import greenlet def f1(): print(11) gr2.switch() print(22) gr2.switch() def f2(): print(33) gr1.switch() print(44) # 协程 gr1 gr1 = greenlet.greenlet(f1) # 协程 gr2 gr2 = greenlet.greenlet(f2) gr1.switch()…

1.线程的其他方法 from threading import Thread,current_thread import time import threading def f1(n): time.sleep(1) print('子线程名称',current_thread().getName())#获取线程名 if __name__=='__main__': t1=Thread(target=f1,args=(1,)) t1.start() print('主线程名称',current_threa…

1.协程初识,greenlet模块 2.gevent模块(需要pip安装) 一.协程初识,greenlet模块: 协程:是单线程下的并发,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,即协程是由用户程序自己控制调度的. greenlet模块要自己用pip安装 #协程: #本质上是一个线程 #能够在多个任务之间切换来节省一些IO时间 #协程中任务之间的切换也消耗时间,但是开销远远小于进程线程之间的切换 #协程的意义: #在遇到IO操作的时候,切换到…

1.greenlet模块:实现20个任务切换 如果我们在单个线程内有20个任务,要想实现在多个任务之间切换,使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换 使用yield生成器的方式过于麻烦(需要先得到初始化一次的生成器,然后再调用send...非常麻烦) (1)switch 开关:执行greenlet对象 # 一个线程里面有20个任务,实现在多个任务之间切换 # pip install greenlet # 安装失败 from greenlet import greenlet…

一 协程 1. 协程: 单线程下的并发,又称微线程,纤程.协程是一种用户态的轻量级线程,即协程是由用户程序自己控制调度的. 并发真正的核心: 切换并且保持状态. 开启协程并发的执行,自己的程序把控着CPU在多个任务之间来回切换 + 保持状态. 对比操作系统控制线程的切换,用户在单线程内控制协程的切换优缺点: 2. 优点: 1. 协程的切换开销更小,属于程序级别的切换,操作系统完全感知不到,因而更加轻量级 2. 单线程内就可以实现并发的效果,最大限度的利用cpu 3. 缺点: 协程的本质是单线程,…

一.协程介绍 协程:是单线程下的并发,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,即协程是由用户程序自己控制调度的. 协程相比于线程,最大的区别在于,协程不需要像线程那样来回的中断切换,也不需要线程的锁机制,因为线程中断或者锁机制都会对性能问题造成影响,所以协程的性能相比于线程,性能有明显的提高,尤其在线程越多的时候,优势越明显. 协程的好处: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 "原子操作(atomic operation…

一 greenlet模块 不敢是yield,还是greenlet都没有实现检测io,实现遇到io切换效果 如果我们在单个线程内有20个任务,要想实现在多个任务之间切换,使用yield生成器的方式过于麻烦(需要先得到初始化一次的生成器,然后再调用send...非常麻烦),而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换 安装greenlet模块 pip3 install greenlet switch() 启动 #安装:pip3 install greenlet from gre…

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"…

昨日内容回顾 I/O模型,面试会问到I/O操作,不占用CPU.它内部有一个专门的处理I/O模块.print和写log 属于I/O操作,它不占用CPU 线程GIL保证一个进程中的多个线程在同一时刻只有一个可以被CPU执行 后续的项目,特别是处理网络请求,非常多. 实例化一个Lock(),它就是一个互斥锁 LCOK 和RLOCK互斥锁LCOK死锁rlock 递归锁递归锁不会发生死锁现象 2个进程中的线程,不会受到GIL影响.GIL是针对一个进程中的多个线程,同一时间,只能有一个线程访问CPU针对GI…

1.协程并发:切+保存状态单线程下实现并发:协程 切+ 保存状态 yield 遇到io切,提高效率 遇到计算切,并没有提高效率 检测单线程下 IO行为 io阻塞 切 相当于骗操作系统 一直处于计算协程:...单线程下实现并发:根本目标:遇到IO就切,一个线程的整体IO降下来程序用的cpu 时间长,就叫执行效率高效率最高:多个进程 (多个cpu) 每个进程开多个线程 每个线程用到协程 (IO就切)总结协程特点: #并发执行 import time def producer(): g=consume…

