地的30多位开源业界资深人士发表主题演讲,数十个开源社区现场参与,到场的开源软件开发者.贡献者和开源爱好 者总人数超过500人.作为一场“接地气”的开源盛会,“OSTC ”

什么是进程? 进程是程序运行的实例,是系统进行资源分配和调度的一个独立单位,它包括独立的地址空间,资源以及1个或多个线程. 什么是线程? 线程可以看成是轻量级的进程,是CPU调度和分派的基本单位. 进程和线程的区别? 1.调度 :从上面的定义可以看出一个是调度和分派的基本单位,一个是拥有资源的基本单位 2.共享地址空间,资源:进程拥有各自独立的地址空间,资源,所以共享复杂,需要用IPC,同步简单: 线程共享所属进程的资源,共享简单,但同步复杂,要通过加锁等措施. 3.占用内存,cpu: 进程占用

greenev是一个基于greenlet协程,事件驱动,非阻塞socket模型的Python网络服务框架,它使得可以编写同步的代码,却得到异步执行的优点. 本项目受到gevent, openresty, alilua, skynet, clowwindy/ssloop的启发,在此表示感谢. reactor模式采用基于epoll, kqueue, poll, select的IO复用机制 基于底层的reactor完成上层greenlet协程的调度 在CentOS6.5, Ubuntu12.04, F

转载自http://www.php.cn/python-tutorials-284773.html 高性能服务器TornadoPython的web框架名目繁多,各有千秋.正如光荣属于希腊,伟大属于罗马.Python的优雅结合WSGI的设计,让web框架接口实现千秋一统.WSGI 把应用(Application)和服务器(Server)结合起来.Django 和 Flask 都可以结合 gunicon 搭建部署应用. 与 django 和 flask 不一样,tornado 既可以是 wsgi 应

一.celery简介: Celery 是一个强大的 分布式任务队列 的 异步处理框架,它可以让任务的执行完全脱离主程序,甚至可以被分配到其他主机上运行.我们通常使用它来实现异步任务(async task)和定时任务(crontab). Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker),任务执行单元(worker)和任务执行结果存储(task result store)组成. 可以看到,Celery 主要包含以下几个模块: 任务模块 Task 包含异步任务和定时任务.其中

异步多线程:服务端 import socketserver class MyServer(socketserver.BaseRequestHandler): def setup(self): pass def handle(self): #print(self.request) #print(self.client_address) #print(self.server) conn = self.request conn.sendall(bytes('hello','utf-8')) flag

前言   异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念,根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异.软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配,所以异步IO存在于各种编程框架中,客户端比如浏览器,服务端比如node.js.本文主要分析Python异步IO.   Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意味着不保证向后兼容性,甚至可能从标准库中移除(可能性极低).如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿

本文代码整理自:深入理解Python异步编程(上) 参考:A Web Crawler With asyncio Coroutines 一.同步阻塞方式 import socket def blocking_way(): sock = socket.socket() # blocking sock.connect(('example.com', 80)) request = 'GET / HTTP/1.0\r\nHost: example.com\r\n\r\n' sock.send(reques

原文连接 http://blog.chinaunix.net/uid-190176-id-4223282.html 前言 异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念,根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异.软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配,所以异步IO存在于各种编程框架中,客户端比如浏览器,服务端比如node.js.本文主要分析Python异步IO.   Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意

Python几种主流框架 从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架.这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等. Django: Python Web应用开发框架Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响.Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构.以及全功能的管理后台. Diesel:基于Greenlet的事件I/O框

Celery 简介 除了redis,还可以使用另外一个神器---Celery.Celery是一个异步任务的调度工具. Celery 是 Distributed Task Queue,分布式任务队列,分布式决定了可以有多个 worker 的存在,队列表示其是异步操作,即存在一个产生任务提出需求的工头,和一群等着被分配工作的码农. 在 Python 中定义 Celery 的时候,我们要引入 Broker,中文翻译过来就是“中间人”的意思,在这里 Broker 起到一个中间人的角色.在工头提出任务的时

1.异步之难:因为其执行吮吸不可预料,当下正要发生什么事件不可预料.        程序下一步行为往往依赖上一步值执行结果,如何知晓上次异步调用已完成并获取结果,        回调成了必然选择,那又需要面临“回调地狱”的折磨2.事例:例如我前不久主导重写的项目,使用Python异步编程,改版后由原来的7台服务器削减至3台,成本骤降57%.3.名言:除了瓶颈之外,任何改进都是幻觉4.I/O是计算机运行速度提升的最大瓶颈.最大地球上最发达.规模最大的计算机程序,莫过于因特网,网络I/O是最大的瓶颈

1.使用select模拟socketserver伪并发处理客户端请求,代码如下: import socket import select sk = socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1', 9999,)) sk.listen(5) inputs = [sk,] outputs = [] messages = {} # del messages[白宇] # messages = { # 白宇:[消息1,消息2,] # 吴文煜:[消息1,消息2,] # } whil

如果你想了解异步编程,那么必然会涉及出许多相关概念. 堵塞/非堵塞 同步/异步 多进程/多线程/协程 为什么我要学习这个话,因为我想搞懂异步框架和异步接口的调用.所以,我的学习路线是这样的: 1.python异步编程 2.python Web异步框架(tornado/sanic) 3.异步接口调用(aiohttp/httpx) 那么异步编程有什么好处?在某些场景下它可以提高性能.我们知道CPU的速度快于磁盘.网络等IO.一旦遇到IO操作,如读写文件.发送网络数据时,就需要等待IO操作完成,才能进

Scrapy 框架 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一.简介 Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据.提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便. Scrapy 使用了 Twisted(其主要对手是Tornado)多线程异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求. 二.Scra