一.问题描述 在Django视图函数中,导入 gevent 模块 import gevent from gevent import monkey; monkey.patch_all() from gevent.pool import Pool 启动Django报错: MonkeyPatchWarning: Monkey-patching outside the main native thread. Some APIs will not be available. Expect a KeyErr

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

引言 同步:不同程序单元为了完成某个任务,在执行过程中需靠某种通信方式以协调一致,称这些程序单元是同步执行的. 例如购物系统中更新商品库存,需要用"行锁"作为通信信号,让不同的更新请求强制排队顺序执行,那更新库存的操作是同步的. 简言之,同步意味着有序. 阻塞:程序未得到所需计算资源时被挂起的状态. 程序在等待某个操作完成期间,自身无法继续干别的事情,则称该程序在该操作上是阻塞的. 常见的阻塞形式有:网络I/O阻塞.磁盘I/O阻塞.用户输入阻塞等. 阻塞状态下的性能提升 引入多进程:

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 1. 协程相关的概念 1.1 进程和线程 进程(Process)是应用程序启动的实例,拥有代码.数据和文件和独立的内存空间,是操作系统最小资源管理单元.每个进程下面有一个或者多个线程(Thread),来负责执行程序的计算,是最小的执行单元. 重点是:操作系统会负责进程的资源的分配:控制权主要在操作系统.另一方面,线程做为任务的执行单元,有新建.可运行runnable(调用start方法,进入调度池

Python 协程总结 理解 协程,又称为微线程,看上去像是子程序,但是它和子程序又不太一样,它在执行的过程中,可以在中断当前的子程序后去执行别的子程序,再返回来执行之前的子程序,但是它的相关信息还是之前的. 优点: 极高的执行效率,因为子程序切换而不是线程切换,没有了线程切换的开销: 不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程在执行: 如果要充分利用CPU多核,可以通过使用多进程+协程的方式 使用 打开asyncio的源代码,可以发现asyncio中的需要用到的文件如下: 下面的则是接下来要总结的

带你简单了解python的协程和异步 前言 对于学习异步的出发点,是写爬虫.从简单爬虫到学会了使用多线程爬虫之后,在翻看别人的博客文章时偶尔会看到异步这一说法.而对于异步的了解实在困扰了我好久好久,看了N遍廖雪峰python3协程和异步的文章,一直都是一知半解,也学不会怎么使用异步来写爬虫.于是翻看了其他关于异步的文章,才慢慢了解python的异步机制并学会使用,但是没看到有特别全面的文章,所以在参考别人的文章基础上,加上了自己的理解,写了出来,也算是自己的一个小总结. 一.认识生成器 生成器的

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

# 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

写在前面 世界是复杂的,每一种思想都是为了解决某些现实问题而简化成的模型,想解决就得先面对,面对就需要选择角度,角度决定了模型的质量, 喜欢此UP主汤质看本质的哲学科普,其中简洁又不失细节的介绍了人类解决问题的思路,以及由概念搭建的思维模型对人类解决问题的重要性与限制.也认识到学习的本质就是: 认识获取(了解概念) -> 知识学习(建立模型) -> 技能训练(实践) 阅读也好, 学习也好, 妨碍我们「理解」的障碍主要有两个: 高度抽象的概念 「模型」无法关联现象 也就是说 概念明确 + 关系明

python协程详解,gevent asyncio 新建模板小书匠 #协程的概念 #模块操作协程 # gevent 扩展模块 # asyncio 内置模块 # 基础的语法 1.生成器实现切换 [1] import time def func1(): print(1) yield 1 time.sleep(1) print(2) def func2(): g=func1() next(g) func2() ------------结果: 1 [2] import time def func1():

