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什么是greenlet? 虽然CPython(标准Python)能够通过生成器来实现协程,但使用起来还并不是很方便. 与此同时,Python的一个衍生版 Stackless Python实现了原生的协程,它更利于使用. 于是,大家开始将 Stackless 中关于协程的代码单独拿出来做成了CPython的扩展包. 这就是 greenlet 的由来,因此 greenlet 是底层实现了原生协程的 C扩展库 greenlet的基本使用 # 基于greenlet的生产者消费者协程 from green…
一 gevent模块 gevent应用场景: 单线程下,多个任务,io密集型程序 安装 pip3 install 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可以检测io,实现遇到io自动切换另外一个任务 #用法 g1=gevent.spawn(func,1,…
并发编程协程之Gevent Gevent官网文档地址:http://www.gevent.org/contents.html 基本概念 我们通常所说的协程Coroutine其实是corporate routine的缩写,直接翻译为协同的例程,一般我们都简称为协程. 在linux系统中,线程就是轻量级的进程,而我们通常也把协程称为轻量级的线程即微线程. 进程和协程 下面对比一下进程和协程的相同点和不同点: 相同点:我们都可以把他们看做是一种执行流,执行流可以挂起,并且后面可以在你挂起的地方恢复执行…
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1.实现多个任务之间进行切换,yield.greenlet都没有实现检测I/O,greenlet在实现多任务切换下更简单 from greenlet import greenlet def eat(name): print(f"{name} eat 1") g2.switch('egon') # 切换 print(f"{name} eat 2") g2.switch() def play(name): print(f"{name} play 1"…
Python进阶----异步同步,阻塞非阻塞,线程池(进程池)的异步+回调机制实行并发, 线程队列(Queue, LifoQueue,PriorityQueue), 事件Event,线程的三个状态(就绪,挂起,运行) ,***协程概念,yield模拟并发(有缺陷),Greenlet模块(手动切换),Gevent(协程并发) 一丶同步,异步 同步:    所谓同步就是一个任务需要依赖另一个任务时,只有被依赖任务执行完毕之后,依赖的任务才会完成.这是可靠的任务序列.要么都成功,要么失败,两个任务的状…
进程.线程和协程的区别 进程拥有自己独立的堆和栈,既不共享堆,亦不共享栈,进程由操作系统调度. 线程拥有自己独立的栈和共享的堆,共享堆,不共享栈,线程亦由操作系统调度(标准线程是的). 协程和线程一样共享堆,不共享栈,协程由程序员在协程的代码里显示调度. 协程和线程的区别是:协程避免了无意义的调度,由此可以提高性能,但也因此,程序员必须自己承担调度的责任,同时,协程也失去了标准线程使用多CPU的能力. Greenlet模块 #!/usr/bin/env python # -*- coding:u…
需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…
今天学习了并发编程中的最后一部分,协程,也是python中区别于java,c等语言中很大不同的一部分 1.协程产生的背景 2.协程的概念 3.yield模拟协程 4.协程中主要的俩个模块 5.协程的应用 开始今日份总结 1.协程产生的背景 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…
让计算机程序并发的运行是一个经常被讨论的话题,今天我想讨论一下Python下的各种并发方式. 并发方式 线程(Thread) 多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具(JS程序员请回避),使用多线程可以有效的利用CPU资源(Python例外).然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免,尤其是对竞争资源的同步问题. 然而在python中由于使用了全局解释锁(GIL)的原因,代码并不能同时在多核上并发的运行,也就是说,Python的多线程不能并发,很多人会发现使用多线…