python网络库也有了基于协程的实现,比较著名的是 gevent.eventlet 它两之间的关系可以参照 Comparing gevent to eventlet, 本文主要简单介绍一下eventlet一个例子 客户端: import eventletfrom eventlet.green import urllib2 def myfetch(myurl, i): req = urllib2.Request(myurl) req.add_header('User-agent', 'Mozil

[gevent源码分析] 深度分析gevent运行流程 http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/24281751 一直对gevent运行流程比较模糊,最近看源码略有所得,不敢独享,故分享之. gevent是一个高性能网络库,底层是libevent,1.0版本之后是libev,核心是greenlet.gevent和eventlet是亲近,唯一不同的是eventlet是自己实现的事件驱动,而gevent是使用libev.两者都有广泛的应

以下是重点,要会运用: eventlet是一个用来处理和网络相关的python库函数,而且可以通过协程来实现并发,在eventlet里,把“协程”叫做 greenthread(绿色线程).所谓并发,就是开启了多个greenthread,并且对这些greenthread进行管理,以实现非阻塞式的 I/O.比如说用eventlet可以很方便的写一个性能很好的web服务器,或者是一个效率很高的网页爬虫,这都归功于eventlet的“绿色线程”,以及对“绿色线程”的管理机制.更让人不可思议的是,even

gevent是目前应用非常广泛的网络库,高效的轮询IO库libev加上协程(coroutine),使得gevent的性能非常出色,尤其是在web应用中.本文介绍gevent的调度流程,主要包括gevent对greenlet的封装和使用,以及greenlet与libev的协作.阅读本文需要对greenlet有一定的认识,可以参加这篇文章,另外,本文分析的gevent版本为1.2,可以通过gevent.version_info查看. gevent简介:  gevent是基于协程(greenlet)的

一直对gevent执行流程比較模糊,近期看源代码略有所得.不敢独享.故分享之. gevent是一个高性能网络库,底层是libevent,1.0版本号之后是libev.核心是greenlet.gevent和eventlet是亲近,唯一不同的是eventlet是自己实现的事件驱动.而gevent是使用libev. 两者都有广泛的应用,如openstack底层网络通信使用eventlet.goagent是使用gevent. 要想理解gevent首先要理解gevent的调度流程.gevent中有一个hu

gevent gevent基于协程的网络库,基于libev的快速的事件循环,基于greenlet的轻量级执行单元,重用了Python标准库中的概念,支持socket.ssl.三方库通过打猴子补丁的形式来提供同步方式编写代码的异步支持,dns解析通过线程池或c-ares,内置的tcp udp http服务器,支持多进程,线程池. gevent和eventlet 2009年当时eventlet不支持livevent 当时eventlet的monkey-patch有bug导致socket操作会挂起 i

协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 协程的概念很早就提出来了,但直到最近几年才在某些语言(如Lua)中得到广泛应用. 子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕. 所以子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序. 子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的.而协程的调用和子程序不同. 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,

转自https://blog.tonyseek.com/post/the-context-mechanism-of-flask/ Flask 的 Context 机制 2014 年 07 月 21 日 用过 Flask 做 Web 开发的同学应该不会不记得 App Context 和 Request Context 这两个名字——这两个 Context 算是 Flask 中比较特色的设计.[1] 从一个 Flask App 读入配置并启动开始,就进入了 App Context,在其中我们可以访问

原文链接: http://www.weiguda.com/blog/74/ 在上一篇博文中, 我们介绍了如何在开发环境中使用Celery. 接下来我们介绍一下如何在部署环境使用Celery. 1. 简单设置 一个简单的Celery堆有一个queue和一个worker进程组成. 使用以下命令启动worker: python manage.py celery worker -B 以上命令是基于django-celery, 当然你也可以celery自身启动worker. 通常我们使用superviso

前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”,是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)开发,一个Web应用开发人员,只需要学会一门语言,就可以实现整个应用. 受此启发,我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言.因为Python在云基础设施,DevOps,大数据处理等领域都是炙手可热的语言. 领域 流行语言 云基础设施 Python, Java, Go DevOps Python

