这周又填了一个以前挖下的坑. 这个博客系统使用Psycopy库实现与PostgreSQL数据库的通信.前期,只是泛泛地了解了一下SQL语言,然后就胡乱拼凑出这么一个简易博客系统. 10月份找到工作以后,认真读了<数据库系统概念>这本书,对数据库有了更深的认识.然后就开始对博客系统的数据库查询模块开始重构. 改进之前 之前,我的查询步骤很简单,就是: 前端提交查询请求 --> 建立数据库连接 --> 新建游标 --> 执行命令 --> 接受结果 --> 关闭游标.连

这是循环请求10次页面.总时间大概是10秒左右,如果是普通的循环请求10次页面而不添加异步的话,时间大概在30秒以上,当然这个数据可能有误,因为有网速的问题存在,但大体的效果应该是不变的. import aiohttp from bs4 import BeautifulSoup import asyncio import time async def html_list(url,headers): try: async with aiohttp.ClientSession() as sessio

1.上周回顾 1).函数名的应用 直接打印函数名,是函数的地址 变量 函数的参数 函数的返回值 可以当容器类数据类型的元素 2).闭包 内层函数对外层函数的非全局变量的引用,就是闭包. 并返回内部函数或其结果给外部. 3).装饰器 import time from functools import wraps def wrapper(f): @wraps(f) def inner(*args, **kwargs): # inner.__name__ = f.__name_ #print(inne

防止扫描器对服务器恶意扫描,可以对 iptables 规则做了比较严格的配置. 以下配置可作为参考: #lo -A INPUT -i lo -j ACCEPT -A OUTPUT -o lo -j ACCEPT #Established -A INPUT -m state --state ESTABLISHED,RELATED -j ACCEPT -A OUTPUT -m state --state ESTABLISHED,RELATED -j ACCEPT #http/https -A INP

如何更好的控制异步请求?相信大家一定首选Promise对象.确实,使用Promise控制异步请求确实非常方便,直接使用then()方法就可以实现当一个异步请求完成后再处理另一个请求或操作.同时,这样的代码也避免了使用大量的回调函数造成的"丑陋的代码". 不过,在实际的工作中却总是不能尽人意.虽然es6越来越普及,但偶尔也会遇到一些维护老项目的情况,况且Promise的兼容性也是个问题...... 恰好我今天也遇到了这个问题,不过情况更加复杂一些.简单描述一下就是--老项目有一个需求就是

TPS(Transactions Per Second):每秒事务数 QPS(Query Per Second):每秒请求数,QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标,就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求. 并发数:并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力. 峰值QPS: 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间 公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) PV(Page View)

小结: 1.内存优化1.一个消息一定只有一块内存使用 Job 聚合消息,Comet 指针引用. 2.一个用户的内存尽量放到栈上内存创建在对应的用户 Goroutine(Go 程)中. 3.内存由自己控制主要是针对 Comet 模块所做的优化,可以查看模块中各个分配内存的地方,使用内存池. 2.模块优化1.消息分发一定是并行的并且互不干扰要保证到每一个 Comet 的通讯通道必须是相互独立的,保证消息分发必须是完全并列的,并且彼此之间互不干扰. 2.并发数一定是可以进行控制的每个需要异步处理开启的

  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,哈哈!python3.5又加入了as

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 爬虫(1):开篇 小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装 小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门 小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门 小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础 小白学 Python 爬虫(6):前置准备(五)爬虫框架的安装 小白学 Python 爬虫(7):HTTP 基础 小白学 Python 爬虫(8):网页基

java写爬虫服务,思路是线程池,任务队列,限制并行线程数即可. go要用另一种设计思路,不能在线程层面限制,协程的异步请求,如果不作处理,并行发出所有网络请求,因网络请求数过多,会抛出异常 低版本的go可以并行执行map的操作,高版本会报异常,需要把map改为array,改起来很简单 func updateAllShowTimePeople() { //得到要请求的url,多批次请求 allurls := getShowTimeTypeIndexFromDB() //要请求的任务总数 allu

前言   异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念,根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异.软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配,所以异步IO存在于各种编程框架中,客户端比如浏览器,服务端比如node.js.本文主要分析Python异步IO.   Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意味着不保证向后兼容性,甚至可能从标准库中移除(可能性极低).如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿

