def f1(): print(11) yield print(22) yield print(33) def f2(): print(55) yield print(66) yield print(77) v1 = f1() v2 = f2() next(v1) # v1.send(None) next(v2) # v1.send(None) next(v1) # v1.send(None) next(v2) # v1.send(None) next(v1) # v1.send(None) n

def customer(): r="" while True: n=yield r#,接收生产者的消息,并向消费者发送r print("customer receive",n) r="ok" def produce(c): c.send(None)#第一次启动协程必须发送None值,否则报如下错误 #TypeError: can't send non-None value to a just-started generator ): print

python中实现并发的方式有很多种,通过多进程并发可以真正利用多核资源,而多线程并发则实现了进程内资源的共享,然而Python中由于GIL的存在,多线程是没有办法真正实现多核资源的. 对于计算密集型程序,应该使用多进程并发充分利用多核资源,而在IO密集型程序中,多核优势并不明显,甚至由于大多数时间都是在IO堵塞状态,多进程的切换消耗反而让程序效率更加低下. 而当需要并发处理IO密集型任务时,就需要用到协程(Coroutine).协程并没有系统级的调度,而是用户级的调度方式,避免了系统调用的开销

如果认真读过上文的朋友,应该已经明白了yield from实现的底层generator到caller的上传数据通道是什么了.本文重点讲yield from所实现的caller到coroutine的向下数据通道又是什么.注意我讲的是yield from做的”是什么“,而不是yield from"如何做到的".这点区别非常大,大家一定要弄明白博主说的啥哈,不要弄混淆了. 一. 系统模型. 同样,仍然是上文的系统, 指把结束操作改为支持空行操作,它的业务需求是这样: 1. 需要读取一段放在一

一. 从列表中yield  语法形式:yield from <可迭代的对象实例> python中的列表是可迭代的, 如果想构造一个生成器逐一产生list中元素,按之前的yield语法,是在生成器内部遍历该list,每一轮用yiled依次产生一个生成的值. def generator(): for i in range(5): yield i return 'done' 采用yiled from语法,可以这样写, 每一个元素均用yield生成一个值, 是不是更简单 ! def generator

yield是python中一个非常重要的关键词,所有迭代器都是yield实现的,学习python,如果不把这个yield的意思和用法彻底搞清楚,学习python的生成器,协程和异步io的时候,就会彻底懵逼.所以写一篇总结讲讲yield的东西. 分成四块来讲, 这篇先说yield基本用法,后面会重点将yield from的牛逼之处 一, 生成器中使用yield 语法形式:yield <表达式> 这种情况,可以简单的把它理解为 return <表达式>, 每次next调用,会触发生成器

http://blog.rainy.im/2016/03/10/how-the-heck-does-async-await-work-in-python-3-5/ [译] Python 3.5 协程究竟是个啥 Yusheng · Mar 10, 2016 原文链接 : How the heck does async/await work in Python 3.5? 原文作者 : Brett Cannon 译文出自 : 掘金翻译计划 译者 : @Yushneng 校对者: @L9m,@iThre

转自:http://blog.rainy.im/2016/03/10/how-the-heck-does-async-await-work-in-python-3-5/ [译] Python 3.5 协程究竟是个啥 Yushneng · Mar 10th, 2016 原文链接 : How the heck does async/await work in Python 3.5? 原文作者 : Brett Cannon 译文出自 : 掘金翻译计划 译者 : @Yushneng 校对者: @L9m,

1.协程的概念: 协程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,在切换回来的时候,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),每当程序切换回来时,就进入上一次离开时程序所处的代码段. 综合起来,协程的定义就是: 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 2.yield实现的协程 传统的

阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet模块 四 Gevent模块 引子 之前我们学习了线程.进程的概念,了解了在操作系统中 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

一.协程(Coroutine) 1.知识背景 协程又称微线程,是一种用户态的轻量级线程.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,在适当的时候再返回来接着执行.因为协程拥有自己的寄存器上下

目录: 并发多线程 协程 I/O多路复用(未完成,待续) 一.并发多线程 1.线程简述: 一条流水线的执行过程是一个线程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的运行过程就是一个进程(一个进程内至少一个线程) 进程是资源单位 而线程才是cpu上的执行单位 2.线程的优点:共享资源.创建开销小 3.线程的模块开启方式之threading模块 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口.执行如下图: 方式一: 函数式调用 from threading import Threa

1 协程 1.1协程的概念 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程.(其实并没有说明白~) 我觉得单说协程,比较抽象,如果对线程有一定了解的话,应该就比较好理解了. 那么这么来理解协程比较容易: 线程是系统级别的,它们是由操作系统调度:协程是程序级别的,由程序员根据需要自己调度.我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序,那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序:别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序,这就是协程.也就是说同一

python中的协程:greenlet和gevent 协程是一中多任务实现方式,它不需要多个进程或线程就可以实现多任务. 1.通过yield实现协程: 代码: import time def A(): while 1: print('------A-----') time.sleep(0.1) yield() def B(): while 1: print('-------B-----') time.sleep(0.1) next(a) a = A() B() 执行结果: -------B---

一:什么是协程 协程(Coroutine):,又称微线程.协程是一种用户态的轻量级线程.是由用户自己控制,CPU根本不知道协程存在. 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在其他地方,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的时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的. 换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置. 注意:线程切换会保存到CPU的寄存器里. 协程的标准: 1)必须在只有一个单线程里实现并发 2)修改共享数

IO 多路复用 作用:  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) 即(可读/可写) IO请求时 解决并发  :  单线程 def get_data(key): client = socket.socket() # 与百度创建连接 client.connect(("www.baidu.com",80)) # 给百度发送数据, 告诉百度我要什么 client.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.ba

Python 进程线程协程 GIL 闭包 与高阶函数(五) 1 GIL线程全局锁 ​ 线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保证线程安全而采取的独立线程运行的限制,说白了就是一个核只能在同一时间运行一个线程.对于io密集型任务,python的多线程起到作用,但对于cpu密集型任务,python的多线程几乎占不到任何优势,还有可能因为争夺资源而变慢. 在分析线程全局锁之前我们先聊下python. (1) python语言的症结 ​ python是解释型语言

协程的概念级描述(与线程对比):转自知乎 链接 线程有两个必须要处理的问题:一是碰着阻塞式I\O会导致整个进程被挂起: 二是由于缺乏时钟阻塞,进程需要自己拥有调度线程的能力. 如果一种实现使得每个线程需要自己通过调用某个方法,主动交出控制权.那么我们就称这种线程是协作式的,即是协程. 在Python中关于协程的实现方式有三种: 最初的生成器变形yield/send 引入@asyncio.coroutine和yield from 在Python3.5版本中引入async/await关键字 以下代码

0x01 前导 如何基于单线程来实现并发? 即只用一个主线程(可利用的cpu只有一个)情况下实现并发: 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 1)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”执行的效果,如果多

Python3 迭代器与生成器 迭代器 迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 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.迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表,元组,集合.字典.range().文件句柄等可迭代对象(iterable)都可用于创建迭代器: 内部含有__iter__()方法的就是可迭代对象,遵循可迭代协议. 可迭代对象.__iter__

1. 前言 之前我们学习了线程.进程的概念,了解了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+