在某些应用场景下,想要提高python的并发能力,可以使用多线程,或者协程.比如网络爬虫,数据库操作等一些IO密集型的操作.下面对比python单线程,多线程和协程在网络爬虫场景下的速度. 一,单线程. 单线程代 1 #!/usr/bin/env  2 # coding:utf8 3 # Author: hz_oracle import MySQLdb import gevent import requests import time class DbHandler(object): def _

上一篇博客中我介绍了如何将爬虫改造为多进程爬虫,但是这种方法对爬虫效率的提升不是非常明显,而且占用电脑cpu较高,不是非常适用于爬虫.这篇博客中,我将介绍在爬虫中广泛运用的多线程+协程的解决方案,亲测可提高效率至少十倍以上. 本文既然提到了线程和协程,我觉得有必要在此对进程.线程.协程做一个简单的对比,了解这三个程之间的区别. 以下摘自这篇文章:http://www.cnblogs.com/guokaixin/p/6041237.html 1.进程 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上

单线程多任务协程vip电影爬取 ​ --仅供学习使用勿作商用如有违规后果自负!!! 这几天一直在使用python爬取电影,主要目的也是为了巩固前段时间强化学习的网络爬虫,也算是一个不错的检验吧,面对众多的反爬机制,爬虫真的是一件不容易的事,但我们本着"没有爬不下来的东西,只有懒惰的程序员"的坊间箴言,在遵守有关法律法规的前提下,与反爬机制作斗争,也是一个提升自我的过程.下面言归正传,今天我们学习一下使用单线程多任务协程方式来爬取普通电影和vip电影 一.明确几个概念 关于网络抓包: e

首先我们来了解下python中的进程,线程以及协程! 从计算机硬件角度: 计算机的核心是CPU,承担了所有的计算任务.一个CPU,在一个时间切片里只能运行一个程序. 从操作系统的角度: 进程和线程,都是一种CPU的执行单元. 进程:表示一个程序的上下文执行活动(打开.执行.保存...) 线程:进程执行程序时候的最小调度单位(执行a,执行b...) 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 并行 和 并发: 并行:多个CPU核心,不同的程序就分配给不同的CPU来运行.可以让多个程序同时执行

一,concurent.furtrue进程池和线程池 1.1 concurent.furtrue 开启进程,多进程&线程,多线程 # concurrent.futures创建并行的任务 # 进程池 ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor # 下面例子是Io密集型,所以时间上比叫多 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): prin

引言 在学习Python多进程.多线程之前,先脑补一下如下场景: 说有这么一道题:小红烧水需要10分钟,拖地需要5分钟,洗菜需要5分钟,如果一样一样去干,就是简单的加法,全部做完,需要20分钟:但是,如果在烧水的同时去拖地.洗菜,全部做完,只需要10分钟! 可以将上述示例中,做事的主体:人,理解成计算机的CPU,而第二种做事方式,可以简单的理解成多任务! 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的. 硬件中:CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 软件中:操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算

这篇主要是对概念的理解: 1.异步和多线程区别:二者不是一个同等关系,异步是最终目的,多线程只是我们实现异步的一种手段.异步是当一个调用请求发送给被调用者,而调用者不用等待其结果的返回而可以做其它的事情.实现异步可以采用多线程技术或则交给另外的进程来处理.多线程的好处,比较容易的实现了 异步切换的思想, 因为异步的程序很难写的.多线程本身程还是以同步完成,但是应该说比效率是比不上异步的. 而且多线很容易写, 相对效率也高. 2.异步和同步的区别:  在io等待的时候,同步不会切走,浪费了时间.异

浅谈 Python 多线程.进程.协程上手体验 前言:浅谈 Python 很多人都认为 Python 的多线程是垃圾(GIL 说这锅甩不掉啊~):本章节主要给你体验下 Python 的两个库 Threading Multiprocessing Gevent 一.线程 Threading Threading 模块建立在 _thread 模块之上._thread 模块以低级.原始的方式来处理和控制线程,而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装,提供了更方便的 api 来处理线程

先看的这篇文章:http://blog.csdn.net/qq910894904/article/details/41699541 以nginx为代表的事件驱动的异步server正在横扫天下,那么事件驱动模型会是server端模型的终点吗? 我们可以深入了解下,事件驱动编程的模型. 事件驱动编程的架构是预先设计一个事件循环,这个事件循环程序不断地检查目前要处理的信息,根据要处理的信息运行一个触发函数.其中这个外部信息可能来自一个目录夹中的文件,可能来自键盘或鼠标的动作,或者是一个时间事件.这个触

用过go erlang gevent的亲们应该都会知道协程在应用中带来的方便. 如果对协程不理解的同学,通过阅读下面例子可以快速了解我们框架的协程的意义,已了解的可以跳过这部分. 协程例子:假设我们要发个Get请求获取百度首页内容: php同步方式:$result = file_get_contents("http://www.baidu.com"), php果然是世界上最好的语言,多么简洁. 然后java和c++的同学开始不屑了: "呵呵, 同步,鄙视你不解释."

