一.需求分析 有一批key已经写入到3个txt文件中,每一个txt文件有30万行记录.现在需要读取这些txt文件,判断key是否在数据仓库中.(redis或者mysql) 为空的记录,需要写入到日志文件中! 任务分工 1. 使用多进程技术,每一个进程读取一个txt文件 2. 使用协程技术,批量读取txt文件记录.比如一次性读取 2000条记录 注意:打开文件操作,最好在一个进程中,重复打开文件,会造成系统资源浪费! 二.完整代码 #!/usr/bin/env python3 # coding:

一.IO多路复用 IO多路复用:检测多个socket是否已经发生变化(是否已经连接成功/是否已经获取数据)(可读/可写) import socket def get_data(key): client = socket.socket() client.setblocking(False) #将原阻塞的位置变成非阻塞 try: client.connect(("www.baidu.com",80)) #因为没有等待所以会报错 except BlockingIOError as e: pa

协程 / Coroutine 目录 生产者消费者模型 从生成器到异步协程– async/await 协程是在一个线程执行过程中可以在一个子程序的预定或者随机位置中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行.它本身是一种特殊的子程序或者称作函数. 一个程序可以包含多个协程,可以对比与一个进程包含多个线程.我们知道多个线程相对独立,有自己的上下文,切换受系统控制:而协程也相对独立,有自己的上下文,但是其切换由自己控制,由当前协程切换到其他协程由当前协程来控制. 1 生产者消费者模型 下

转载:https://www.cnblogs.com/huangguifeng/p/7632799.html 首先我们来了解下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,承担了所有的计算任务. 一个CPU,在一个时间切片里只能运行一个程序. 从操作系统的角度: 进程和线程,都是一种CPU的执行单元. 进程:表示一个程序的上下文执行活动(打开.执行.保存...) 线程:进程执行程序时候的最小调度单位(执行a,执行b...) 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有

1 引言 协程是近几年并发编程的一个热门话题,与Python多进程.多线程相比,协程在很多方面优势明显.本文从协程的定义和意义出发,结合asyncio模块详细讲述协程的使用. 2 协程的意义 2.1 什么是协程 协程,又称微线程,英文名为Coroutine.对于多线程,在执行一个个不同任务时,遇到阻塞(例如IO操作)时,操作系统会自动将CPU资源切换给另一个线程.但协程不同,协程是用户态的轻量级线程,更多的依靠用户切换. 2.2 协程的作用 与线程不同的是,协程需要用户自己进行手动切换——当某线

协程的含义就不再提,在py2和py3的早期版本中,python协程的主流实现方法是使用gevent模块.由于协程对于操作系统是无感知的,所以其切换需要程序员自己去完成. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(

协程实现了在单线程下的并发,每个协程共享线程的几乎所有的资源,除了协程自己私有的上下文栈:协程的切换属于程序级别的切换,对于操作系统来说是无感知的,因此切换速度更快.开销更小.效率更高,在有多IO操作的业务中能极大提高效率. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(

一.协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 协程不是进程,也不是线程,它就是一个函数,一个特殊的函数——可以在某个地方挂起,并且可以重新在挂起处继续运行.所以说,协程与进程.线程相比,不是一个维度的概念. 一个进程可以包含多个线程,一个线程也可以包含多个协程,也就是说,一个线程内可以有多个那样的特殊函数在运行.但是有一点,必须明确,一个线程内的多个协程的运行是串行的.如果有多核CPU的话,多个进程或一个进程内的多个线程是可以并行运行的,但是一个线程内的多个协程却绝对串行的,无论

python并发编程之线程/协程 part 4: 异步阻塞例子与生产者消费者模型 同步阻塞 调用函数必须等待结果\cpu没工作input sleep recv accept connect get 同步非阻塞 调用函数必须等待结果\cpu工作-调用了一个高计算的函数stripeval('1+2+3')sum max min sorted 异步阻塞 调用函数不需要立即获取结果,而是继续做其他的事情,在获取结果的时候不知道先获取谁的,但是总之需要等(阻塞) 异步非阻塞 调用函数不需要立即获取结果,也

原文标题:PEP 0492 -- Coroutines with async and await syntax 原文链接:https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/ 生效于:Python 3.5 翻译参照版本:05-May-2015 翻译最后修改:2015年8月22日 翻译出处:http://www.cnblogs.com/animalize/p/4738941.html 用几句话说明这个PEP: 把协程的概念从生成器独立出来,并为之添加了新语句(asyn

