简单爬虫实例: 功能:通过urllib.request实现网站爬虫,捕获网站内容. from urllib import request def f(url): print("GET:%s"% url) # 实例化 resp = request.urlopen(url) # data就是下载的网页 data = resp.read() # 打开url下载到本地 f = open("url.html","wb") f.write(data) f.c

from bs4 import BeautifulSoup import requests import gevent from gevent import monkey, pool monkey.patch_all() jobs = [] links = [] p = pool.Pool(10) urls = [ 'http://www.google.com', # ... another 100 urls ] def get_links(url): r = requests.get(url)

python之协程 阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二 一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个

简介 没有切换开销.因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,没有线程切换的开销,因此执行效率高, 不需要锁机制.因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多 Python对协程的支持还非常有限,用在generator中的yield可以一定程度上实现协程. yield 传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁. 如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过y

本文参考:http://www.dabeaz.com/coroutines/   作者:David Beazley 缘起: 本人最近在学习python的协程.偶然发现了David Beazley的coroutine课程,花了几天时间读完后,为了加深理解就把其中个人认为最为精华的部分摘下来并加上个人理解写了本篇博客. 扯一些淡: 既然要搞一个操作系统,那我们就先来设一个目标吧!就像找女朋友,我们不可能随随便便的是个女的就上,肯定要对女方有一定的要求,比如肤白貌美气质佳…… 所以,我们对这个' 姑娘

协程其实就是可以由程序自主控制的线程 在python里主要由yield 和yield from 控制,可以通过生成者消费者例子来理解协程 利用yield from 向生成器(协程)传送数据# 传统的生产者-消费者是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁.# 如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,换回生产者继续生产,效率极高 def consumer(): r = '' while True: n = y

协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 协程的概念很早就提出来了,但直到最近几年才在某些语言(如Lua)中得到广泛应用. 子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕. 所以子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序. 子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的.而协程的调用和子程序不同. 协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,在适当

Python之协程(coroutine) 标签(空格分隔): Python进阶 coroutine和generator的区别 generator是数据的产生者.即它pull data 通过 iteration coroutine是数据的消费者.它push data into pipeline 通过 send generator的通常用法 generator的作用是可以作为data pipeline使用. 例如可以使用coroutine来做filter, 或者多路的broadcast. gener

协程Coroutine: 协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,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. 注意,在一个子程序中中断,去执行其他子程序,不是函数调用,有点类似CPU的中断.比如子程序A.B: def A(): print '1' print '2' print '3' def B(): print 'x' print 'y' print 'z' 假设由协程执行,在执行A的过程中,可以随时中断,去执行B,B也可能在执行过程中中断再去执行A,结果可能是:

python 3 协程函数 1:把函数的执行结果封装好__iter__和__next__,即得到一个迭代器 2:与return功能类似,都可以返回值,但不同的是,return只能返回一次值,而yield可以返回多次值 3:函数暂停与再继续的状态是由yield保存的 def func(count): print('start') while True: yield count count+=1 g=func(10) print(next(g)) print(next(g)) 使用了yield表达式

Python之协程函数 什么是协程函数:如果一个函数内部yield的使用方法是表达式形式的话,如x=yield,那么该函数成为协程函数. def eater(name): print('%s start to eat food' %name) food_list=[] while True: food=yield food_list print('%s get %s ,to start eat' %(name,food)) food_list.append(food) print('done')

多任务-python实现-协程(2.1.11) 23/100 发布文章 qq_26624329 @ 目录 1.概念 2.迭代器 1.概念 协程与子例程一样,协程(coroutine)也是一种程序组件.相对子例程而言,协程更为一般和灵活,但在实践中使用没有子例程那样广泛.协程源自 Simula 和 Modula-2 语言,但也有其他语言支持.在python中支持 但在c和c++没有这个概念 2.迭代器 迭代器(iterator)是一种对象,它能够用来遍历标准模板库容器中的部分或全部元素,每个迭代器

详情点我跳转 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 1.协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 协程是啥 ?? 首先我们得知道协程是啥?协程其实可以认为是比线程更小的执行单元.为啥说他是一个执行单元,因为他自带CPU上下文.这样只要在合适的时机,我们可以把一个协程切换到另一个协程,只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的. 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

协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 协程的概念很早就提出来了,但直到最近几年才在某些语言(如Lua)中得到广泛应用. 子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕. 所以子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序. 子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的.而协程的调用和子程序不同. 协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,

进程 创建进程 from multiprocessing import Process import time def func(name): time.sleep(2) print('hello',name) if __name__ == '__main__': p= Process(target=func,args=('derek',)) p.start() # p.join() print('end...') 进程间通讯 Queue 不同进程间内存是不共享的,要想实现两个进程间的数据交换.

前言 在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位.按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了.但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程.创建线程.以及管理他们之间的切换. 随着我们对于效率的追求不断提高,基于单线程来实现并发又成为一个新的课题,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发.这样就可以节省创建线进程所消耗的时间. 为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情

协程 在python3.5以前,写成的实现都是通过生成器的yield from原理实现的, 这样实现的缺点是代码看起来会很乱,于是3.5版本之后python实现了原生的协程,并且引入了async和await两个关键字用于支持协程.于是在用async定义的协程与python的生成器彻底分开. async def downloader(url): return 'bobby' async def download_url(url): html = await downloader(url) retu

本节内容 Gevent协程 异步IO Paramiko 携程 协程,又称为微线程,纤程(coroutine).是一种用户态的轻量级线程. 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到其他地方,在切回来的时候,恢复先前的寄存器上下文和栈.因此,协程可以保存上一次调用时候的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次的状态,即上一次离开时所处在的逻辑流位置. 协程的好处: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作:这

一.协程的引入 对于单线程下,我们不可避免程序中出现io操作,但如果我们能在自己的程序中(即用户程序级别,而非操作系统级别)控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算,这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态,即随时都可以被cpu执行的状态,相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来,从而可以迷惑操作系统,让其看到:该线程好像是一直在计算,io比较少,从而更多的将cpu的执行权限分配给我们的线程. 协程的本质就是在单线程下, 由用户自己控制一个任

一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长 ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态 其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨露均沾,实现看起来所有任务都被“同时

协程[是一个单线程],又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 一句话说明什么是协程:协程是一种用户态的轻量级线程[程序员自己去切换线程] 协程条件: 必须在只有一个单线程里实现并发 修改共享数据不需加锁 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程 协程原理: 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到其他地方,在切回来的时候,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)