1 模式介绍 生产者-消费者模式是最简单的使用模式. 一个生产者P,给队列发送消息,一个消费者C来取队列的消息. 这里的队列长度不限,生产者和消费者都不用考虑队列的长度. 队列的模型图: 2 示例代码 生产者 #!/usr/bin/env python import pika parameters = pika.ConnectionParameters('localhost') connection = pika.BlockingConnection(parameters) channel =

很久很久以前,系windows平台下,用C语言写过一款贪食蛇游戏,cmd界面,用kbhit()函数实现非阻塞输入.系windows平台下用python依然可以调用msvcrt.khbit实现非阻塞监听.但系喺linux下面就冇呢支歌仔唱. 随手google咗一下,基本上都用select实现非阻塞监听,但问题是,监听的是用select之后是不能像getchar()那样,即时收到单个字符的输入,必须要等待回车. 经过努力不怠咁google... [好吧,还是google.没有google什么也做不了

1.非阻塞设置subprocess.Popen(args, stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) def non_block_read(output): fd = output.fileno() fl = fcntl.fcntl(fd, fcntl.F_GETFL) fcntl.fcntl(fd, fcntl.F_SETFL, fl | os.O_NONBLOCK) try: return output.read() except: ret

非阻塞IO(non-blocking IO) Linux下,可以通过设置socket使其变为non-blocking.当对一个non-blocking socket执行读操作时,流程是这个样子: 从图中可以看出,当用户进程发出read操作时,如果kernel中的数据还没有准备好,那么它并不会block用户进程,而是立刻返回一个error.从用户进程角度讲 ,它发起一个read操作后,并不需要等待,而是马上就得到了一个结果.用户进程判断结果是一个error时,它就知道数据还没有准备好,于是用户就可

由于经常被抓取文章内容,在此附上博客文章网址:,偶尔会更新某些出错的数据或文字,建议到我博客地址 :  --> 点击这里 可以看我的上篇文章 <python 简单搭建阻塞式单进程,多进程,多线程服务> 1 单进程服务器 - 非堵塞模式 服务端 : #coding=utf- from socket import * import time #用来存储所有的新连接的socket,这个是重点 g_socketList = [] def main(): serSocket = socket(AF

Python之进程 进程 本节目录 一 背景知识 二 什么是进程 三 进程调度 四 并发与并行 五 同步\异步\阻塞\非阻塞 六 进程的创建与结束 七 multiprocess模块 八 进程池和mutiprocess.Poll 一 背景知识 顾名思义,进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 所以想要真正了解进程,必须事先了解操作

目录 一.同步与异步 同步 异步 二.阻塞与非阻塞 阻塞 非阻塞 三.综合使用 1.同步阻塞: 2.同步非阻塞: 3.异步阻塞: 4.异步非阻塞: 四.创建进程的多种方式 进程的创建 multiprocessing模块 第一种创建进程的方式 同步状态: 异步状态: 不同的操作系统中创建进程底层原理的区别 第二种创建进程的方式 五.进程间的数据隔离 六.进程的join方法 七.IPC机制 八.生产者消费者模型 生产者消费者模型 为什么要使用生产者和消费者模式 什么是生产者消费者模式 九.进程对象的

非阻塞队列,需要考虑到: 1.并发中的同步 2.线程间通信 public class Quene_Pro_Con { //定义队列大小 private static int size = 10; //非阻塞队列 private static PriorityQueue<Integer> quene = new PriorityQueue<Integer>(); public static void main(String[] args) { Quene_Pro_Con test =

Tornado的全称是Torado Web Server,从名字上就可知它可用作Web服务器,但同时它也是一个Python Web的开发框架.最初是在FriendFeed公司的网站上使用,FaceBook收购之后便进行了开源. 作为Web框架,是一个轻量级的Web框架,类似于另一个Python web 框架Web.py,其拥有异步非阻塞IO的处理方式. 作为Web服务器,Tornado有较为出色的抗负载能力,官方用nginx反向代理的方式部署Tornado和其它Python web应用框架进行对

下面这篇,原理理解了, 再结合 这一周来的心得体会,整个框架就差不多了... http://www.haiyun.me/archives/1056.html 有许多封装好的异步非阻塞IO多路复用框架,底层在linux基于最新的epoll实现,为了更好的使用,了解其底层原理还是有必要的.下面记录下分别基于Select/Poll/Epoll的echo server实现.Python Select Server,可监控事件数量有限制: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

1. 概念理解 在进行网络编程时,我们常常见到同步(Sync)/异步(Async),阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式: 同步/异步主要针对C端: 同步:      所谓同步,就是在c端发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事. 例如普通B/S模式(同步):提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事 异步:      异步的概念和同步相对.当c端一个异步过程调用发出后,调

