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

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.

1.协程的概念: 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,在切换回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈. 因此,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),每当程序切换回来时,就进入上一次离开时程序所处的代码段. 综合起来,协程的定义就是: 必须在只有一个单线程里实现并发 修改共享数据不需加锁 用户程序里保存多个控制流的上下文栈 一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程 2.yield实现的协程 传统的

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

1 协程 1.1协程的概念 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.(其实并没有说明白~) 我觉得单说协程,比较抽象,如果对线程有一定了解的话,应该就比较好理解了. 那么这么来理解协程比较容易: 线程是系统级别的,它们是由操作系统调度:协程是程序级别的,由程序员根据需要自己调度.我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序,那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序:别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序,这就是协程.也就是说同一

yield是python中一个非常重要的关键词,所有迭代器都是yield实现的,学习python,如果不把这个yield的意思和用法彻底搞清楚,学习python的生成器,协程和异步io的时候,就会彻底懵逼.所以写一篇总结讲讲yield的东西. 分成四块来讲, 这篇先说yield基本用法,后面会重点将yield from的牛逼之处 一, 生成器中使用yield 语法形式:yield <表达式> 这种情况,可以简单的把它理解为 return <表达式>, 每次next调用,会触发生成器

一:什么是协程 协程(Coroutine):,又称微线程.协程是一种用户态的轻量级线程.是由用户自己控制,CPU根本不知道协程存在. 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在其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈 因此:协程能保留上一次调用的时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的. 换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置. 注意:线程切换会保存到CPU的寄存器里. 协程的标准: 1)必须在只有一个单线程里实现并发 2)修改共享数

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,

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

0x01 前导 如何基于单线程来实现并发? 即只用一个主线程(可利用的cpu只有一个)情况下实现并发: 并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长 ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态 1)其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨露均沾,实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果,如果多

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+

背景知识 这里先给出一些常用的知识点简要说明,以便理解后面的文章内容. 进程的定义: 进程,是计算机中已运行程序的实体.程序本身只是指令.数据及其组织形式的描述,进程才是程序的真正运行实例. 线程的定义: 操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位. 进程和线程的关系: 一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务. CPU的最小调度单元是线程不是进程,所以单进程多线程也可以利用多核CPU. 协程的定义: 协

一 gevent模块 gevent应用场景: 单线程下,多个任务,io密集型程序 安装 pip3 install gevent Gevent 是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程. Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部,但它们被协作式地调度. gevent可以检测io,实现遇到io自动切换另外一个任务 #用法 g1=gevent.spawn(func,1,

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

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

第十一章:Python高级编程-协程和异步IO Python3高级核心技术97讲 笔记 目录 第十一章:Python高级编程-协程和异步IO 11.1 并发.并行.同步.异步.阻塞.非阻塞 11.2 C10K问题和IO多路复用(select.poll.epoll) 11.2.1 C10K问题 11.2.2 Unix下五种I/O模型 11.3 select+回调+事件循环 11.4 回调之痛 11.5 什么是协程 11.5.1 C10M问题 11.5.2 协程 11.6 生成器进阶-send.cl

今天是Python专题的第26篇文章,我们来聊聊Python当中的协程. 我们曾经在golang关于goroutine的文章当中简单介绍过协程的概念,我们再来简单review一下.协程又称为是微线程,英文名是Coroutine.它和线程一样可以调度,但是不同的是线程的启动和调度需要通过操作系统来处理.并且线程的启动和销毁需要涉及一些操作系统的变量申请和销毁处理,需要的时间比较长.而协程呢,它的调度和销毁都是程序自己来控制的,因此它更加轻量级也更加灵活. 协程有这么多优点,自然也会有一些缺点,其中

我们曾经在golang关于goroutine的文章当中简单介绍过 协程 的概念,我们再来简单review一下.协程又称为是微线程,英文名是Coroutine.它和线程一样可以调度,但是不同的是线程的启动和调度需要通过操作系统来处理.并且线程的启动和销毁需要涉及一些操作系统的变量申请和销毁处理,需要的时间比较长.而协程呢,它的 调度和销毁都是程序自己来控制 的,因此它更加轻量级也更加灵活. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手

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