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…

昨日内容回顾 I/O模型,面试会问到I/O操作,不占用CPU.它内部有一个专门的处理I/O模块.print和写log 属于I/O操作,它不占用CPU 线程GIL保证一个进程中的多个线程在同一时刻只有一个可以被CPU执行 后续的项目,特别是处理网络请求,非常多. 实例化一个Lock(),它就是一个互斥锁 LCOK 和RLOCK互斥锁LCOK死锁rlock 递归锁递归锁不会发生死锁现象 2个进程中的线程,不会受到GIL影响.GIL是针对一个进程中的多个线程,同一时间,只能有一个线程访问CPU针对GI…

1.线程回调 在线程池/进程池每次提交任务,都会返回一个表示任务的对象,Future对象Future对象具备一个绑定方法,add_done_callback 用于指定回调函数 add 意味着可以添加多个回调函数如果直接使用Thread的话,如何完成回调 from threading import Thread import time def call_back(res): print('任务结果拿到了:%s' % res) def parser(res): print('任务结果拿到了:%s'…

昨日内容回顾 I/O模型,面试会问道 I/O操作,不占用CPU,它内部有一个专门的处理I/O模块 print和写log属于I/O操作,它不占用CPU 线程 GIL保证一个进程中的多个线程在同一时刻只有一个可以被CPU执行 后续的项目,特别是处理网络请求,非常多. 实例化一个Lock(),它就是一个互斥锁 LOCK和RLOCK 互斥锁LOCK 死锁 rlock递归锁 递归锁不会发生死锁现象 2个进程中的线程,不会受到GIL影响. GIL是针对一个进程中的多个线程,同一事件,只能有一个线程访问CPU…

一 greenlet模块 如果我们在单个线程内有20个任务,要想实现在多个任务之间切换,使用yield生成器的方式过于麻烦(需要先得到初始化一次的生成器,然后再调用send...非常麻烦),而使用greenlet模块可以非常简单地实现这20个任务直接的切换 #安装:pip3 install greenlet from greenlet import greenlet def eat(name): print('%s eat 1' %name) g2.switch('egon') print('%…

目录 一:协程 1.什么是协程? 2.携程的作用? 3.安装第三方模块:在命令行下 二:greenlet模块(初级模块,实现了保存状态加切换) 三: gevent模块(协程模块) 1.time 模式协程 遇到io情况 2.解决time无法遇到io切换 四:协程实现TCP服务端并发的效果 五: asyncio(内置协程模块) 一:协程 1.什么是协程? python的线程属于内核级别的,即由操作系统控制调度(如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限,切换其他线程运行) 单线程内开启…

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里…

首先介绍一下携程App的网络服务架构.由于携程业务众多,开发资源导致无法全部使用Native来实现业务逻辑,因此有相当一部分频道基于Hybrid实现.网络通讯属于基础&业务框架层中基础设施的一部分,为App提供统一的网络服务: 1Native端的网络服务 Native模块是携程的核心业务模块(酒店.机票.火车票.攻略等),Native模块的网络服务主要通过TCP连接实现,而非常见的Restful HTTP API那种HTTP连接,只有少数轻量级服务使用HTTP接口作为补充. TCP连接网络服务模…

携程Android App的插件化和动态加载框架已上线半年,经历了初期的探索和持续的打磨优化,新框架和工程配置经受住了生产实践的考验.本文将详细介绍Android平台插件式开发和动态加载技术的原理和实现细节,回顾携程Android App的架构演化过程,期望我们的经验能帮助到更多的Android工程师. 需求驱动 2014年,随着业务发展需要和携程无线部门的拆分,各业务产品模块归属到各业务BU,原有携程无线App开发团队被分为基础框架.酒店.机票.火车票等多个开发团队,从此携程App的开发和发布…

编者:本文来自携程框架研发部高级经理魏晓军在第二期[携程技术微分享]上的分享,以下为整理后的文字实录.视频回放可点击这里.关注携程技术中心微信公号ctriptech,可获知更多微分享课程信息. 因为支持用javascript开发原生应用,React Native一推出就受到不少公司热捧,各家都跃跃欲试.但有一个痛点是,在移动端,我们是否有必要开发多套程序:iOS.Android和H5?本次将通过对Moles框架的分享,介绍携程在React Native方面的实战干货,希望给大家一些灵感和启发.…

