简单爬虫实例: 功能:通过urllib.request实现网站爬虫,捕获网站内容. from urllib import request def f(url): print("GET:%s"% url) # 实例化 resp = request.urlopen(url) # data就是下载的网页 data = resp.read() # 打开url下载到本地 f = open("url.html","wb") f.write(data) f.c

在某些应用场景下,想要提高python的并发能力,可以使用多线程,或者协程.比如网络爬虫,数据库操作等一些IO密集型的操作.下面对比python单线程,多线程和协程在网络爬虫场景下的速度. 一,单线程. 单线程代 1 #!/usr/bin/env  2 # coding:utf8 3 # Author: hz_oracle import MySQLdb import gevent import requests import time class DbHandler(object): def _

原文标题:PEP 0492 -- Coroutines with async and await syntax 原文链接:https://www.python.org/dev/peps/pep-0492/ 生效于:Python 3.5 翻译参照版本:05-May-2015 翻译最后修改:2015年8月22日 翻译出处:http://www.cnblogs.com/animalize/p/4738941.html 用几句话说明这个PEP: 把协程的概念从生成器独立出来,并为之添加了新语句(asyn

协程的含义就不再提,在py2和py3的早期版本中,python协程的主流实现方法是使用gevent模块.由于协程对于操作系统是无感知的,所以其切换需要程序员自己去完成. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(

浅谈 Python 多线程.进程.协程上手体验 前言:浅谈 Python 很多人都认为 Python 的多线程是垃圾(GIL 说这锅甩不掉啊~):本章节主要给你体验下 Python 的两个库 Threading Multiprocessing Gevent 一.线程 Threading Threading 模块建立在 _thread 模块之上._thread 模块以低级.原始的方式来处理和控制线程,而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装,提供了更方便的 api 来处理线程

协程 / Coroutine 目录 生产者消费者模型 从生成器到异步协程– async/await 协程是在一个线程执行过程中可以在一个子程序的预定或者随机位置中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行.它本身是一种特殊的子程序或者称作函数. 一个程序可以包含多个协程,可以对比与一个进程包含多个线程.我们知道多个线程相对独立,有自己的上下文,切换受系统控制:而协程也相对独立,有自己的上下文,但是其切换由自己控制,由当前协程切换到其他协程由当前协程来控制. 1 生产者消费者模型 下

1.测试学习 (2)单线程: from time import sleep import time def request(url): print('正在请求:',url) sleep() print('下载成功:', url) urls = ['www.baidu.com','www.sogou.com','www.goubanjia.com'] start = time.time() for url in urls: request(url) print(time.time()-start)

Python 线程和进程和协程总结 线程和进程和协程 进程 进程是程序执行时的一个实例,是担当分配系统资源(CPU时间.内存等)的基本单位: 进程有独立的地址空间,一个进程崩溃后,在保护模式下不会对其它进程产生影响: 进程间可以通过信号.信号量.共享内存.管道.队列等来进行通信: 进程创建.销毁.上下文切换带来的开销成本都很大: 线程 线程是进程的一个实体,作为独立运行和独立调度的基本单位. 线程可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源. 线程只是一个进程中的不同执行路径,没有单独的

协程实现了在单线程下的并发,每个协程共享线程的几乎所有的资源,除了协程自己私有的上下文栈:协程的切换属于程序级别的切换,对于操作系统来说是无感知的,因此切换速度更快.开销更小.效率更高,在有多IO操作的业务中能极大提高效率. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(

python并发编程之线程/协程 part 4: 异步阻塞例子与生产者消费者模型 同步阻塞 调用函数必须等待结果\cpu没工作input sleep recv accept connect get 同步非阻塞 调用函数必须等待结果\cpu工作-调用了一个高计算的函数stripeval('1+2+3')sum max min sorted 异步阻塞 调用函数不需要立即获取结果,而是继续做其他的事情,在获取结果的时候不知道先获取谁的,但是总之需要等(阻塞) 异步非阻塞 调用函数不需要立即获取结果,也

基本配置:阿里云服务器低配,单核2G内存 首先是看协程的效果: import requests import lxml.html as HTML import sys import time import gevent from gevent import monkey monkey.patch_all() # create url urls = [] for i in range(int(sys.argv[1]),int(sys.argv[2])): url = 'http://grri94k

