转自:http://www.jianshu.com/p/b5e347b3a17c?from=timeline Python黑魔法 --- 异步IO( asyncio) 协程 作者 人世间 关注 2017.01.17 11:12* 字数 3396 阅读 2856评论 9喜欢 33 python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高…

协程: 1.单线程运行,无法实现多线程. 2.修改数据时不需要加锁(单线程运行),子程序切换是线程内部的切换,耗时少. 3.一个cpu可支持上万协程,适合高并发处理. 4.无法利用多核资源,因为协程只有一个线程. 使用yield实现协程: import time import Queue def consumer(name): print("--->starting eating baozi...") while True: new_baozi = yield print(&qu…

转载自https://segmentfault.com/a/1190000008814676 好文章 所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式.对 Python 来说,并发还可以通过线程(threading)和多进程(multiprocessing)来实现. Asyncio 并不能带来真正的并行(parallelism).当然,因为 GIL(全局解释器锁)的存在,P…

1.1.1. 前期环境准备和基础知识 安装: pip3 install aiohttp pip3 install grequests pip3 install wheel pip3 install scrapy 注意: windows上scrapy依赖 https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/ 安装Twisted a. http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted, b. 下载:Twis…

协程的用武之地 并发量较大的系统和容易在IO方面出现瓶颈(磁盘IO,网络IO),采用多线程.多进程可以解决这个问题,当然线程.进程的切换时很消耗资源的.最好的解决方案是使用单线程方式解决并发IO问题--这就是协程发挥作用之处. 协程其实就是单线程在调度,是无法利用多核CPU,所以对于计算密集型的任务还是需要考虑多进程+协程的方式. 参考: http://blog.csdn.net/qq910894904/article/details/41699541 http://www.cnblogs.co…

python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高效的并发任务.Python的在3.4中引入了协程的概念,可是这个还是以生成器对象为基础,3.5则确定了协程的语法.下面将简单介绍asyncio的使用.实现协程的不仅仅是asyncio,tornado和gevent都实现了类似的功能. event_loop 事件循环:程序开启一个无…

asyncio模块:示例一 import asyncio @asyncio.coroutine def func1(): print('before...func1......') yield from asyncio.sleep(5) print('end...func1......') tasks = [func1(), func1()] loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks…

No1: 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. 优势: 1.最大的优势就是协程极高的执行效率.因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显. 2.不需要多线程的锁机制,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. No2: 因为协程是一个线程执行,那怎么利用多核CPU呢?…

Python的语法是简洁的,也是难理解的. 比如yield关键字: def fun(): for i in range(5): print('test') x = yield i print('good', x) if __name__ == '__main__': a = fun() # print(a.__next__()) # print(a.__next__()) # print(a.__next__()) y = a.send(None) y = a.send(-1) y = a.se…

whenif 关注 2017.02.13 23:48* 字数 1750 阅读 250评论 0喜欢 8 目录 1. 迭代(iteration)与迭代器(iterator) 1.1 构建简单迭代器 1.2 调用next() 1.3 迭代器状态图2. 生成器(generator) 2.1 创建简单生成器 2.2 利用函数定义生成器3. 协程 3.1 概念理解 3.2 实例4. 异步IO 4.1 概念理解 4.2 实例 1 迭代(iteration)与迭代器(iterator) 迭代是重复反馈过程的活动…