一.需求分析 有一批key已经写入到3个txt文件中,每一个txt文件有30万行记录.现在需要读取这些txt文件,判断key是否在数据仓库中.(redis或者mysql) 为空的记录,需要写入到日志文件中! 任务分工 1. 使用多进程技术,每一个进程读取一个txt文件 2. 使用协程技术,批量读取txt文件记录.比如一次性读取 2000条记录 注意:打开文件操作,最好在一个进程中,重复打开文件,会造成系统资源浪费! 二.完整代码 #!/usr/bin/env python3 # coding:

好久没更新博客了.正好最近要整理一下最近这段时间做过的项目以及学习python的一些心得.如标题所示,今天就来说说windows下多进程加协程并发模式.其实网上还是蛮多在linux下的多进程加协程并发模式,本身linux对python的支持更好吧.但是由于本人的开发环境是windows的,而且网上关于这方面的资料还是少了一点,不过经过一番折腾,也算是弄出来了.废话不多说,先贴代码吧: # coding=utf-8 # windows下多进程加协程并发模式 # 打入gevent的monkey补丁

目标 选取几个比特币交易量大的几个交易平台,查看对应的API,获取该市场下货币对的ticker和depth信息.我们从网站上选取4个交易平台:bitfinex.okex.binance.gdax.对应的交易对是BTC/USD,BTC/USDT,BTC/USDT,BTC/USD. 一.ccxt库 开始想着直接请求市场的API,然后再解析获取下来的数据,但到github上发现一个比较好得python库,里面封装好了获取比特币市场的相关函数,这样一来就省掉分析API的时间了.因此我只要传入市场以及对应

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

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

1.进程的概念 什么是进程->CPU在同一时刻只能处理一个任务,只是因为cpu执行速度很快. cpu在各个任务之间来回的进行切换. 进程的概念:正在进行的一个过程或者说一个任务,而负责执行任务的则是CPU,进程本身是 一个抽象的概念,即进程就是一个过程.一个任务. CPU描述的是一个程序的执行过程. 进程之间是如何做到并发的:CPU在各个任务之间来回的进行切换,并在切换的过程当中保存当前 进程的执行状态(保存蛋糕的执行过程). 进程与程序的区别:程序相当于菜谱,而进程相当于做菜的整个过程. 需要

并发:看起来像同时运行就是并发 并行:同一时间同时被执行叫做并行,最大并行数就是CPU核数 协程不是实实在在存在的物理基础和操作系统运行逻辑,只是程序员从代码层面避开了系统对遇到IO的程序会切走CPU资源的一种方法,在IO密集型任务中,通过协程,可以让CPU尽可能多的时间在本程序上执行,由于协程的原理是遇到IO及让cpu去执行其他代码,不停的来回切,在基于socket TCP通信中,这便为并发提供了土壤,使得单线程也能实现并发 下面我们就来看下如何通过服务端开多线程和协程实现高并发 服务端: i

线程.进程和协程是什么 线程.进程和协程的详细概念解释和原理剖析不是本文的重点,本文重点讲述在Python中怎样实际使用这三种东西 参考: 进程.线程.协程之概念理解 进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础.线程,有时被称为轻量级进程(Lightweight Process,LWP),是程序执行流的最小单元.协程:一个程序可以包含多个协程,可以对比于一个进程包含多个线程,因而下面我们来比较协程和线程:我们知道

Python的socket高级应用(多进程,协程与异步)

1. 介绍: threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元.python当前版本的多线程库没有实现优先级.线程组,线程也不能被停止.暂停.恢复.中断. 2. 1  线程执行函数 #!/bin/python #coding:utf8 import threading import time def action(arg): time.sleep(1) print "this ia arg %s \n" % arg thread_list = [] for i

阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet模块 四 Gevent模块 引子 之前我们学习了线程.进程的概念,了解了在操作系统中 进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位. 按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了.但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程.创建线程.以及管理他们之间的切换. 随着我们对于效率的追求不断提高, 基于单线程来实现并发 又成为一个新的课题,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现

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

IO 多路复用 作用:  检测多个socket是否已经发生变化(是否已经连接成功/是否已经获取数据) 即(可读/可写) IO请求时 解决并发  :  单线程 def get_data(key): client = socket.socket() # 与百度创建连接 client.connect(("www.baidu.com",80)) # 给百度发送数据, 告诉百度我要什么 client.sendall(b'GET /s?wd=alex HTTP/1.0\r\nhost:www.ba

Python 进程线程协程 GIL 闭包 与高阶函数(五) 1 GIL线程全局锁 ​ 线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保证线程安全而采取的独立线程运行的限制,说白了就是一个核只能在同一时间运行一个线程.对于io密集型任务,python的多线程起到作用,但对于cpu密集型任务,python的多线程几乎占不到任何优势,还有可能因为争夺资源而变慢. 在分析线程全局锁之前我们先聊下python. (1) python语言的症结 ​ python是解释型语言

1. 前言 之前我们学习了线程.进程的概念,了解了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.按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了.但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程.创建线程.以及管理他们之间的切换. 随着我们对于效率的追求不断提高,基于单线程来实现并发又成为一个新的课题,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发.这样就可以节省创建线进程所消耗的时间. 为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+

阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet模块 四 Gevent模块 引子 之前我们学习了线程.进程的概念,了解了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.按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了.但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程.创建线程.以及管理他们之间的切换. 随着我们对于效率的追求不断提高,基于单线程来实现并发又成为一个新的课题,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发.这

1. 前言 在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞.比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的. 为了解决这类问题,本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法,此种方法对于 IO 密集型任务非常有效.如将其应用到网络爬虫中,爬取效率甚至可以成百倍地提升. 注:本文协程使用 async/await 来实现,需要 Python 3.5 及以上版本. 2.

什么是协程 协程我们可以看做是一种用户空间的线程. 操作系统对齐存在一无所知,需要用户自己去调度. 比如说进程,线程操作系统都是知道它们存在的.协程的话是用户空间的线程,操作系统是不知道的. 为什么要使用协程 与线程不同,协程是自己主动让出cpu,并交付它期望的下一个协程运行,而不是在任何时候都有可能被系统调度打断.因此协程的使用更加清晰易懂,并且多数情况下不需要锁机制.与线程相比,协程的切换由程序控制,发生在用户空间而非内核控件,因此切换的代价非常的小.某种意义上,协程与线程的关系类似与线程与

http://blog.rainy.im/2016/03/10/how-the-heck-does-async-await-work-in-python-3-5/ [译] Python 3.5 协程究竟是个啥 Yusheng · Mar 10, 2016 原文链接 : How the heck does async/await work in Python 3.5? 原文作者 : Brett Cannon 译文出自 : 掘金翻译计划 译者 : @Yushneng 校对者: @L9m,@iThre

目录 -多线程使用场景 -多进程 --简单的一个多进程例子 --进程间数据的交互实现方法 ---通过Queues和Pipe可以实现进程间数据的传递,但是不能实现数据的共享 ---Queues ---Pipe ---通过Manager可以不同进程间实现数据的共享 --进程同步,即进程锁 --进程池 -协程 --先用yield实现简单的协程 --Greenlet --Gevent --用协程gevent写一个简单并发爬网页 -事件驱动 --IO多路复用 ---用户空间和内核空间 ---文件描述符fd