Why Pool go自从出生就身带“高并发”的标签,其并发编程就是由groutine实现的,因其消耗资源低,性能高效,开发成本低的特性而被广泛应用到各种场景,例如服务端开发中使用的HTTP服务,在golang net/http包中,每一个被监听到的tcp链接都是由一个groutine去完成处理其上下文的,由此使得其拥有极其优秀的并发量吞吐量 for { // 监听tcp rw, e := l.Accept() if e != nil { ....... } tempDelay = 0 c :=

fasthttp中的协程池实现 协程池可以控制并行度,复用协程.fasthttp 比 net/http 效率高很多倍的重要原因,就是利用了协程池.实现并不复杂,我们可以参考他的设计,写出高性能的应用. 入口 // server.go func (s *Server) Serve(ln net.Listener) error { var lastOverflowErrorTime time.Time var lastPerIPErrorTime time.Time var c net.Conn v

背景 因与工作相关,所以本文中的数据都进行了更改,但逻辑是一样的. 笔者的服务ServerA会请求服务ServerH获取一些数据,但ServerH的接口有个N秒内只能请求M次的限制,并返回false.而笔者的服务瞬时请求量远超M次,所以采用了协程池在收到103错误时,停止worker的运行N秒,然后再启动. 协程池的概念 协程池的相关概念:要有一个一定数量大小的池子(pool),池子里存储需要执行的任务(task),还要有若干个工作协程(worker). 协程池要有启动,停止,睡眠的功能. 下面

# 本程序亲测有效,用于理解爬虫相关的基础知识,不足之处希望大家批评指正 from gevent import monkey monkey.patch_all() from gevent.pool import Pool from queue import Queue import requests from lxml import etree import time """爬取目标:http://www.qiushibaike.com/8hr/page/1 利用协程池实现

一.问题描述 现在有一段代码,需要扫描一个网段内的ip地址,是否可以ping通. 执行起来效率太慢,需要使用协程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os import time import signal import subprocess import gevent import gevent.pool from gevent import monkey;monkey.patch_all() def custom_pri

基于协程池 实现并发的套接字通信 客户端: from socket import * client = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: msg = input(">>>:").strip() if not msg:break client.send(msg.encode("utf-8")) data = client.recv(

协程池 from gevent.pool import Pool from gevent import monkey;monkey.patch_all() import gevent from gevent.pool import Pool import time def eat(name): print("%s:eat 1" %name) time.sleep(3) print("%s:eat 2" %name) def play(name): print(&qu

python3下multiprocessing.threading和gevent性能对比----暨进程池.线程池和协程池性能对比   标签: python3 / 线程池 / multiprocessing / gevent / threading 30004 目前计算机程序一般会遇到两类I/O:硬盘I/O和网络I/O.我就针对网络I/O的场景分析下python3下进程.线程.协程效率的对比.进程采用multiprocessing.Pool进程池,线程是自己封装的进程池,协程采用gevent的库.

type GoroutinePoll struct { Queue chan func() error Total, Num int Result chan error FinishCallBack func() error } func (g *GoroutinePoll) Init(total int) { g.Total = total g.Queue = make(chan func() error, total) g.Result = make(chan error, total) }

什么是多任务? 简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务.实现多任务有多种方式,线程.进程.协程. 并行和并发的区别? 并发:指的是任务数多余cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,实现用多个任务“一起”执行(实际上总有一些任务不在执行,因为切换任务的速度相当快,看上去一起执行而已) 并行:指的是任务数小于等于cpu核数,即任务真的是一起执行的 真的多任务叫并行,假的多任务叫并发. 我们来了解下python中的进程,线程以及协程! 从计算机硬件角度: 计算机的核心是CPU,承担了所有的计算

目录 需求分析 使用示例 模块设计 UML 类图 入口 事务 连接池 连接 查询器的组装 总结 需求分析 本篇我们将通过 Swoole 实现一个自带连接池的 MySQL 查询器: 支持通过链式调用构造并执行 SQL 语句: 支持连接池技术: 支持多协程事务并发执行(协程安全性): 支持连接对象的健康检测: 支持连接对象断线重连: 程序需要可扩展,为未来的改造留好扩展点: 完整项目地址:[协程版 MySQL 查询器](https://github.com/linvanda/mysql) (注:该项