使用场景 在开发中,我们可能会遇到一些对异步请求数做并发量限制的场景,比如说微信小程序的request并发最多为5个,又或者我们需要做一些批量处理的工作,可是我们又不想同时对服务器发出太多请求(可能会对服务器造成比较大的压力).这个时候我们就可以对请求并发数进行限制,并且使用排队机制让请求有序的发送出去. 介绍 那么,接下来我们就来讲一下如何实现一个通用的能对请求并发数进行限制的RequestDecorator.我们先来介绍一下它的功能: 既然涉及到并发数限制,它就肯定允许用户传入最大并发数限制

使用场景 在开发中,我们可能会遇到一些对异步请求数做并发量限制的场景,比如说微信小程序的request并发最多为5个,又或者我们需要做一些批量处理的工作,可是我们又不想同时对服务器发出太多请求(可能会对服务器造成比较大的压力).这个时候我们就可以对请求并发数进行限制,并且使用排队机制让请求有序的发送出去. 介绍 那么,接下来我们就来讲一下如何实现一个通用的能对请求并发数进行限制的RequestDecorator.我们先来介绍一下它的功能: 既然涉及到并发数限制,它就肯定允许用户传入最大并发数限制

什么是epoll 我们在  Python多种方式实现并发的Web Server 的最后使用单进程+单线程+非阻塞+长连接实现了一个可并发处理客户端连接的服务器.他的原理可以用以下的图来描述: 解释: 1.HTTP服务器是我们使用 单进程+单线程+非阻塞+长连接实现 的web服务器. 2.在实现的时候,我们创建了一个存放已接受Socket连接的列表,该列表是在应用程序的内存空间中的.如图中深蓝色部分 3.当有3个客户端接入的时候,列表中一共存在3个对应的socket句柄,分别对应三个小黄框. 4.

1.问题 上个学期,给学校写了一个数据服务,主要从oracle里面读取一些数据供查询使用,非常快速的用web.py搭建了起来.调试顺利,测试正常,上线!接下来就是挨骂了,我铁定知道会卡,但是没想到会那么卡.在线10几个人就已经无法访问了.我自己这里调试还是可以正常访问的,那就是负载量不够呗.上nginx,起8个进程.好了不少喂,但是还是有学生抱怨,时而正常,时而不正常.我就知道,快速完成的东西,大量用户的东西,这次web.py有些顶不住了,期间还不死心上了一些组件来优化进程访问,不一一细说,因为

工作中遇到一个问题 for循环,再把循环出来的ID再进行二次请求 这就导致一个问题 请求结果返回顺序不一致 原因:异步请求会把回调事件放入微任务事件队列,宏任务执行完毕再执行微任务,具体参考事件队列机制 解决方法: 通过map方法进行循环请求 将异步请求方法封装起来,返回一个promise 这样将会返回一个具有多个promise的数组 通过promise.all()方法把promise包装成一个新的promise实例 // 通过Promise把所有的异步请求放进事件队列中 getInfo(ite

用户代理池 用户代理池就是将不同的用户代理组建成为一个池子,随后随机调用. 作用:每次访问代表使用的浏览器不一样 import urllib.request import re import random uapools=[ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:68.0) Gecko/20100101 Firefox/68.0', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.3

当列表插入大量数据时,经常会等一会才显示数据 异步请求就将每一个插入语句并发运行,从而提高插入速度 代码: # 显示结果 def insert_result(table, info): def insert(): table.insert('', END, values=data) # 清空原有数据 x = table.get_children() for item in x: table.delete(item) # 添加数据到末尾 for index, data in enumerate(i

http://marsvaadin.iteye.com/blog/1698924 mina性能测试 http://hi.baidu.com/rendong/item/bb5d2b0e4563c76dd55a1105 MINA 并发数 性能测 http://blog.csdn.net/huaye2007/article/details/7752044 Performance Test Framework (PTF)是压力测试框架 http://elf8848.iteye.com/blog/1741

http://python.jobbole.com/88291/ 前言 很多朋友对异步编程都处于"听说很强大"的认知状态.鲜有在生产项目中使用它.而使用它的同学,则大多数都停留在知道如何使用 Tornado.Twisted.Gevent 这类异步框架上,出现各种古怪的问题难以解决.而且使用了异步框架的部分同学,由于用法不对,感觉它并没牛逼到哪里去,所以很多同学做 Web 后端服务时还是采用 Flask.Django等传统的非异步框架. 从上两届 PyCon 技术大会看来,异步编程已经成

转载于: https://my.oschina.net/leejun2005/blog/398826 在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带