线程.进程和协程是什么 线程.进程和协程的详细概念解释和原理剖析不是本文的重点,本文重点讲述在Python中怎样实际使用这三种东西 参考: 进程.线程.协程之概念理解 进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础.线程,有时被称为轻量级进程(Lightweight Process,LWP),是程序执行流的最小单元.协程:一个程序可以包含多个协程,可以对比于一个进程包含多个线程,因而下面我们来比较协程和线程:我们知道

在某些应用场景下,想要提高python的并发能力,可以使用多线程,或者协程.比如网络爬虫,数据库操作等一些IO密集型的操作.下面对比python单线程,多线程和协程在网络爬虫场景下的速度. 一,单线程. 单线程代 1 #!/usr/bin/env  2 # coding:utf8 3 # Author: hz_oracle import MySQLdb import gevent import requests import time class DbHandler(object): def _

从句法上看,协程与生成器类似,都是定义体中包含 yield 关键字的函数.可是,在协程中,yield 通常出现在表达式的右边(例如,datum = yield),可以产出值,也可以不产出——如果 yield 关键字后面没有表达式,那么生成器产出 None.协程可能会从调用方接收数据,不过调用方把数据提供给协程使用的是 .send(datum) 方法,而不是next(...) 函数.通常,调用方会把值推送给协程.yield 关键字甚至还可以不接收或传出数据.不管数据如何流动,yield 都是一种流

import threading import time import multiprocessing import asyncio movie_list = ['斗破.avi', '复仇者联盟.mp4', '斗罗大陆.rmvb'] music_list = ['七里香.mp3', '美人鱼.mp3', 'xxx.obi'] movie_format = ['avi', 'mp4', 'rmvb'] music_format = ['mp3'] def play(playlist): for i

Unity中的Coroutine(协程) 估计熟悉Unity的人看过或者用过StartCoroutine() 假设我们在场景中有一个UGUI组件, Image: 将以下代码绑定到Image using UnityEngine; using System.Collections; using System.Threading; using UnityEngine.UI; public class CoroutineDemo : MonoBehaviour { // Use this for ini

开源项目cpp_features提供了一个仿golang协程的stackful协程库. 可以在c++中使用golang的协程,大概语法是这样的: #include <iostream> void foo() { std::cout << "foo" << std::endl; } co_main() { go foo; } 怎么样,语法是不是和golang很像? 以下是这个项目的ReadMe coroutine是一个使用C++11编写的调度式stac

进程 python中使用multiprocessing模块对进程进行操作管理 进程同步(锁.信号量.事件) 锁 —— multiprocessing.Lock 只要用到了锁 锁之间的代码就会变成同步的锁 :控制一段代码 同一时间 只能被一个进程执行 信号量 —— multiprocessing.Semaphore 互斥锁同时只允许一个线程更改数据,而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 . 假设商场里有4个迷你唱吧,所以同时可以进去4个人,如果来了第五个人就要在外面等待,等到

本节内容 线程池 进程池 协程 try异常处理 IO多路复用 线程的继承调用 1.线程池 线程池帮助你来管理线程,不再需要每个任务都创建一个线程进行处理任务. 任务需要执行时,会从线程池申请线程,有则使用线程池的线程执行任务,如果没有就等着,其他在执行的任务执行完毕后释放线程,等待的任务就可以使用释放的线程来执行操作了. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests import time def taks(u

I.进程: II.多线程threading总结 threading用于提供线程相关的操作,线程是应用系统中工作的最小单位(cpu调用的最小单位). Python当前版本的多线程没有实现优先级,线程组,线程也不能被停止,暂停,恢复,中断. threading模块提供的类: Thread,Lock,Rlock,Condition,Semaphore,Event,Timer,local. threading 模块提供的常用方法: threading.currentThread()  :返回当前的线程变

进程间通信 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 进程队列queue 不同于线程queue,进程queue的生成是用multiprocessing模块生成的. 在生成子进程的时候,会将代码拷贝到子进程中执行一遍,及子进程拥有和主进程内容一样的不同的名称空间. 示例1: 1 import multiprocessing 2 def foo(): 3 q.put([11,'hello',True]

进程间通信 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 进程队列queue 不同于线程queue,进程queue的生成是用multiprocessing模块生成的. 在生成子进程的时候,会将代码拷贝到子进程中执行一遍,及子进程拥有和主进程内容一样的不同的名称空间. 示例1: import multiprocessing def foo(): q.put([11,'hello',True]) prin