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…

1.多进程实现方式(类似于多线程) import multiprocessing import time,threading def thread_run():#定义一个线程函数 print("我是子线程%s" %threading.get_ident())  #threading.get_ident()函数获取当前线程的id def run(name):#定义一个进程函数 time.sleep(1) print("hello,我是进程%s" %name) t =…

协程 上次已经讲解了协程的的实现方法,和我对协程的一些理解.这里指我就先以代码说明协程的运行.def test1():    print 12         (2)    gr2.switch()     (3)    print 34         (6) def test2():    print 56         (4)    gr1.switch()     (5)    print 78         (8) gr1 = greenlet(test1)gr2 = greenl…

STACKLESS就算了,了解一下原理即可. GREENLET,GEVENT,EVENTLET这些,比较好测试,还是都 撸一次,得个印象. 测试代码都是网上的大路货. from greenlet import greenlet def test1(): print 12 gr2.switch() print 34 def test2(): print 56 gr1.switch() print 78 gr1 = greenlet(test1) gr2 = greenlet(test2) gr1.…

Greenlet简介 一个 “greenlet” 是一个很小的独立微线程.可以把它想像成一个堆栈帧,栈底是初始调用,而栈顶是当前greenlet的暂停位置.你使用greenlet创建一堆这样的堆 栈,然后在他们之间跳转执行.跳转不是绝对的:一个greenlet必须选择跳转到选择好的另一个greenlet,这会让前一个挂起,而后一个恢复.两 个greenlet之间的跳转称为 切换(switch) . 当你创建一个greenlet,它得到一个初始化过的空堆栈:当你第一次切换到它,他会启动指定的函数,…

在前面的文章中提到python原生的generator是semicoroutine,而greenlet是 真 协程.本文内容主要来自对官网文档的翻译,在其中也加入了很多自己的理解和例子.主要包括以下内容:什么是greenlet,greenlet的切换与函数调用的区别,greenlet的生命周期,以及使用greenlet的注意事项. greenlet初体验 Greenlet是python的一个C扩展,来源于Stackless python,旨在提供可自行调度的'微线程', 即协程.generato…

from greenlet import greenlet def test1(): print 12 gr2.switch() print 34 def test2(): print 56 gr1.switch() print 78 gr1 = greenlet(test1) gr2 = greenlet(test2) gr1.switch() 这里创建了两个greenlet协程对象,gr1和gr2,分别对应于函数test1()和test2().使用greenlet对象的switch()方法,…

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…

一:进程池与线程池(同步,异步+回调函数)先造个池子,然后放任务为什么要用“池”:池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 #提交任务的两种方式:    # 同步调用:提交完一个任务之后,就在原地等待,等待任务完完整整地运行完毕拿到结果后,再执行下一行代码,会导致任务是串行执行的    # 异步调用:提交完一个任务之后,不在原地等待,结果???,而是直接执行下…

代码: from greenlet import greenlet import random def pro(): 生产者 while True: item = random.randint(0,99) print("生产了:",item) c.switch(item) 向消费者发送item ,并阻塞自己,解阻塞消费者 def consumer(): 消费者 while True: item = p.switch() 用item接收生产者的数据,阻塞自己,解阻塞生产者 print(&…