1.单线程实例: 代码如下: from time import ctime,sleep def music(A): for i in range(2): print ("I was listening to %s. %s" % (A, ctime())) sleep(1) def eat(B): for i in range(2): print ("I was eating the %s! %s" % (B, ctime())) sleep(5) if __name

Python之旅]第五篇(二):Python Socket单线程+阻塞模式 python Socket单线程 Socket阻塞模式 串行发送 摘要:  前面第五篇(一)中的一个Socket例子其实就是单线程的,即Server端一次只能接受来自一个Client端的连接,为了更好的说明socket单线程和阻塞模式,下面对前面的例子做修改. 1.单线程+阻塞+交互式     前面的例子是单线程阻塞和非交互式的,现在改写为交互式的,即不会执行一次就结... 前面第五篇(一)中的一个Socket例子其实就

python爬虫---单线程+多任务的异步协程,selenium爬虫模块的使用 一丶单线程+多任务的异步协程 特殊函数 # 如果一个函数的定义被async修饰后,则该函数就是一个特殊的函数 async def get_request(url): print('正在请求~~', url) await asyncio.sleep(2) print('请求结束!!', url) 协程对象 # - 对象: 特殊函数被调用后,函数内部的实现语句不会被立即执行,然后该函数调用会返回一个协程对象. # - 结

注意 socket通信默认的情况下是属于阻塞形式通信,在recv与accept函数会进行阻塞 1.客户端正常退出的情况下,server端的con的通道会正常的关闭,recv直接赋值为空 2.在windows下,使用pycharm的强制终端客户端,会造成,con通道的破坏,造成服务器端的异常(可以通过捕获异常来避免),在linux程序端,不会出现该问题 3.在发送数据的时候,send为空的情况下,在recv下,默认就是不处理,还处在阻塞的状态. 因此规定不能发送为空 4.socket通信的在py3

并发:看起来像同时运行就是并发 并行:同一时间同时被执行叫做并行,最大并行数就是CPU核数 协程不是实实在在存在的物理基础和操作系统运行逻辑,只是程序员从代码层面避开了系统对遇到IO的程序会切走CPU资源的一种方法,在IO密集型任务中,通过协程,可以让CPU尽可能多的时间在本程序上执行,由于协程的原理是遇到IO及让cpu去执行其他代码,不停的来回切,在基于socket TCP通信中,这便为并发提供了土壤,使得单线程也能实现并发 下面我们就来看下如何通过服务端开多线程和协程实现高并发 服务端: i

client, 客户端 code : 客户端主要方法, s.send(); s.sendall(); s.recv(); s.connect() class Client(object): def __init__(self, ip, PortNo=XXX): self.ip = ip self.PortNo = PortNo def connect_socket(self): count = 1 status = 0 while count < 6 and status == 0: # 尝试5

代码 # coding:utf- from socket import * # .创建服务器socket sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) # .绑定主机和端口 addr = () # sock.bind(addr) # . 设置最大监听数目,并发 sock.listen() # . 设置成非阻塞 sock.setblocking(False) # 保存客户端socket clientAddrList = [] # print(sock.) : try: c

项目中需要使用定时器,每次都使用构造器函数调用: timer = threading.Timer(timerFlag, upload_position) timer.start() 打印线程后发现,每次都会创建一个新的子线程,虽然活跃的线程只有一个,但是也是种资源浪费: print("threading active = {} \n \n".format(threading.enumerate())) #打印 threading active = [<_MainThread(Ma

由于GIL全局解释器锁的存在,意味着在任何一个时刻,只有一个线程处于执行状态. (1)执行栈: 因为python是单线程的,同一时间只能执行一个方法,所以当一系列的方法被依次调用的时候,python会先解析这些方法,把其中的同步任务按照执行顺序排队到一个地方,这个地方叫做执行栈. (2)事件队列(任务队列): 主线程之外,还存在一个"任务队列"(task queue).当遇到异步任务时,异步任务会被挂起,继续执行执行栈中任务,等异步任务返回结果后,再按照执行顺序排列到‘’事件队列中‘’

