ProcessPoolExecutor对multiprocessing进行了高级抽象,暴露出简单的统一接口. 异步非阻塞 爬虫 对于异步IO请求的本质则是[非阻塞Socket]+[IO多路复用]: """ 史上最牛逼的异步IO模块 """ import select import socket import time     class AsyncTimeoutException(TimeoutError):     ""&q

一.什么是进程 进程: 正在进行的一个过程或者说一个任务.而负责执行任务则是cpu. 进程和程序的区别: 程序仅仅只是一堆代码而已,而进程指的是程序的运行过程. 需要强调的是:同一个程序执行两次,那也是两个进程,比如打开暴风影音,虽然都是同一个软件,但是一个可以播郭德纲,一个可以播高晓松. 二.并行和并发 无论是并行还是并发,在用户看来都是'同时'运行的,不管是进程还是线程,都只是一个任务而已,真是干活的是cpu,cpu来做这些任务,而一个cpu同一时刻只能执行一个任务 (一)并发:是伪并行,即

1 GIL:全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁,是夹在解释器身上的, 同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行解释器代码 2.GIL的优缺点: 优点: 保证Cpython解释器内存管理的线程安全 缺点: 同一进程内所有的线程同一时刻只能有一个执行, 也就说Cpython解释器的多线程无法实现并行 from threading import Thread,current_thread import time def task(): print('%s is running' %cu

一  GIL(global interpreter lock) GIL中文叫全局解释器锁,我们执行一个文件会产生一个进程,那么我们知道进程不是真正的执行单位,而是资源单位,所以进程中放有解释器(cpython)和py文件,也就是解释器需要解释的文件,即CPU要运行的文件. GIL: GIL本质上是一个互斥锁,是一个加在解释器身上的互斥锁, 在同一个进程内,所有的线程要想执行都必须要先抢到GIL锁,才能执行解释器代码. 优点: 保证cpython解释器内存管理的线程安全.保证同一时间只有一个线程运

1.GIL 是一个全局解释器锁,是一种互斥锁 为什么需要GIL锁:因为一个python.exe进程中只有一份解释器,如果这个进程开启了多个线程都要执行代码 多线程之间要竞争解释器,一旦竞争就有可能出现问题 带来的问题:同一时间只有一个线程可以访问解释器 好处:保证了多线程的数据安全 thread_safe 线程安全的 多个线程同时访问也不会出问题 not thread_safe 非线程安全的多线程同时访问可能会出现问题(加锁) 默认情况下一个进程只有一个线程是不会出现问题的 但是不要忘记还有GC

Python进阶----异步同步,阻塞非阻塞,线程池(进程池)的异步+回调机制实行并发, 线程队列(Queue, LifoQueue,PriorityQueue), 事件Event,线程的三个状态(就绪,挂起,运行) ,***协程概念,yield模拟并发(有缺陷),Greenlet模块(手动切换),Gevent(协程并发) 一丶同步,异步 同步:    所谓同步就是一个任务需要依赖另一个任务时,只有被依赖任务执行完毕之后,依赖的任务才会完成.这是可靠的任务序列.要么都成功,要么失败,两个任务的状

day37 阻塞.非阻塞.同步.异步 进程运行的三个状态:运行.就绪.阻塞 执行的角度 阻塞:程序运行时,遇到了IO,程序挂起,CPU被切走 非阻塞:程序没有遇到IO,程序遇到IO但是我通过某种手段,让CPU强行运行我的程序 提交任务的角度 同步:提交一个任务,自任务开始运行直到此任务结束(可能有IO),返回一个返回值之后,我再提交下一个任务 异步:一次提交多个任务,然后直接执行下一行代码,等待任务结果 返回结果如何回收? 案例:给三个老师发布任务: 同步:先告知第一个老师完成写书的任务,我从原

9.11 进程池与线程池 池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务 池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型 池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 进程池: from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import time,os,random ​ def task(x): print('%s 接客' %os.getpid()) time.

