python下multiprocessing和gevent的组合使用 对于有些人来说Gevent和multiprocessing组合在一起使用算是个又高大上又奇葩的工作模式. Python的多线程受制于GIL全局锁的特性,Gevent身为协程也是线程的一种,只是io调度上自己说了算而已. 那么如何使用多个cpu核心? 可以利用多进程mutliprocessing来进行多核并行工作,在多进程里面使用gevent协程框架可以更好的做io调度,相比线程来说减少了无谓的上下文切换. 废话少说,直接上个例

socket服务端开发之测试使用threading和gevent框架 话题是测试下多线程和gevent在socket服务端的小包表现能力,测试的方法不太严谨,也没有用event loop + pool池的概念.不管是gevent和threading有pool的情况下,确实很省资源,但是固定的pool线程池容易在突发事件中被堵塞住. 另外提一句,劲量少用multiprocessing,因为他的进程开销有些大,当然如果单纯用multiprocessing做进程池里面worker进程,那还是个好选择,

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

话说gevent也没个logo啥的,于是就摆了这张图= =|||,首先这是一种叫做greenlet的鸟,而在python里,按照官方解释greenlet是轻量级的并行编程,而gevent呢,就是利用greenlet实现的基于协程的python的网络library,好了,关系理清了... 话说pycon没有白去阿,了解了很多以前不知道的东西,比如说协程,gevent,greenlet,eventlet.说说协程,进程和线程大家平时了解的都比较多,而协程算是一种轻量级进程,但又不能叫进程,因为操作系

几种实现并发的手段 进程 启动多个进程 进程之间是由操作系统负责调用线程 启动多个线程 真正被CPU执行的最小单位实际是线程 开启一个线程 创建一个线程 寄存器 堆栈 关闭一个线程协程 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,但是开销要远远小于进程线程之间的切换 通过生成器来实现的协程 import time def consumer(): while True: x = yield time.sleep(1) print('处理了数据 :',

1.python中is和==的区别 Python中对象包含的三个基本要素,分别是:id(身份标识) .type(数据类型)和value(值).‘==’比较的是value值‘is’比较的是id 2.简述read.readline.readlines的区别 read读取整个文件readline读取下一行数据readlines读取整个文件到一个迭代器以供我们遍历(读取 到一个list中,以供使用,比较方便) 3.举例说明创建字典的至少两种方法 # 1 dict1 = {key1:v1,key2:v2}

PS:附上我的博客地址,答案中略的部分我的博客都有,直接原标题搜索即可.https://www.cnblogs.com/Roc-Atlantis/ 第一部分 Python基础篇(80题) 为什么学习Python?Omit通过什么途径学习的Python?OmitPython和Java.PHP.C.C#.C++等其他语言的对比?Omit 简述解释型和编译型编程语言?编译型语言:在运行程序之前将源代码翻译成目标代码(机器语言),运行时不需要重新翻译,直接使用翻译的结果,程序执行效率高,依赖编译器运行(

原文出处: PythonScientists 我想大部分Python开发者最先接触到的方向是WEB方向(因为总是有开发者希望马上给自己做个博客出来,例如我),既然是WEB,免不了接触到一些WEB框架,例如Django,Flask,Torando等等,在开发过程中,看过一些文档总会介绍生产环境和开发环境服务器的配置问题,服务器又设计web服务器和应用服务器,总而言之,我们碰到最多的,必定是这个词 — WSGI. 接下来的文章,会分为以下几个部分: 1.WSGI介绍 1.1什么是WSGI 1.2怎么

并发编程 一.简答题 1,简述计算机操作系统的中断的作用 由于cpu本身一次只能执行一个程序,操作系统提供的中断机制使得cpu能够实现不断的在各个程序间进行切换,给人的感觉就是多个程序同时执行 为什么有中断? 现代操作系统一般都是采用基于时间片的优先级调度算法,把CPU的时间划分为很细粒度的时间片,一个任务每次只能时间这么多的时间,时间到了就必须交出使用权,即换其他的任务使用.这种要看操作系统的定时器机制了.那么时间片到之后,系统做了什么呢?这就要用到我们的中断了,时间片到了由定时器触发一个软中

原文:PSC推出的第二篇文章-<Python Web开发最难懂的WSGI协议,到底包含哪些内容?>-2017.9.27 我想大部分Python开发者最先接触到的方向是WEB方向(因为总是有开发者希望马上给自己做个博客出来,例如我),既然是WEB,免不了接触到一些WEB框架,例如Django,Flask,Torando等等,在开发过程中,看过一些文档总会介绍生产环境和开发环境服务器的配置问题,服务器又设计web服务器和应用服务器,总而言之,我们碰到最多的,必定是这个词 --- WSGI. 接下来