再学 socket 之非阻塞 Server 本文是基于 python2.7 实现,运行于 Mac 系统下 本篇文章是上一篇初探 socket 的续集, 上一篇文章介绍了:如何建立起一个基本的 socket 连接.TCP 和 UDP 的概念.socket 常用参数和方法 Socket 是用来通信.传输数据的对象,上一篇已经研究了如果进行基本的通行和传输数据.因为,在这个互 联网爆发的时代,做为 Server 的 socket 要同时接收很多的请求. 通过阅读:地址,强烈推荐阅读原文. 整理了下面的

一.什么是进程 进程: 正在进行的一个过程或者说一个任务.而负责执行任务则是cpu. 进程和程序的区别: 程序仅仅只是一堆代码而已,而进程指的是程序的运行过程. 需要强调的是:同一个程序执行两次,那也是两个进程,比如打开暴风影音,虽然都是同一个软件,但是一个可以播郭德纲,一个可以播高晓松. 二.并行和并发 无论是并行还是并发,在用户看来都是'同时'运行的,不管是进程还是线程,都只是一个任务而已,真是干活的是cpu,cpu来做这些任务,而一个cpu同一时刻只能执行一个任务 (一)并发:是伪并行,即

一.理论基础 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 即使可以利用的cpu只有一个(早期的计算机确实如此),也能保证支持(伪)并发的能力.将一个单独的cpu变成多个虚拟的cpu(多道技术:时间多路复用和空间多路复用+硬件上支持隔离),没有进程的抽象,现代计算机将不复存在. 必备的理论基础: #一 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将

最近在学python的网络编程,学了socket通信,并利用socket实现了一个具有用户验证功能,可以上传下载文件.可以实现命令行功能,创建和删除文件夹,可以实现的断点续传等功能的FTP服务器.但在这当中,发现一些概念区分起来很难,比如并发和并行,同步和异步,阻塞和非阻塞,但是这些概念却很重要.因此在此把它总结下来. 1. 并发 & 并行 并发:在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运

昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati

python网络编程基础(线程与进程.并行与并发.同步与异步.阻塞与非阻塞.CPU密集型与IO密集型) 目录 线程与进程 并行与并发 同步与异步 阻塞与非阻塞 CPU密集型与IO密集型 线程与进程 进程 前言 进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能. 假设有两个任务A和B,当A遇到IO操作,CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B,这样无疑是对CPU资源的极大的浪费.聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时,让任务B执行,当任务A读取完数据后,再切换到任务A执行.注意关键字切换

python之IO多路复用 阅读目录 一 IO模型介绍 二 阻塞IO(blocking IO) 三 非阻塞IO(non-blocking IO) 四 多路复用IO(IO multiplexing) 五 异步IO(Asynchronous I/O) 六 IO模型比较分析 七 selectors模块 一 IO模型介绍 同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题

1 引言 并发.并行.串行.同步.异步.阻塞.非阻塞.进程.线程.协程是并发编程中的常见概念,相似却也有却不尽相同,令人头痛,这一篇博文中我们来区分一下这些概念. 2 并发与并行 在解释并发与并行之前,我们必须先明确:单个处理器(一个单核CPU)在某一个时刻只能处理一个线程. 并发是指在同一个处理器上通过时间片轮转的方式在多个线程之间频繁切换,由于切换速度极快,所以看似多个线程似乎被同时执行,但实际上每一个时刻都只有一个线程被执行,其他的线程出于阻塞状态. 并行是指多个处理器在同一时刻同时处理了

异步非阻塞 阻塞式:(适用于所有框架,Django,Flask,Tornado,Bottle) 一个请求到来未处理完成,后续一直等待 解决方案:多线程,多进程 异步非阻塞(存在IO请求): Tornado(单进程+单线程) 使用异步非阻塞,需要遵循Tornado框架内部规则,gen 多个连接请求,连接给服务端,如果是有异步非阻塞的话,服务端会接收所有的请求交由后台处理,等待其他链接的同时,原先连接不断开,直至返回后台处理完成的结果! 外部请求,连接服务端 或在select中创建Future对象,

使用协程建立自己的异步非阻塞模型 接下来例子中,将使用纯粹的Python编码搭建一个异步模型,相当于自己构建的一个asyncio模块,这也许能对asyncio模块底层实现的理解有更大的帮助.主要参考为文末的链接,以及自己的补充理解. 完整代码 #!/usr/bin/python # ============================================================= # File Name: async_base.py # Author: LI Ke # C