asyncio 是 Python 中的异步IO库,用来编写并发协程,适用于IO阻塞且需要大量并发的场景,例如爬虫.文件读写. asyncio 在 Python3.4 被引入,经过几个版本的迭代,特性.语法糖均有了不同程度的改进,这也使得不同版本的 Python 在 asyncio 的用法上各不相同,显得有些杂乱,以前使用的时候也是本着能用就行的原则,在写法上走了一些弯路,现在对 Python3.7+ 和 Python3.6 中 asyncio 的用法做一个梳理,以便以后能更好的使用. 协程与as…

https://blog.csdn.net/qq_29349715/article/details/79730786 python协程只能运行在事件循环中,但是一旦事件循环运行,又会阻塞当前任务.所以只能在当前进程中再开一个线程,这个线程的主要任务是运行事件循环,就是event_loop,因为他是一个无限循环,会阻塞当前线程.放一个自己写的demo,注释写的很详细.另外还有一点需要注意,一个事件循环中不能运行另外一个事件循环. import asyncio from threading impo…

在高并发的场景下,python提供了一个多线程的模块threading,但似乎这个模块并不近人如意,原因在于cpython本身的全局解析锁(GIL)问题,在一段时间片内实际上的执行是单线程的.同时还存在着资源争夺的问题.python3.4之后引入了基于生成器对象的协程概念.也就是asyncio模块.除了asyncio模块,python在高并发这一问题还提出了另外一些解决方案,例如tornado和gevent都实现了类似的功能.由此,在方案选择上提供了更多的可能性.以下是threading模块和a…

背景 进程是操作系统分配资源的最小单位,每个进程独享4G的内存地址空间,因此进程内数据是安全的,检查间的通信需要使用特定的方法.同理,正是因为进程是数据安全的,所以导致进程的切换是一个很麻烦效率不高的操作.为了解决进程切换带来的问题,线程这个名词出现了,一个进程可以包含多个线程,一个进程下的所有线程共享所有的数据,数据可以直接访问,协程的切换比进程的切换更快.进程和线程的切换是有操作系统控制,不是应用程序自己控制,是被动的.为了开发出应用程序自己可控制,百万级任务切换的方案,协程这个概念被提出了…

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.…

协程实现了在单线程下的并发,每个协程共享线程的几乎所有的资源,除了协程自己私有的上下文栈:协程的切换属于程序级别的切换,对于操作系统来说是无感知的,因此切换速度更快.开销更小.效率更高,在有多IO操作的业务中能极大提高效率. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(…

引言 同步:不同程序单元为了完成某个任务,在执行过程中需靠某种通信方式以协调一致,称这些程序单元是同步执行的. 例如购物系统中更新商品库存,需要用"行锁"作为通信信号,让不同的更新请求强制排队顺序执行,那更新库存的操作是同步的. 简言之,同步意味着有序. 阻塞:程序未得到所需计算资源时被挂起的状态. 程序在等待某个操作完成期间,自身无法继续干别的事情,则称该程序在该操作上是阻塞的. 常见的阻塞形式有:网络I/O阻塞.磁盘I/O阻塞.用户输入阻塞等. 阻塞状态下的性能提升 引入多进程:…

python协程详解,gevent asyncio 新建模板小书匠 #协程的概念 #模块操作协程 # gevent 扩展模块 # asyncio 内置模块 # 基础的语法 1.生成器实现切换 [1] import time def func1(): print(1) yield 1 time.sleep(1) print(2) def func2(): g=func1() next(g) func2() ------------结果: 1 [2] import time def func1():…

python异步编程之asyncio   前言:python由于GIL(全局锁)的存在,不能发挥多核的优势,其性能一直饱受诟病.然而在IO密集型的网络编程里,异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率,弥补了python性能方面的短板,如最新的微服务框架japronto,resquests per second可达百万级. python还有一个优势是库(第三方库)极为丰富,运用十分方便.asyncio是python3.4版本引入到标准库,python2x没有加这个库,毕竟python3x才是未来啊…

Python中的协程大概经历了如下三个阶段:1. 最初的生成器变形yield/send2. 引入@asyncio.coroutine和yield from3. 在最近的Python3.5版本中引入async/await关键字一.生成器变形yield/send 普通函数中如果出现了yield关键字,那么该函数就不再是普通函数,而是一个生成器. def mygen(alist):    while len(alist) > 0:        c = randint(0, len(alist)-1)…