前言 今天开始聊一聊python3的asyncio.关于asyncio,大家肯定都有自己的理解,并且网上大神也把基础概念也解释的比较透彻. 本文写作的初衷,主要是理解asyncio的原理并且实现一遍. 话不多说,我们开始! 一.知识准备 ● 理解进程.线程.协程.简单来说,这三个都是为了解决多任务同时进行的问题   1)进程是操作资源分配的最小单位,多任务的实现主要是极快地在进程间来回切换,而进程切换消耗时间最长(系统调用)   2)线程依赖于进程,多个线程共享了父进程的一部分资源,线程切换时间

import asyncio def callback(loop, i): print("success time {} {}".format(i, loop.time())) async def get_html(url): print("start get url") await asyncio.sleep(1) print("end get url") # 两种创建的方法 if __name__ == "__main__"

一.简介 asyncio是Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持. asyncio的编程模型就是一个消息循环.我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用,然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行,就实现了异步IO 此模块为编写单线程并发代码提高基础架构,通过使用协程.套接字和其他资源的 I/O 多路复用,运行网络客户端和服务器,以及其他相关的基元. 包内容的详细的列表如下: 各种系统具体实现的可插拔 event loop transport 

一.asyncio之—-入门初探 通过上一篇关于asyncio的整体介绍,看过之后基本对asyncio就有一个基本认识,如果是感兴趣的小伙伴相信也会尝试写一些小代码尝试用了,那么这篇文章会通过一个简单的爬虫程序,从简单到复杂,一点一点的改进程序以达到我们想要的效果. https://github.com/HackerNews/API 这里是关于HN的API的使用说明,这次写的爬虫就是调用这里的api接口,用到的模块是aiohttp 发起的请求,切记这里是不能用requests模块的.关于aioh

来自:https://www.syncd.cn/article/asyncio_article_02 一.asyncio之—-入门初探 通过上一篇关于asyncio的整体介绍,看过之后基本对asyncio就有一个基本认识,如果是感兴趣的小伙伴相信也会尝试写一些小代码尝试用了,那么这篇文章会通过一个简单的爬虫程序,从简单到复杂,一点一点的改进程序以达到我们想要的效果. https://github.com/HackerNews/API 这里是关于HN的API的使用说明,这次写的爬虫就是调用这里的a

Startup and Shutdown Graceful 大部分基于asyncio的程序都是需要长期运行.基于网络的应用,处理这种应用的正确开启与关闭存在惊人的复杂性. 开启相对来说更简单点,常规做法是创建一个task,然后调用loop.run_forever(),就如第三章QuickStart中的例子一样. 一个例外是当启动监听服务器时需要经过两个阶段: 为服务器的启动创建一个coroutine,然后调用run_until_complete()来初始化并启动服务器本身: 通过调用loop.r

Asyncio初体验 Asyncio在Python中提供的API很复杂,其旨在替不同群体的人解决不同的问题,也正是由于这个原因,所以很难区分重点. 可以根据asyncio在Python中的特性,将其划分为两大主要群体: 1. 应用(最终用户)开发者,想要在应用开发中使用asyncio: 2. 框架开发者,制作框架或库以供应用开发者在他们的开发中使用. 在asyncio社区中大部分的问题基本都与这两个部分相关,例如,asyncio的官方文档更像是给框架开发者使用的,而非应用开发者,这导致应用开发者

asyncio模块作用:构建协程并发应用的工具 python并发的三大内置模块,简单认识: .multiprocessing:多进程并发处理 .threading模块:多线程并发处理 .asyncio模块:协程并发处理  1.启动一个协程,任务无返回值,需要注意:async的使用 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import asyncio # 开头定义async,表示要在协程运行,不定义的话,循环监听增加不了 async def co

我们一直都相信这样一种说法:协程是比多线程更高效的一种并发工作方式,它完全由程序本身所控制,也就是在用户态执行,协程避免了像线程切换那样产生的上下文切换,在性能方面得到了很大的提升.毫无疑问,这是颠扑不破的业界共识,是放之四海而皆准的真理. 但事实上,协程远比大多数人想象中的复杂,正因为协程的"用户态"特性,任务调度权掌握在撰写协程任务的人手里,而仅仅依赖async和await关键字远远达不到"调度"的级别,有时候反而会拖累任务效率,使其在任务执行效率上还不及&qu

蜂鸟网图片--啰嗦两句 前几天的教程内容量都比较大,今天写一个相对简单的,爬取的还是蜂鸟,依旧采用aiohttp 希望你喜欢 爬取页面https://tu.fengniao.com/15/ 本篇教程还是基于学习的目的,为啥选择蜂鸟,没办法,我瞎选的. 一顿熟悉的操作之后,我找到了下面的链接 https://tu.fengniao.com/ajax/ajaxTuPicList.php?page=2&tagsId=15&action=getPicLists 这个链接返回的是JSON格式的数据