很古老的用法了,现在大多用的aiohttp库实现,这篇记录仅仅用做个人的协程底层实现的学习. 争取用看得懂的字来描述问题. 1.什么是yield 如果还没有怎么用过的话,直接把yield看做成一种特殊的return(PS:本质 generator(生成器)) return是返回一个值然后就终断函数了,而yield返回的是一个生成器(PS:不知道的直接看作特殊列表,看下面的代码案例) # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/11/10 16:17 # @Aut

了解相关概念之前,我们先来看一张图 进程: 优点:同时利用多个cpu,能够同时进行多个操作 缺点:耗费资源(重新开辟内存空间) 线程: 优点:共享内存,IO操作时候,创造并发操作 缺点:抢占资源 通过对比,我们可以得出: 由于计算多用到cpu,所以多进程适合计算密集型 由于IO操作不用到cpu,所以多线程适合IO密集型 进程不是越多越好,cpu个数=进程个数 线程也不是越多越好,具体案例具体分析,请求上下文切换耗时 计算机中执行任务的最小单位:线程 进程和线程的目的都是提高效率 另外,GIL全局

一.什么是线程?什么是进程? 第一,进程是一个实体.每一个进程都有它自己的地址空间,一般情况下,包括文本区域(text region).数据区域(data region)和堆栈(stack region).文本区域存储处理器执行的代码:数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存:堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量. 第二,进程是一个“执行中的程序”.程序是一个没有生命的实体,只有处理器赋予程序生命时(操作系统执行之),它才能成为一个活动的实体,我们称其为进程.[3] 进程是操作系

python 线程与进程简介 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构--进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 

进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构——进程控制块. 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

Python线程 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. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time    def show(arg):     time.sleep(1)     print 'thread'+str(arg)    for i in range(10):     t = t

一 引出协成 并发的本质是:切换+保存状态 CPU在运行行一个任务时,会在两种情况下切走去执行其他任务,一是该任务发生了阻塞,二是运行该任务的时间过长 yeild可以保存状态,yeild状态保存与操作系统很像 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数,从而实现单线程内程序之间的切换 #串行执行 import time def consumer(res): '''任务1:接收数据,处理数据''' pass def producer(): '''任务2:生产数据''' res=[] for i

Python的进程和线程是使用的操作系统的原生线程和进程,其是去调用操作系统的相应接口实现 进程:之间不可直接共享数据,是资源的集合,进程必须有一个线程 线程:基于进程,之间可直接共享数据,可执行,只有所有的线程执行完毕程序才会退出 守护线程:生命值依赖于创建它的主线程,主程序亡,不管守护进程执行到何步也必须立即亡 多线程:不适用与CPU操作任务大的(如计算等),较适合于IO操作任务大的(如文件读写等) 进程 简单的进程 在Windows上启动进程必须加入[if __name__=="__mai

进程.线程与协程区别总结 - 1.进程是计算器最小资源分配单位 - 2.线程是CPU调度的最小单位 - 3.进程切换需要的资源很最大,效率很低 - 4.线程切换需要的资源一般,效率一般(当然了在不考虑GIL的情况下) - 5.协程切换任务资源很小,效率高(协程本身并不存在,是程序员通过控制IO操作完成) - 6.多进程.多线程根据cpu核数不一样可能是并行的,但是协程是在一个线程中 所以是并发 进程:一个运行的程序(代码)就是一个进程,没有运行的代码叫程序,进程是系统资源分配的最小单位,进程拥有

最近需要一个web系统进行接口性能测试,这里顺便说一下性能测试的步骤吧,大概如下 一.分析接口频率 根据系统的复杂程度,接口的数量有多有少,应该优先对那些频率高,数据库操作频繁的接口进行性能测试,所以先和开发根据业务情况,找到频率最高的几个接口.完成这些后再逐步完成剩余接口的测试. 二.找到合适的测试工具 性能测试工具简直数不胜数,最著名莫过于loadrunner,因为它支持windows,呵呵呵,这也是我刚毕业时用的工具(当然是盗版了...),简单易用,功能强大,不过收费版是真贵.我现在用得最