Retrofit2.6开始增加了对Kotlin协程的支持,可以通过suspend函数进行异步调用.本文简单介绍一下Retrofit中协程的使用 导入依赖 app的build文件中加入: implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0' implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.9.0' 注意依赖版本 data class data class ResultData<T

协程是个很好的东西,它能做的事情与线程相似,区别在于:协程是使用者可控的,有API给使用者来暂停和继续执行,而线程由操作系统内核控制:另 外,协程也更加轻量级.这样,在遇到某些可能阻塞的操作时,可以使用暂停协程让出CPU:而当条件满足时,可以继续执行这个协程.目前在网络服务器领域, 使用Lua协程最好的范例就是ngx_lua了,我自己的项目qnode也是借助Lua协程的概念:每一个qnode中的微进程底层对应一个Lua协程, 这样底层的异步操作可以在使用者使用同步的方式写出来.Coool. 来看

协程是个很好的东西,它能做的事情与线程相似,区别在于:协程是使用者可控的,有API给使用者来暂停和继续执行,而线程由操作系统内核控制:另外,协程也更加轻量级.这样,在遇到某些可能阻塞的操作时,可以使用暂停协程让出CPU:而当条件满足时,可以继续执行这个协程.目前在网络服务器领域,使用Lua协程最好的范例就是ngx_lua了 来看看Lua协程内部是如何实现的. 本质上,每个Lua协程其实也是对应一个LuaState指针,所以其实它内部也是一个完整的Lua虚拟机-有完整的Lua堆栈结构,函数调用栈等

原创不易,转载请联系作者 深入理解协程分为三部分进行讲解: 协程的引入 yield from实现异步协程 async/await实现异步协程 本篇为深入理解协程系列文章的最后一篇. 从本篇你将了解到: async/await的使用. 如何从yield from风格的协程修改为async/await风格. 篇幅较长,请耐心阅读. async/await的引入 上篇[yield from实现异步协程]我们引入了asynico模块,结合yield from实现异步协程.但语法不够简洁,其中涉及的生成器

1.前言 Hello,各位小伙伴,又见面了,回首过去,RxHttp 就要迎来一周年生日了(19年4月推出),这一年,走过来真心....真心不容易,代码维护.写文章.写文档等等,经常都是干到零点之后,也是我首次花费大部分业余时间来维护一个开源项目,全程一个人维护,要知道,网络请求库不同于其它开源项目,各位同僚对这类项目的要求都非常高,而且前面有一座大山Retrofit,如何在这种情况下,杀出重围?那就只有死磕细节,做到人无我有,人有我精. 幸运的是,RxHttp它做到了,截止本文发表,在Githu

@ 目录 前言 一.准备工作 二.开始使用 1.简单使用 2.DSL 3.扩展函数 4.请求发起 总结 前言 Retrofit 从 2.6.0 版本开始, 内置了对 Kotlin Coroutines 的支持. 我们统一处理异常及响应状态码, 使用DSL 让代码更加漂亮整洁 先导包: //协程 implementation "org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.4.3" implementation 'org.jetbrain

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,

本节内容: 线程: a:基本的使用: 创建线程: 1:方法 import threading def f1(x): print(x) if __name__=='__main__': t=threading.Thread(target=f1,args=(,)) t.start() t=threading.Thread(target=f1,args=(1,))创建线程,target=动作(执行什么,需要是可被调用的函数)args参数元组,要求参数最后加个逗号. 当我们创建一个线程时候,t.star

http://blog.csdn.net/win_lin/article/details/8242653 译文在后面. State Threads for Internet Applications Introduction State Threads is an application library which provides a foundation for writing fast and highly scalable Internet Applications on UNIX-li

本节内容 Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 RabbitMQ队列 Redis\Memcached缓存 Paramiko SSH Twsited网络框架 引子 到目前为止,我们已经学了网络并发编程的2个套路, 多进程,多线程,这哥俩的优势和劣势都非常的明显. 进程: 一个程序要运行时所需要资源的集合. 进程是资源的集合,相当于一个车间. 一个进程至少需要一个线程,这个线程称为主线程. 一个进程里可以有多个线程 cpu核数越多,代表着你可以真正并发的线程越多(这

Python之路,Day9 - 异步IO\数据库\队列\缓存   本节内容 Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 Python连接Mysql数据库操作 RabbitMQ队列 Redis\Memcached缓存 Paramiko SSH Twsited网络框架 引子 到目前为止,我们已经学了网络并发编程的2个套路, 多进程,多线程,这哥俩的优势和劣势都非常的明显,我们一起来回顾下 协程 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

用过go erlang gevent的亲们应该都会知道协程在应用中带来的方便. 如果对协程不理解的同学,通过阅读下面例子可以快速了解我们框架的协程的意义,已了解的可以跳过这部分. 协程例子:假设我们要发个Get请求获取百度首页内容: php同步方式:$result = file_get_contents("http://www.baidu.com"), php果然是世界上最好的语言,多么简洁. 然后java和c++的同学开始不屑了: "呵呵, 同步,鄙视你不解释."

concurrent.futures  —Launching parallel tasks    concurrent.futures模块同时提供了进程池和线程池,它是将来的使用趋势,同样我们之前学习的进程池Pool和threadpool模块也可以使用. 对进程池疑惑的可以参阅:32进程池与回调函数http://www.cnblogs.com/liluning/p/7445457.html 对threadpool模块疑惑的可以看我闲暇时写的一段代码:(因为本人也不了解这个模块,代码里写的也是自己

项目说明: 1.项目介绍   本项目使用Python提供的协程+scrapy中的选择器的使用(相当好用)实现爬取妹子图的(福利图)图片,这个学会了,某榴什么的.pow(2, 10)是吧! 2.用到的知识点   本项目中会用到以下知识点 ① Python的编程(本人使用版本3.6.2) ② 使用scrapy中的css选择器 ③ 使用async协程 ④ 使用aiohttp异步访问url ⑤ 使用aiofiles异步保存文件 3. 项目效果图 项目实现: 我们最终的目的是把图片的标题替换成需要保存的目

一 引出协成 并发的本质是:切换+保存状态 CPU在运行行一个任务时,会在两种情况下切走去执行其他任务,一是该任务发生了阻塞,二是运行该任务的时间过长 yeild可以保存状态,yeild状态保存与操作系统很像 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数,从而实现单线程内程序之间的切换 #串行执行 import time def consumer(res): '''任务1:接收数据,处理数据''' pass def producer(): '''任务2:生产数据''' res=[] for i

一,concurent.furtrue进程池和线程池 1.1 concurent.furtrue 开启进程,多进程&线程,多线程 # concurrent.futures创建并行的任务 # 进程池 ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor # 下面例子是Io密集型,所以时间上比叫多 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): prin

一.课程介绍 1. 课程来源 本课程核心部分来自<500 lines or less>项目,作者是来自 MongoDB 的工程师 A. Jesse Jiryu Davis 与 Python 之父 Guido van Rossum.项目代码使用 MIT 协议,项目文档使用 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode 协议. 课程内容在原文档基础上做了稍许修改,增加了部分原理介绍,步骤的拆解分析及源代码注释. 2. 内容简介 传统计算机

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

本节内容 线程池 进程池 协程 try异常处理 IO多路复用 线程的继承调用 1.线程池 线程池帮助你来管理线程,不再需要每个任务都创建一个线程进行处理任务. 任务需要执行时,会从线程池申请线程,有则使用线程池的线程执行任务,如果没有就等着,其他在执行的任务执行完毕后释放线程,等待的任务就可以使用释放的线程来执行操作了. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests import time def taks(u

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