我们在上一章将生成器的时候最后写了,在Python2中生成器还扮演了一个重要的角色——实现Python的协程.那什么是协程呢? 协程 协程是实现并发编程的一种方式.提到并发,肯很多人都会想到多线程/多进程模型,这就是解决并发问题的经典模型之一.在最初的互联网世界中,多线程/多进程就在服务器并发中起到举足轻重的作用. 但是随着互联网的发展,慢慢很多场合都会遇到C10K瓶颈,也就是同时连接到服务器的客户达到1W,于是,很多代码就跑崩溃,因为进程的上下文切换占用了大量的资源,线程也顶不住如此巨大的压力

前言 以前没怎么接触前端对JavaScript 的异步操作不了解,现在有了点了解一查,发现 python 和 JavaScript 的协程发展史简直就是一毛一样! 这里大致做下横向对比和总结,便于对这两个语言有兴趣的新人理解和吸收. 共同诉求 随着cpu多核化,都需要实现由于自身历史原因(单线程环境)下的并发功能 简化代码,避免回调地狱,关键字支持 有效利用操作系统资源和硬件:协程相比线程,占用资源更少,上下文更快 什么是协程 总结一句话, 协程就是满足下面条件的函数: 可以暂停执行(暂停的表达

基于python编程语言环境,重新学习了一遍操作系统IO编程基本知识,同时也学习了什么是协程,通过实际编程,了解进程+协程的优势. 一.python协程编程实现 1.  什么是协程(以下内容来自维基百科) 协程可以通过yield来调用其它协程.通过yield方式转移执行权的协程之间不是调用者与被调用者的关系,而是彼此对称.平等的. 协程的起始处是第一个入口点,在协程里,返回点之后是接下来的入口点.子例程的生命期遵循后进先出(最后一个被调用的子例程最先返回):相反,协程的生命期完全由他们的使用的需

把应用程序的代码分为多个代码块,正常情况代码自上而下顺序执行.如果代码块A运行过程中,能够切换执行代码块B,又能够从代码块B再切换回去继续执行代码块A,这就实现了协程 我们知道线程的调度(线程上下文切换)是由操作系统决定的,当一个线程启动后,什么时候占用CPU.什么时候让出CPU,程序员都无法干涉.假设现在启动4个线程,CPU线程时间片为 5 毫秒,也就是说,每个线程每隔5ms就让出CPU,让其他线程抢占CPU.可想而知,等4个线程运行结束,要进行多少次切换? 如果我们能够自行调度自己写的程序,

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

yield 关键字 def fib(): a, b = 0, 1 while 1: yield b a, b = b, a+b yield 是在:PEP 255 -- Simple Generators 这个pep引入的 yield 只能在函数内部使用,包含yield语句的函数称为生成器函数 当调用生成器函数时,并不会执行函数体中的代码,而是返回一个生成器对象 每次调用生成器对象的next()方法时,才会执行生成器函数中的代码,直到遇到yield 或者return 语句. 如果遇到yield 语

最近工作中多个项目都开始用asyncio aiohttp aiomysql aioredis ,其实也是更好的用python的协程,但是使用的过程中也是遇到了很多问题,最近遇到的就是 关于aiorwlock 的问题,在使用中碰到了当多个协程同时来请求锁的时候 在其中一个还没释放锁的时候,另外一个协程也获取到锁,这里进行整理,也希望知道问题你解决方法的,一起讨论一下,正好最近经常用到协程的东西,所以准备建一个群,也欢迎大家一起进来讨论python协程的内容,群号:692953542 关于场景的描述

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 :=

刚刚介绍了pythonyield关键字,趁热打铁,现在来了解一下yield实现协程. 引用官方的说法: 与线程相比,协程更轻量.一个python线程大概占用8M内存,而一个协程只占用1KB不到内存.协程更适用于IO密集型的应用. 当然在讲协程的实现之前,有必要先来看一下send方法. send方法 yield表达式有一个返回值,send方法的作用就是控制这个返回值,send的参数就是yield表达式的返回值.我们来看一下官方文档上关于send的定义: 举个栗子: 上面的代码输出: 第一次调用ne