GIL全局解释器锁 1.什么是GIL 官方解释:'''In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe

一.GIL:全局解释器锁 1 .GIL:全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁,是夹在解释器身上的, 同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行解释器代码 2.GIL的优缺点: 优点:  保证Cpython解释器内存管理的线程安全 缺点:同一进程内所有的线程同一时刻只能有一个执行,也就说Cpython解释器的多线程无法实现并行 二.GIL与多线程 有了GIL的存在,同一时刻同一进程中只有一个线程被执行 听到这里,有的同学立马质问:进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销

1.概念剖析 相信很多从事linux后台开发工作的都接触过同步&异步.阻塞&非阻塞这样的概念,也相信都曾经产生过误解,比如认为同步就是阻塞.异步就是非阻塞,下面我们先剖析下这几个概念分别是什么含义. 同步:所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事. 例如普通B/S模式(同步):提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事 异步:异步的概念和同步相对.当一个异步过程

前段时间在自己的异步网络框架handy中添加openssl的支持,当时在网络上搜索了半天也没有找到很好的例子,后来自己慢慢的摸索,耗费不少时间,终于搞定.因此把相关的资料整理一下,并给出简单的例子,让后学者可以少费些力气. 同步的openssl调用网上已经有许多的例子,这里就不再详细介绍,大家也可以直接读源代码: 同步客户端:https://github.com/yedf/openssl-example/blob/master/sync-ssl-cli.cc该例子连接www.openssl.co

在进行网络编程时,我们常常见到同步(Sync)/异步(Async),阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式: 一.同步 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事.例如:普通B/S模式(同步):提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事 二.异步 异步的概念和同步相对.当一个异步过程调用发出后,调用者不能立刻得到结果.实际处理这个调用的部件在完成后,通过状态.通

网络IO之阻塞.非阻塞.同步.异步总结 1.前言 在网络编程中,阻塞.非阻塞.同步.异步经常被提到.unix网络编程第一卷第六章专门讨论五种不同的IO模型,Stevens讲的非常详细,我记得去年看第一遍时候,似懂非懂,没有深入理解.网上有详细的分析:http://blog.csdn.net/historyasamirror/article/details/5778378.我结合网上博客和书总结一下,加以区别,加深理解. 2.数据流向 网络IO操作实际过程涉及到内核和调用这个IO操作的进程.以re

原文地址: http://www.cnblogs.com/enjoy-ourselves/p/3793771.html 1.flip(),compact(),与clear()的使用 flip()内部实现,先将limit设为当前位置,再将缓冲区的postion设为0,所以是为将缓冲区的数据写出到其它通道或者get()作准备. clear()内部实现,将limit设为缓冲区的容量,position设为0,limit的不同为clear()与flip()的区别,所以clear()是为缓冲区的数据读入与p

本篇介绍了如何在linux系统下向串口发送数据.包括read的阻塞和非阻塞.以及select方法. 打开串口 在Linux系统下,打开串口是通过使用标准的文件打开函数操作的. #include <fcntl.h> /* 以读写的方式打开 */ int fd = open( "/dev/ttyUSB0",O_RDWR); 设置串口 所有对串口的操作都是通过结构体 struct termios 和 几个函数实现的. tcgetattr //获取属性 tcsetattr //设置

1. 概念说明 1.1 用户空间与内核空间 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对32位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方).操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操心系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间.针对linux操作系统而言,将最高的1G字节(从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF),供内核使

项目中异步调用 ping 和 nmap 实现对目标 ip 和所在网关的探测 Subprocess.STREAM 不用担心进程返回数据过大造成的死锁, Subprocess.PIPE 会有这个问题. import tornado.gen from tornado.process import Subprocess @tornado.gen.coroutine def run_command(command): """run command""" p

回调函数,阻塞和非阻塞对于初学者来说总是一些不好理解的东西,最好的办法就是通过实际写代码去体会.笔者今天就通过一个例子来简单解释一下JS的非阻塞,分享分享我的理解. 首先回调函数:这是一个异步过程,简单说就是,在一个函数的执行过程中,我去做我该做的事,在这期间我不管你,你可以去做你的事.但是当我做完我的事,之后,我就得通知你,接下来就看你的了. 比如: function doSomething (callback) { //在这里你可以做你的事. callback("PengL");

1.flip(),compact(),与clear()的使用 flip()内部实现,先将limit设为当前位置,再将缓冲区的postion设为0,所以是为将缓冲区的数据写出到其它通道或者get()作准备. clear()内部实现,将limit设为缓冲区的容量,position设为0,limit的不同为clear()与flip()的区别,所以clear()是为缓冲区的数据读入与put()作准备.当将通道中的数据读入缓冲区前,应该用clear(),不能用flip() compact()内部实现,首先