一.线程池 1.concurrent.futures模块 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 在这个模块中进程池和线程池的使用方法完全一样 这里就只介绍ThreadPoolExecutor的使用方法,顺便对比multiprocessing的Pool进程池 .基本方法 submit(fn, *args, **kwargs):异步提交任务

  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

目录: 一.queue 二.线程 基本使用 线程锁 自定义线程池 生产者消费者模型(队列) 三.进程 基本使用 进程锁 进程数据共享 默认数据不共享 queues array Manager.dict 进程池 PS: IO密集型-多线程 计算密集型 - 多进程 四.协程 原理:利用一个线程,分解一个线程成为多个“微线程”==>程序级别 greenlet gevent pip3 install gevent 一.queue 1.1 queue用法 # 先进先出队列 # put放数据,是否阻塞,阻塞

一背景常识 爬虫的本质就是一个socket客户端与服务端的通信过程,如果我们有多个url待爬取,采用串行的方式执行,只能等待爬取一个结束后才能继续下一个,效率会非常低. 需要强调的是:串行并不意味着低效,如果串行的都是纯计算的任务,那么cpu的利用率仍然会很高,之所以爬虫程序的串行低效,是因为爬虫程序是明显的IO密集型程序. 关于IO模型详见链接:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7454717.html 那么该如何提高爬取性能呢? 二同步,异

原文地址: http://www.cnblogs.com/wangqiaomei/p/5682669.html 一.queue 二.线程 #基本使用 #线程锁 #自定义线程池 #生产者消费者模型(队列) 三.进程 #基本使用 #进程锁 #进程数据共享 # 默认数据不共享 #queues #array #Manager.dict #进程池 #PS: #IO密集型-多线程 #计算密集型 - 多进程 四.协程 #原理:利用一个线程,分解一个线程成为多个"微线程"==>程序级别 #gre

Python的进程和线程是使用的操作系统的原生线程和进程,其是去调用操作系统的相应接口实现 进程:之间不可直接共享数据,是资源的集合,进程必须有一个线程 线程:基于进程,之间可直接共享数据,可执行,只有所有的线程执行完毕程序才会退出 守护线程:生命值依赖于创建它的主线程,主程序亡,不管守护进程执行到何步也必须立即亡 多线程:不适用与CPU操作任务大的(如计算等),较适合于IO操作任务大的(如文件读写等) 进程 简单的进程 在Windows上启动进程必须加入[if __name__=="__mai

真正有知识的人的成长过程,就像麦穗的成长过程:麦穗空的时候,麦子长得很快,麦穗骄傲地高高昂起,但是,麦穗成熟饱满时,它们开始谦虚,垂下麦芒. --蒙田<蒙田随笔全集> *** 上篇论述了关于python多线程是否是鸡肋的问题,得到了一些网友的认可,当然也有一些不同意见,表示协程比多线程不知强多少,在协程面前多线程算是鸡肋.好吧,对此我也表示赞同,然而上篇我论述的观点不在于多线程与协程的比较,而是在于IO密集型程序中,多线程尚有用武之地. 对于协程,我表示其效率确非多线程能比,但本人对此了解并不

一.进程:1.定义:进程最小的资源单位,本质就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行(运行)的过程2.组成:进程一般由程序,数据集,进程控制三部分组成:(1)程序:用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成(2)数据集:是程序在执行过程中所需要使用的一切资源(3)进程控制块:用来记录进程外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志.3.进程的作用:是想完成多任务并发,进程之间的内存地址是相互独立的二.线程:1.定义:最小的执行单位,线程的出现是为了

GO语言的进阶之路-协程和Channel 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 看过我之前几篇博客小伙伴可能对Golang语言的语法上了解的差不多了,但是,如果想要你的代码和性能更高,那还得学点晋升的本来,这个时候我们就需要引入Golang的协成这个概念了,其实,你可能早就听说了Golang的优势就是处理大并发,我们可以用它来做日志收集系统,也可以用它做业务上的“秒杀系统”,当然我们还可以用它来做“监控系统”.好了,下面跟我一起来体会一下Golang的五味杂陈吧. 一