环境:Python 3.5+, Django 1.9+ 最初用django时,搜索时发现PyMySQL的文章很多,然而在django的官方文档中python3版的mysql客户端驱动确没有提到PyMySQL,只提到了mysqlclient,再细看下去发现: 1. 两个库的作者是同一个人INADA Naoki, pip库邮箱都指向mailto:songofacandy@gmail.com 2. PyMySQL的代码人员methane说mysqlclient速度更快及PyMySQL的应用场景,参见:

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46957613 python manage.py runserver已经很接近于服务器的形式,但是并不能支持外网访问或多人同时访问.因此需要将网站部署到服务器上,而django在本地使用runserver运行和部署到服务器在配置文件上是不同的. 目前比较流行的部署.运行Django应用方式是基于Apache的mod_wsgi模块. 但更加高效.弹性,同时又更加复杂的方式是使用以下工具来部署实施:Ngi

让计算机程序并发的运行是一个经常被讨论的话题,今天我想讨论一下Python下的各种并发方式. 并发方式 线程(Thread) 多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具(JS程序员请回避),使用多线程可以有效的利用CPU资源(Python例外).然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免,尤其是对竞争资源的同步问题. 然而在python中由于使用了全局解释锁(GIL)的原因,代码并不能同时在多核上并发的运行,也就是说,Python的多线程不能并发,很多人会发现使用多线

多线程与多进程 知识预览 一 进程与线程的概念 二 threading模块 三 multiprocessing模块 四 协程 五 IO模型 回到顶部 一 进程与线程的概念 1.1 进程 考虑一个场景:浏览器,网易云音乐以及notepad++ 三个软件只能顺序执行是怎样一种场景呢?另外,假如有两个程序A和B,程序A在执行到一半的过程中,需要读取大量的数据输入(I/O操作),而此时CPU只能静静地等待任务A读取完数据才能继续执行,这样就白白浪费了CPU资源.你是不是已经想到在程序A读取数据的过程中,

一.进程和线程的概念 1.进程(最小的资源单位): 进程:就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成. 程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成: 数据集;则是程序在执行过程中所需要使用的资源: 进程控制块:用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志. 进程比线程更早出现,计算机早期处理代码时,使用的是串行的方法,假设计算机在运行A,B,C三个软件,需要A运行完了

一 进程与线程的概念 1.1 进程 考虑一个场景:浏览器,网易云音乐以及notepad++ 三个软件只能顺序执行是怎样一种场景呢?假如有两个程序A和B,程序A在执行到一半的过程中,需要读取大量的数据输入(I/O操作),而此时CPU只能静静地等待任务A读取完数据才能继续执行,这样就白白浪费了CPU资源.你是不是已经想到在程序A读取数据的过程中,让程序B去执行,当程序A读取完数据之后开始执行程序,让程序B暂停.但这里有一个关键词:切换. 既然是切换,那么就涉及到了状态的保存,状态的恢复,加上程序A与

本文转自:https://blog.tonyseek.com/post/the-context-mechanism-of-flask/ 作者:无知的 TonySeek 注意:本文仅仅作为个人mark,所以排版不如原文,另本文对于原文做了部分的修改,但由于个人技术能力尚浅,可能会误导读者,建议到原文查看. 用过 Flask 做 Web 开发的同学应该不会不记得 App Context 和 Request Context 这两个名字——这两个 Context 算是 Flask 中比较特色的设计.[1

今天在我的Linux make时提示我找不到 -lsocket,我就去lib库里查了一下,根本没有这个东东,然后在网上看了好多都是说缺少这个库要安装,或是要改libsock.so,试了半天都没有用. 最后在libc里发现了这个家伙. 原来在Linux里gcc时是不需要加-lsocket的,会自动编译,加了反倒编译不过,我把makefile里的-lsocket去掉后就通过了.

1)基本工具: virtualenv(虚拟环境)pip.setuptools (e.g. easy_install,这些东西肯定要呢)ipython(用了以后,就不再想用普通的python shell)ipdb(ipython上的debugger,怎么能不用?难道要一直重新运行print某变量?)ipython notebook(又名jupyter,在线写代码并debug,这东西用了以后就知道自己错过了啥) 记住%pylab ... 这命令,这样图片之类的直接显示在网页里 fabric(控制多个