  3.协程篇¶ 去年微信公众号就陆陆续续发布了,我一直以为博客也汇总同步了,这几天有朋友说一直没找到,遂发现,的确是漏了,所以补上一篇 在线预览:https://github.lesschina.com/python/base/concurrency/4.并发编程-协程篇.html 示例代码:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/ZCoroutine 多进程和多线程切换之间也是有资源浪费的,相比而言

异步网络模块之aiohttp的使用(一) 平时我们也许用的更多的是requests模块,或者是requests_hml模块,但是他们都属于阻塞类型的不支持异步,速度很难提高,于是后来出现了异步的grequests,开始了异步网络请求,速度得到了大大的提升,但是今天我们要说的另外的一个比较异步网络请求模块-aiohttp. 什么是aiohhtp? 要学习一个模块,首先要知道这个模块都能做什么,我们从官网上找到了关于aiohttp的解释. Asynchronous HTTP Client/Serve

一.  asyncio 1.python3.4开始引入标准库之中,内置对异步io的支持 2.asyncio本身是一个消息循环 3.步骤: (1)创建消息循环 (2)把协程导入 (3)关闭 4.举例: import threading #引入异步io包 import asyncio #使用协程 @asyncio.coroutine def hello(): print("Hello World!(%s)"%threading.current_thread()) print("S

aiohttp的使用 aiohttp Asynchronous HTTP Client/Server for asyncio and Python. Supports both Client and HTTP Server. Supports both Server WebSockets and Client WebSockets out-of-the-box without the Callback Hell. Web-server has Middlewares, Signals and p

协程 协程(Coroutine),又称微线程,纤程.(协程是一种用户态的轻量级线程)   作用:在执行 A 函数的时候,可以随时中断,去执行 B 函数,然后中断B函数,继续执行 A 函数 (可以自动切换),但这一过程并不是函数调用(没有调用语句),过程很像多线程,然而协程只有一个线程在执行   通俗的理解:在一个线程中的某个函数,可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息,然后切换到另外一个函数中执行,注意不是通过调用函数的方式做到的,并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自

协程的定义 协程(Coroutine),又称微线程,纤程.(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用:在执行 A 函数的时候,可以随时中断,去执行 B 函数,然后中断B函数,继续执行 A 函数 (可以自动切换),但这一过程并不是函数调用(没有调用语句),过程很像多线程,然而协程只有一个线程在执行 通俗的理解:在一个线程中的某个函数,可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息,然后切换到另外一个函数中执行,注意不是通过调用函数的方式做到的,并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_113 我们知道在程序在执行 IO 密集型任务的时候,程序会因为等待 IO 而阻塞,而协程作为一种用户态的轻量级线程,可以帮我们解决这个问题.协程拥有自己的寄存器上下文和栈.协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存,在调度回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈.因此协程能保留上一次调用时的状态,即所有局部状态的一个特定组合 说人话:说白了就是,当协程遇到io操作而阻塞时,立即切换到别的任务,如果操作完成则进行回调返回执行结果,

目录 1.常见并发类型 2.同步版本 3.多线程 4.异步IO 5.多进程 6.总结 1.常见并发类型 I/ O密集型: 蓝色框表示程序执行工作的时间,红色框表示等待I/O操作完成的时间.此图没有按比例显示,因为internet上的请求可能比CPU指令要多花费几个数量级的时间,所以你的程序可能会花费大部分时间进行等待.  CPU密集型: IO密集型程序将时间花在cpu计算上. 常见并发类型以及区别: 2.同步版本 我们将使用requests访问100个网页,使用同步的方式,requests的请求

[python]下载中国大学MOOC的视频 脚本目标: 输入课程id和cookie下载整个课程的视频文件,方便复习时候看 网站的反爬机制分析: 分析数据包的目的:找到获取m3u8文件的路径 1. 从第一步分析数据包开始,就感觉程序员一定是做了反爬机制,从一开始就防备着了,网站在打开调试工具的时候会死循环在debugger上,代码写法和原理可以参考这篇文章[如何防止页面被调试_小敏哥的专栏-CSDN博客_网页禁止调试],只需要停用断点就可以继续调试,在network里看数据包 2. 搜索关键字m3

[python]M3U8下载器脚本 脚本目标: 1. 输入M3U8文件的链接,得到视频 2.使用异步操作,这样可以快很多,不加锁,因为懒得写,而且影响不大 已知条件: 1.m3u8文件其实就是一个记录了ts文件下载链接的工具文件,每个ts文件就是视频的一部分,把所有ts文件下载下来,合并就可以得到完整的视频 脚本思路: 1.创建一个文件夹,用来存放下载好的m3u8文件和下载好的ts文件 2.下载并打开m3u8文件,根据m3u8文件下载ts文件,这边设计了两种情况,a.ts的下载链接是完整的 b.