目录: 并发多线程 协程 I/O多路复用(未完成,待续) 一.并发多线程 1.线程简述: 一条流水线的执行过程是一个线程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的运行过程就是一个进程(一个进程内至少一个线程) 进程是资源单位 而线程才是cpu上的执行单位 2.线程的优点:共享资源.创建开销小 3.线程的模块开启方式之threading模块 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口.执行如下图: 方式一: 函数式调用 from threading import Threa

concurrent.futures 异步执行进程线程池的模块,一个抽象类,定义submit,map,shutdown方法 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import time,os,random def task(n): print(os.getpid(),'is running') time.sleep(random.randint(,)) if __name__ == '__mai

1 引言 协程是近几年并发编程的一个热门话题,与Python多进程.多线程相比,协程在很多方面优势明显.本文从协程的定义和意义出发,结合asyncio模块详细讲述协程的使用. 2 协程的意义 2.1 什么是协程 协程,又称微线程,英文名为Coroutine.对于多线程,在执行一个个不同任务时,遇到阻塞(例如IO操作)时,操作系统会自动将CPU资源切换给另一个线程.但协程不同,协程是用户态的轻量级线程,更多的依靠用户切换. 2.2 协程的作用 与线程不同的是,协程需要用户自己进行手动切换——当某线

前面讲了为什么python里推荐用多进程而不是多线程,但是多进程也有其自己的限制:相比线程更加笨重.切换耗时更长,并且在python的多进程下,进程数量不推荐超过CPU核心数(一个进程只有一个GIL,所以一个进程只能跑满一个CPU),因为一个进程占用一个CPU时能充分利用机器的性能,但是进程多了就会出现频繁的进程切换,反而得不偿失. 不过特殊情况(特指IO密集型任务)下,多线程是比多进程好用的. 举个例子:给你200W条url,需要你把每个url对应的页面抓取保存起来,这种时候,单单使用多进程,

1.测试学习 (2)单线程: from time import sleep import time def request(url): print('正在请求:',url) sleep() print('下载成功:', url) urls = ['www.baidu.com','www.sogou.com','www.goubanjia.com'] start = time.time() for url in urls: request(url) print(time.time()-start)

内容目录: Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 Python连接Mysql数据库操作 RabbitMQ队列 Redis\Memcached缓存 Paramiko SSH Twsited网络框架   网络并发编程的2个套路, 多进程,多线程 协程 协程,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. 协程拥有自己的寄存器上下文和栈.协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄

状态机 有限状态机(Finite State Machine 或 Finite State Automata)是软件领域中一种重要的工具. 状态机允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为.对象内部状态决定行为方式,对象状态改变行为方式改变,这里强调内部状态. Command 模式是将命令请求封装成一个为对象,将不同的请求对象参数化以达到同样的调用执行不同的命令: State 模式是将对象的状态封装成一个对象,是在不同的状态下同样的调用执行不同的操作. 迭代器是一个典型的状态机例子,后续会讲解.

协程 1.定义 协程,顾名思义,程序协商着运行,并非像线程那样争抢着运行.协程又叫微线程,一种用户态轻量级线程.协程就是一个单线程(一个脚本运行的都是单线程) 协程拥有自己的寄存器上下文和栈.协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈. 协程能保留上一次调用时的状态(即所有局部状态的一个特定组合),每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置,看到这 是的,就是生成器,后面再实例更会充分的利用到生成

一.线程 1.线程 1).什么是线程 线程是cpu调度的最小单位 线程是进程的必要组成单位 一个进程里至少含有一个线程 2).主线程 程序开始运行的视乎,就产生了一个主线程来运行这个程序 3).子线程 是由主线程开启的其他线程 4).各线程之间的工作 异步的 数据共享的 5).GIL Cpython全局解释器锁 Cpython解释器,在同一个进程中的多个线程,每次只能有一个线程可以获得执行CPU的权限. 这是由于Cpython的垃圾回收线程等原因导致 2.线程的开启 #  线程不能在外界的干扰下

缘起 libco 协程库在单个线程中实现了多个协程的创建和切换.按照我们通常的编程思路,单个线程中的程序执行流程通常是顺序的,调用函数同样也是 “调用——返回”,每次都是从函数的入口处开始执行.而libco 中的协程却实现了函数执行到一半时,切出此协程,之后可以回到函数切出的位置继续执行,即函数的执行可以被“拦腰斩断”,这种在函数任意位置 “切出——恢复” 的功能是如何实现的呢? 本文从libco 代码层面对协程的切换进行了剖析,希望能让初次接触 libco 的同学能快速了解其背后的运行机理.

协程的含义就不再提,在py2和py3的早期版本中,python协程的主流实现方法是使用gevent模块.由于协程对于操作系统是无感知的,所以其切换需要程序员自己去完成. 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(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(