一.需求 需要做实时数据接入的接口.数据最终要写入库,要做到高并发,数据的完整,不丢失数据. 二.技术选型 1.因为只是做简单的接口,不需要复杂功能,所以决定用flask这个简单的python框架(因为做运维的作者只会python所以只能在python框架里找): 2.要做到数据的实时性,考虑到数据落地入库可能io会延时比较大,所以决定数据通过接口先写入消息队列中间件kafka (为什么用kafka因为kafka数据是顺序写文件,效率还可以,主要是的写入文件可以保证自定义时间内的数据不丢失:ka

在脚本语言中,coroutine 不是个新鲜词汇,比如 lua 内建 coroutine,python中的greenlet,但在C程序中,并不是太常见. windows 下有 fiber,相关函数为 ConvertThreadToFiber()  thread 转 fiber    CreateFiber() 创建 fiber unix 下没有对应语义,但可以通过 setcontext() 函数来实现对应的功能. setcontext() 早期是 POSIX 规范中的一部分,但在 POSIX.1

C10K问题的解决,涌现出一大批新框架,或者新语言,那么问题来了:到底谁最快呢?非专业程序猿来个非专业对比. 比较程序:输出Hello World! 测试程序:siege –c 100 –r 100 –b 例子包括: 1.go用http模块实现的helloworld 2.go用martini微框架实现的Helloworld 3.python3 python2 pypy分别用gevent server  tornado实现的Hello world 4.python3 python2 pypy分别用

背景 平时工作因为有批量线上数据进行更新,通过Python程序连接数据库,利用连接池和gevent的并发性能,处理大量数据. 因为数据方提供的数据表结构中带有varbinary类型字段,并非全部,所以在使用Python程序时,导致报错 TypeError: Object of type ‘bytes’ is not JSON serializable 经过多方查证了解到关于Python中bytes和bytearray两种类型区别 1. 关于bytearray类型的用法 bytearray() 方

1. BeautifulSoup Beautiful Soup是一个可以从HTML,XML进行提取文件的Python库,日常我们使用爬虫进行数据抓取回来之后,往往需要进行数据解析. 使用它能让你开心愉快提取里面的爬回来的数据. 2. Arrow 用过datetime标准库的同学都知道,这个库每次需要import各种时间模块格式化,非常不友好,arrow直接接受各种时间(datetime,date,timestamp)类型转化为Arrow类型,然后进行各种格式化操作,非常方便.很是人性化,简直是居

并发编程 进程 操作系统的历史 # 手工操作 —— 穿孔卡片 # 程序员将对应于程序和数据的已穿孔的纸带(或卡片)装入输入机,然后启动输入机把程序和数据输入计算机内存,接着通过控制台开关启动程序针对数据运行:计算完毕,打印机输出计算结果:用户取走结果并卸下纸带(或卡片)后,才让下一个用户上机. # 手工操作方式两个特点: # (1)用户独占全机.不会出现因资源已被其他用户占用而等待的现象,但资源的利用率低. # (2)CPU 等待手工操作.CPU的利用不充分. # 20世纪50年代后期,出现人机

一.线程池 1.concurrent.futures模块 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 在这个模块中进程池和线程池的使用方法完全一样 这里就只介绍ThreadPoolExecutor的使用方法,顺便对比multiprocessing的Pool进程池 .基本方法 submit(fn, *args, **kwargs):异步提交任务

为什么需要并发编程? 如果程序中包含I/O操作,程序会有很高的延迟,CPU会处于等待状态,这样会浪费系统资源,浪费时间 1.Python的并发编程分为多进程并发和多线程并发 多进程并发:运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都有操作系统管理,不足的是程序和各个进程间通信和数据共享不方便 多线程并发:有程序员管理并发处理人物,这种并发的可以方便的在线程间共享数据,前提是不能被锁住 对于计算密集型程序:多进程并发优于多线程并发,计算密集型指的是:程序运行的时间大部分都消耗在cpu的运算处理过程中

在操作系统中进程是资源分配的最小单位, 线程是CPU调度的最小单位. 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: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.也就是说程序员用代码来控制切换. 参考: http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/8324673.html # 进程 启动多个进程 进程之间是由操作系统负责调用 # 线程 启动多个线程 真正被CPU执行的最小单位实际是线程 # 开启一个线程 创建一个

进程之multiprocessing模块 Process(进程) Process模块是一个创建进程的模块,借助这个模块,就可以完成进程的创建. 介绍 初始化参数 Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),由该类实例化得到的对象,表示一个子进程中的任务(尚未启动) 强调: 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数,是一个元组形式,必须有逗号 参数介绍: 1. group参数未使

装饰器知识回顾 http://www.cnblogs.com/0bug/p/7978595.html 普通装饰器格式: def wrapper(func): def inner(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return inner @wrapper # index = wrapper(index) def index(request): pass 带参数的装饰器 def d(a=None): # 定义一个外层函数,给装饰器传参数a