我所了解的 IBM.京东.携程.eBay 的 OpenStack 云 参加过几次 OpenStack meetup 活动,听过这几家公司的Architect 讲他们公司的 OpenStack产品.本文试着凭借影响加网络搜索,按照自己的理解,对这些公司的 OpenStack 产品和使用做个大概的比较.一家之言而已. 1.IBM 的 OpenStack 云 IBM 现在把 Cloud 做为公司几大战略之一,其中 IAAS 是 OpenStack + Soft Layer,所以 OpenStack 处…

React Native(下文简称 RN)开源已经一年多时间,国内各大互联网公司都在使用,携程也在今年 5 月份投入资源开始引入,并推广给多个业务团队使用,本文将会分享我们遇到的一些问题以及我们的优化方案. 一.背景和使用情况介绍 为什么会引入 React Native? 1. AppSize 占用 携程旅行 App 从 11 年开始开发,至今已有 5 年多时间,随着各项业务功能的全面移动化,以及公司"Mobile first"策略的指引下,App 功能越来越多,越来越臃肿,Size…

因为支持用javascript开发原生应用,React Native一推出就受到不少公司热捧,各家都跃跃欲试.但有一个痛点是,在移动端,我们是否有必要开发多套程序:iOS.Android和H5?本次将通过对Moles框架的分享,介绍携程在React Native方面的实战干货,希望给大家一些灵感和启发. 本次分享的内容包括三个方面: Moles框架在React Native和我们主App的集成中起到了什么作用? Moles框架是如何打通Android.iOS.H5.SEO,让我们一套代码跑在多个…

携程Android App的插件化和动态加载框架已上线半年,经历了初期的探索和持续的打磨优化,新框架和工程配置经受住了生产实践的考验.本文将详细介绍Android平台插件式开发和动态加载技术的原理和实现细节,回顾携程Android App的架构演化过程,期望我们的经验能帮助到更多的Android工程师. 需求驱动 2014年,随着业务发展需要和携程无线部门的拆分,各业务产品模块归属到各业务BU,原有携程无线App开发团队被分为基础框架.酒店.机票.火车票等多个开发团队,从此携程App的开发和发布…

greenlet为了更好使用协程来完成多任务,python中greenlet模块对其封装,从而使得切换任务变得更加简单安装方式 pip3 install greenlet 示例代码: from greenlet import greenlet import time def test1(): while True: print("-----真-----") gr2.switch() time.sleep(0.5) def test2(): while True: print("…

转自:http://www.uml.org.cn/wfw/201808153.asp 一.介绍 Apollo(阿波罗)[参考附录]是携程框架部研发并开源的一款生产级的配置中心产品,它能够集中管理应用在不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. Apollo目前在国内开发者社区比较热,在Github上有超过5k颗星,在国内众多互联网公司有落地案例,可以说Apollo是目前配置中心产品领域Number1的产品,其成熟度和企…

一.线程池(concurrent.futures模块) #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwargs…

只有本人能看懂的-Python线程,进程,携程,I/O同步,异步 举个栗子: 我想get三个url,先用普通的for循环 import requests from multiprocessing import Process from threading import Thread import requests import time # -----正常遍历 串行 同步----- def get_page(url): page = requests.get(url) print(url) st…

携程大数据平台负责人张翼分享携程的实时大数据平台的迭代,按照时间线介绍采用的技术以及踩过的坑.携程最初基于稳定和成熟度选择了Storm+Kafka,解决了数据共享.资源控制.监控告警.依赖管理等问题之后基本上覆盖了携程所有的技术团队.今年的两个新尝试是Streaming CQL(华为开源)和JStorm(阿里开源),意在提升开发效率.性能和处理消息拥塞能力,目前已有三分之一的Storm应用已经迁到JStorm 2.1上. 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎…

今天写了一个携程界面的UI,利用H5的弹性盒子来实现,学过H5弹性盒子的,来看是比较方便的,因为CSS代码都差不多. 可以看看这篇博客 快速使用CSS 弹性盒子 效果图如下: 主要是携程首页的四个模块: 代码: <view class="page"> <view class="page__bd"> <view class="section__nav"> <view class="left bor…