协程虽然是轻量级的线程,但到达一定数量后,仍然会造成服务器崩溃出错.最好的方法通过限制协程并发数量来解决此类问题. server代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Cain # @Email : 771535427@qq.com # @Filename : gevnt_sockserver.py # @Last modified : 2017-11-24 16:31 # @Description : impo

python gevent使用例子 from gevent.pool import Pool POOL_SIZE = 100 def process(func, param1_list, param2_list) stat = {} pool = Pool(POOL_SIZE) results = pool.imap_unordered(func, param1_list, param2_list) pool.join() # 处理结果 for value in results: stat.up

gevent是Python的一个用于网络IO的函数库,其中应用到了 coroutine(协同程序) 的思想.首先来了解下目前网络框架的几种基本的网络I/O模型: 阻塞式单线程:这是最基本的I/O模型,只有在处理完一个请求之后才会处理下一个请求.它的缺点是效能差,如果有请求阻塞住,会让服务无法继续接受请求.但是这种模型编写代码相对简单,在应对访问量不大的情况时是非常适合的. 阻塞式多线程:针对于单线程接受请求量有限的缺点,一个很自然的想法就是给每一个请求开一个线程去处理.这样做的好处是能够接受更多

1\协程 import geventfrom gevent import monkeyimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport threadingmonkey.patch_all() def get_title(i): print(threading.current_thread().name) # 打印出当前线程名称 gevent.joinall([gevent.spawn(get_title, i) for i in range(1

在上一篇里面介绍了gevent的最主要的功能,先来来了解一下gevent里面一些更加高级的功能. 事件 事件是一种可以让greenlet进行异步通信的手段. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 import gevent from gevent.event import AsyncResult   a = AsyncResult()   def setter():     """  

话说gevent也没个logo啥的,于是就摆了这张图= =|||,首先这是一种叫做greenlet的鸟,而在python里,按照官方解释greenlet是轻量级的并行编程,而gevent呢,就是利用greenlet实现的基于协程的python的网络library,好了,关系理清了... 话说pycon没有白去阿,了解了很多以前不知道的东西,比如说协程,gevent,greenlet,eventlet.说说协程,进程和线程大家平时了解的都比较多,而协程算是一种轻量级进程,但又不能叫进程,因为操作系

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

原地址: http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001407503089986d175822da68d4d6685fbe849a0e0ca35000 感谢廖雪峰老师. Python通过yield提供了对协程的基本支持,但是不完全.而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持. gevent是第三方库,通过greenlet实现协程,其基本思想是: 当一个g

#!/usr/bin/env python from urllib import request import gevent from gevent import monkey import time monkey.patch_all() # 把当前程序所有的IO操作给我单独的做上标记. def f(url): resp = request.urlopen(url) data = resp.read() print(len(data)) urls = ["https://www.python.o

Gevent Gevent 是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程. Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部,但它们被协作式地调度. # gevent实现协程遇到io就切换 import gevent def func1(): # 测试访问IO时间 gevent.sleep(2) def func2(): gevent.sleep(1) def func3()

问题 之前在调用class内的函数用multiprocessing模块的pool函数进行多线程处理的时候报了以下下错误信息: PicklingError: Can't pickle <type 'function'>: attribute lookup __builtin__.function failed 查了下官方文档发现python默认只能pickle以下的类型: None, True, and False integers, floating point numbers, comple

#eg: monkey的理解 import gevent import socket urls = ['www.baidu.com', 'www.gevent.org', 'www.python.org'] jobs = [gevent.spawn(socket.gethostbyname, url) for url in urls] gevent.joinall(jobs, timeout=) print [job.value for job in jobs] 我们通过协程分别获取三个网站的I

multiprocessing是python的多进程库,multiprocessing.dummy则是多线程的版本,使用都一样. 其中都有pool池的概念,进程池/线程池有共同的方法,其中方法对比如下 : There are four choices to mapping jobs to process. Here are the differences: Multi-args Concurrence Blocking Ordered-results map no yes yes yes app

Python通过yield提供了对协程的基本支持,但是不完全.而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持. gevent是第三方库,通过greenlet实现协程,其基本思想是: 当一个greenlet遇到IO操作时,比如访问网络,就自动切换到其他的greenlet,等到IO操作完成,再在适当的时候切换回来继续执行.由于IO操作非常耗时,经常使程序处于等待状态,有了gevent为我们自动切换协程,就保证总有greenlet在运行,而不是等待IO. 由于切换是在IO操作时自动完成,

python 本身是不是单线程这个我真心搞不懂 但是我是来吐槽的: multiprocessing.Pool(precesses = 2) 这个语句曾经让我的内存爆满,死机不解释. 在重装 python 之后,冒着重装系统的危险,我再次尝试,警报解除. 然后: mypool = multiprocessing.Pool(precesses = 2) mypool.map(func_withbug, (arg,)) 再一次爆满. 也不算吐槽吧,只能证明自己是个菜鸟,但是大家引以为鉴吧,实在不想再试

import gevent def func(): print('running func 111')#第一步运行 gevent.sleep(2)#切换到下个协程 print('running func 111 agin')#最后一步执行. def bar(): print('running func 222')#第二部运行 gevent.sleep(1)#切换到下个协程 print('running func 222 agin')#第五步执行,因为第一个函数切换后处于SLEEP状态.所以继续切

本文知识点 利用gevent模块进行并发测试 代码如下 from gevent import monkey monkey.patch_all() import requests import gevent import sys, io # 解决console显示乱码的编码问题 sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') class Douban(object): """A class c

安装 pip install gevent import gevent from gevent import monkey monkey.patch_all()#捕捉所有阻塞,不止接收gevent.sleep import time def f(s): print("hello-----%s"%s) time.sleep() def f2(s): time.sleep() print("hello------%s"%s) start=time.time() t=ge

说在前面:用协程还是多线程需要仔细考量.我在做实验时请求了100w个ip,分别用pool为1000的协程和64个线程来跑,结果是多线程的速度是协程的10倍以上. 一个简单的协程例子 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 from gevent import monkey; monkey.patch_socket() import gevent.pool import gevent def do_something(ip): #在io时协程自动切换 #reques

一不留神已经到第四部分了,这一部分继续总结数据结构和常用的gevent类,废话不多说继续. 1.Timeout错误类 晚上在调试调用第三方接口的时候,发现有些接口耗时非常多,觉得应该有个超时接口来限制他们的过长时间的不结束.我开始尝试了requests上面的timeout参数,整个代码流程里面使用到了monkey_patch()但是有个问题,我发现requests.timeout参数在gevent协作的时候表现很奇怪,似乎无法像同步程序这样表现出预想的状况.于是去gevent官方文档里面找寻ti