多线程和协程都属于IO密集型,我通过以下用例测试多线程和协程的实际速率对比. 实例:通过socket客户端以多线程并发模式请求不同服务器端(这里服务器端分2种写法:第一种服务器通过协程实现,第二种服务器通过多线程实现)的访问速率 第一种服务器端写法:通过gevent实现 import socket import gevent from gevent import socket, monkey monkey.patch_all() def server(port): # socket服务器函数 s

协程虽然是轻量级的线程,但到达一定数量后,仍然会造成服务器崩溃出错.最好的方法通过限制协程并发数量来解决此类问题. server代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Cain # @Email : 771535427@qq.com # @Filename : gevnt_sockserver.py # @Last modified : 2017-11-24 16:31 # @Description : impo

  由于才开始写博客,之前都是写笔记自己看,所以可能会存在表述不清,过于啰嗦等各种各样的问题,有什么疑问或者批评欢迎在评论区留言. 如果你初次接触协程,请先阅读上一篇文章初识asyncio协程对asyncio有个初步的认识. 一.任务对象(task任务) 参照上一篇初识asyncio协程我们了解到了任务对象是对协程的一种封装,其中包含各种状态,如阻塞状态(suspended),运行状态(running),完成状态(done): 1.创建任务对象的三种方式 第一种:loop.create_task

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

Python进阶----异步同步,阻塞非阻塞,线程池(进程池)的异步+回调机制实行并发, 线程队列(Queue, LifoQueue,PriorityQueue), 事件Event,线程的三个状态(就绪,挂起,运行) ,***协程概念,yield模拟并发(有缺陷),Greenlet模块(手动切换),Gevent(协程并发) 一丶同步,异步 同步:    所谓同步就是一个任务需要依赖另一个任务时,只有被依赖任务执行完毕之后,依赖的任务才会完成.这是可靠的任务序列.要么都成功,要么失败,两个任务的状

package main import ( "fmt" "math" "strconv" "time" ) /* ·100条协程并发求1-10000平方根 ·最大并发数控制在5 ·管道实现 */ func GetSqrt(name string, n int, chSem chan string) { //想执行,先注册 //能写入就执行,写不进去就阻塞到能写入为止 chSem <- name ret := math.S

一.进程           我们电脑的应用程序,都是进程,进程是资源分配的单位.进程切换需要的资源最大,效率低.         进程之间相互独立         cpu密集的时候适合用多进程 #多进程并发 import multiprocessing from multiprocessing import Pool import time def test1(): for i in range(10): time.sleep(1) print('test', i) def test2():

什么是协程 协程的优势 Python3中的协程 生成器 yield/send yield + send(利用生成器实现协程) 协程的四个状态 协程终止 @asyncio.coroutine和yield from asyncio.coroutione yield from 为什么要用yield from async/await关键字 什么是协程   协程(Coroutine),又称微线程,纤程.通常我们认为线程是轻量级的进程,因此我们也把协程理解为轻量级的线程即微线程.   协程的作用是在执行函数

我比较笨,只看用await asyncio.sleep(x)实现的例子,看再多,也还是不会. 已经在unity3d里用过coroutine了,也知道是“你执行一下,主动让出权限:我执行一下,主动让出权限”,但还是觉得迷迷糊糊,不清不楚的. 1起因:简单的分析模型世界 序列图里箭头一指,就表示消息和责任转移关系了. 静态数据+责任封装用类图,里的 方法,就表示 责任(消息+实现): 单个类的动态过程用 状态图, event-action 就够了. 都没有异步/同步   message/callba

python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高效的并发任务.Python的在3.4中引入了协程的概念,可是这个还是以生成器对象为基础,3.5则确定了协程的语法.下面将简单介绍asyncio的使用.实现协程的不仅仅是asyncio,tornado和gevent都实现了类似的功能. event_loop 事件循环:程序开启一个无

gevent是python的一个并发框架,采用协程实现并发目的,用起来也非常简单 gevent的docs:http://www.gevent.org/contents.html 一个最简单的例子: import gevent import gevent.monkey gevent.monkey.patch_all() def foo(i, a, b, c): print('Running in foo' + str(i) + ' ' + str(a) + str(b) + str(c)) gev

下载8个1m大小文件,测试五次分别耗时12.038s,10.316s,8.955s,11.275s,9.499s(lua代码实现如下) require "socket" --host = "www.w3.org" --file = "/TR/REC-html32.html" function lua_string_split(str, split_char) --字符串拆分 local sub_str_tab = {}; while (true

协程 协程是一种用户态的轻量级线程,又称微线程. 协程拥有自己的寄存器上下文和栈,调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,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时的状态(即所有局部状态的一个特定组合),每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置. 优点: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 方便切换控制流,简化编程模型 高并发+高扩展性+低成本:一个CPU支持上万的协程都不是问题.所以很适

import socket,time,re,sys,os,threading import gevent from gevent import monkey monkey.patch_all() socket.setdefaulttimeout(2) #该方法用来处理用户数据的port范围,并计算范围内的port,将其添加到列表中,将列表返回 def handle_port(input_ports): try: pattern = re.compile('(^\d{1,5})-(\d{1,5}$

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

package main import ( "fmt" "sync" "time" ) /* mt.Lock() 抢锁 一次只能被一个协程锁住 其余想要抢到这把锁的协程阻塞等待至前面的协程将锁释放 mt.Lock()的可能性有两种: ①抢到锁,继续向下执行 ②没抢到,阻塞等待至前面的协程将锁释放 ------------------------------------------- mt.Unlock() 解锁 锁一旦释放,其他抢这把锁的协程就会

package main import ( "fmt" "sync" "time" ) /*等待组API介绍*/ func main071() { var wg sync.WaitGroup fmt.Println(wg) //向等待组添加一个协程(注册) wg.Add(1) //从等待组减掉一个协程(注销) wg.Done() //阻塞等待至等待组中的协程数归零 wg.Wait() } /* ·分别使用Ticker和Timer创建耗时协程A,B

package main import ( "fmt" "strconv" "time" ) /* 改进生产者消费者模型 ·生产者每秒生产一件商品,并通知物流公司取货 ·物流公司将商品运输到商店 ·消费者阻塞等待从商店消费 ·消费10轮就主协程结束 ·尝试在整分钟时通知生产者罢工,生产者罢工时主协程结束 ·计时协程,不断地查看有没有到整分钟 ·如果到整分钟,将[全局罢工变量]置为true ·生产者每完成一轮生产就查看[全局罢工变量],如果为tru

0 Name 简介 libaco - 一个极速的.轻量级.C语言非对称协程库. 这个项目的代号是Arkenstone 

前段时间实现的C协程依赖栈传递参数,在开启优化时会导致错误,于是实现了一个ucontext的版本,但ucontext的切换效率太差了, 在我的机器上执行4000W次切换需要11秒左右,这达不到我的要求,所以重新设计了实现,使得在开启优化时也能得到正确的结果. 并且效率也令人满意,4000W次切换仅需要730ms左右,足足比ucontext的实现快乐近15倍. 下面贴出实现: #include "uthread.h" #include <stdlib.h> #include

package main import ( "fmt" "sync" "time" ) func main() { //要监听的变量 bitcoinRising := false //创建条件 cond := sync.NewCond(&sync.Mutex{}) go func() { for { /*加锁修改为涨,并通知投资者*/ cond.L.Lock() bitcoinRising = true cond.Broadcast()