为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋?知乎上有人提出这样一个问题,在我们常识中,多进程.多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率,怎么在 Python 中反而成了鸡肋? 有同学可能知道答案,因为 Python 中臭名昭著的 GIL. 那么 GIL 是什么?为什么会有 GIL?多线程真的是鸡肋吗? GIL 可以去掉吗?带着这些问题,我们一起往下看,同时需要你有一点点耐心. 多线程是不是鸡肋,我们先做个实验,实验非常简单,就是将数字 “1亿” 递减,减到 0 程序就终止,这个

来源:http://ciniao.me/article.php?id=19 --------------- 刺鸟原创文章,转载请注明出处    在前面的文章中,我们已经开始了不少逻辑功能的开发,在这期间也有不少可以分享的经验点,这个我们以后慢慢道来.今天,我们主要讨论下如何让服务端能进行分布式部署和工作. 一:为什么要支持分布式部署和开发    众所周知,python是单线程的语言,存在GIL锁.无法利用多核CPU等诸多限制,为了能让服务端能承载更多的用户,我们必须让程序能在逻辑上.甚至物理上分

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

使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端 本文介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式,然后将其加载到 Caffe2 中.一旦进入 Caffe2, 就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出,然后展示了如何使用 Caffe2 功能(如移动导出器)在移动设备上执行模型. 需要安装onnx和Caffe2. 可以使用pip install onnx来获取 onnx. 注意:需要 PyTorch master 分支,可以按照这里说明进行安装. 1.引入模型 # 一些

从PyTorch到ONNX的端到端AlexNet 这是一个简单的脚本,可将Torchvision中定义的经过预训练的AlexNet导出到ONNX中.运行一轮推理Inference,然后将生成的跟踪模型保存到alexnet.onnx: import torch import torchvision dummy_input = torch.randn(10, 3, 224, 224, device='cuda') model = torchvision.models.alexnet(pretrain

1.什么是Gunicorn Gunicorn是一个WSGI HTTP服务器,python自带的有个web服务器,叫做wsgiref, Gunicorn的优势在于,它使用了pre-fork worker模式,gunicorn在启动时,会在主进程中预先fork出指定数量的worker进程来处理请求, gunicorn依靠操作系统来提供负载均衡,推进的worker数量是(2*$num_cores)+1 我们知道,python是单线程的语言,当进程阻塞时,后续请求将排队处理.所用pre-fork wor

为什么有人会说 Python? 多线程是鸡肋?知乎上有人提出这样一个问题,在我们常识中,多进程.多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率,怎么在 Python 中反而成了鸡肋? 有同学可能知道答案,因为 Python 中臭名昭著的 GIL,GIL 是什么?为什么会有 GIL?多线程真的是鸡肋吗? GIL 可以去掉吗?带着这些问题,我们一起往下看,同时需要你有一点点耐心. 多线程是不是鸡肋,我们先做个实验,实验非常简单,就是将数字 "1亿" 递减,减到 0 程序就终止,

转自http://blog.itpub.net/29018063/viewspace-2079767 大家在学习python开发时可能经常对迭代器.生成器.yield关键字用法有所疑惑,在这篇文章将从理论+程序调试验证的方式详细讲解这部分知识,话不多说,直接进入主题. 一.迭代器(Iterater):     首先介绍迭代器,迭代器是访问集合元素的一种方式,迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.是不是觉得跟for循环很像?但是迭代器有几个特性需记住:    1.访问者

单线程多定时任务 前言:公司业务需求,实例当中大量需要启动定时器的操作:大家都知道python中的定时器用的是threading.Timer,每当启动一个定时器时,程序内部起了一个线程,定时器触发执行结束后,线程自动销毁:这里就涉及到一个问题,如果同时有大量启动定时器的需求时,内部线程过多,程序肯定就崩了,有没有启一个线程就能完成定时器的操作呢?网上查了一些资料,还没有看到能解决目前问题的现成代码,不如自己搞一个试试 1.初始版本: 思路:定时器,说白了就是延时执行指定的程序,目前自己重构pyt

单线程之间的并发就是利用一个线程实现并发的效果,也就是利用了cup遇到阻塞的那段时间去做别的事情,从而提高了cup的利用率,使之在单个线程中就实现了并发的效果. 下面就是一个简单的服务端单个线程实现并发的代码: from socket import * server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)#地址重用 server.bind(('127.0.0.1',8082)) #绑定端口

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 _