利用好Qt 模块的异步信号槽,单线程同样可是实现很强悍的的并发能力.应付正常的功能是足够的. 需要注意的是:该模式本质上为 单线程 事件驱动异步模式,所以需要做的事优化你的业务代码构架以应付性能与并发压力需求. (当然能够实现异步事件驱动,在Qt模块内部还是启动了更多的子服务线,但在用户代码层面确实单线程模式). 案例场景: 客户端程序,连接多服务端,接收服务端的上传数据. 20个TCP服务端启动.客户端APP逐个建立连接: 单个服务端上传吞吐:一个PDU 大小: 512*2*20字节    上

转自http://blog.itpub.net/29018063/viewspace-2079767 大家在学习python开发时可能经常对迭代器.生成器.yield关键字用法有所疑惑,在这篇文章将从理论+程序调试验证的方式详细讲解这部分知识,话不多说,直接进入主题. 一.迭代器(Iterater):     首先介绍迭代器,迭代器是访问集合元素的一种方式,迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.是不是觉得跟for循环很像?但是迭代器有几个特性需记住:    1.访问者

http://segmentfault.com/a/1190000000471602 开源 Python 是开源的,介绍的这几个框架 Twisted.Tornado.Gevent 和 tulip 也都是开源的,最后这个演讲是在开源大会弄的,所以标题里肯定少不了开源.另外,我的 gevent3 项目也是开源的——貌似不少同学被我起的极品名字给搞混了,特别说明一下,gevent3 虽然有跟 Gevent 一样的接口外貌,但底层却是 tulip 驱动的(考虑把名字改回 gulip 之类的):请区别于将

Python开源异步并发框架的未来 2014年3月30日,由全球最大的中文IT社区CSDN主办的“开源技术大会·” (Open Source Technology Conference ,简称OSTC )在北京丽亭华苑酒店召开. 本次大会以“启蒙·开源”(Open Mind, Open Source)为主题,邀请到了来自全国各地的30多位开源业界资深人士发表主题演讲,数十个开源社区现场参与,到场的开源软件开发者.贡献者和开源爱好 者总人数超过500人.作为一场“接地气”的开源盛会,“OSTC ”

concurrent.futures是一个非常简单易用的库,主要用来实现多线程和多进程的异步并发. 本文主要对concurrent.futures库相关模块进行详解,并分别提供了详细的示例demo. 1. 模块安装 1) python 3.x中自带了concurrent.futures模块 2) python 2.7需要安装futures模块,使用命令pip install futures安装即可 pypi地址:https://pypi.python.org/pypi/futures/ 2. c

1 前言 nodejs的回调,有时候真的是让人又爱又恨的,当需要用for循环把数据依次存入数据库,但是如果使用正常的for循环,永远都是最后一次值的记录,根本不符合要求. 解决此方案有几种,例如闭包(这里利用js函数编程的特性,建立一个闭包来保存每次需要的i值),详情参见参考1和Asyn函数,然后函数的forEach方法也是居于它实现的. 注:async主要实现了很多有用的函数,例如: each: 如果想对同一个集合中的所有元素都执行同一个异步操作. map: 对集合中的每一个元素,执行某个异步

JavaScript异步并发请求问题 JS中如何处理多个ajax并发请求? jQuery的deferred对象详解 面试遇到的ajax请求串行和并行问题

场景 随着互联网应用的深入,很多传统行业也都需要接入到互联网.我们公司也是这样,保险核心需要和很多保险中介对接,比如阿里.京东等等.这些公司对于接口服务的性能有些比较高的要求,传统的核心无法满足要求,所以信息技术部领导高瞻远瞩,决定开发互联网接入服务,满足来自性能的需求. 概念 CompletionService将Executor和BlockingQueue的功能融合在一起,将Callable任务提交给CompletionService来执行,然后使用类似于队列操作的take和poll等方法来获

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

1. dispatch_async(dispatch_get_global_queue(, ), ^{ // 处理耗时操作的代码块... //通知主线程刷新 dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{ //回调或者说是通知主线程刷新, }); }); dispatch_async开启一个异步操作,第一个参数是指定一个gcd队列,第二个参数是分配一个处理事物的程序块到该队列. dispatch_get_global_queue(0, 0),指用了全局队

一 理解篇 前言 本文仅仅用作借鉴使用,作者刚入行不久,所以请不小心看到这篇文章的朋友,手下留情. 本文以小故事的形式进行叙述,逻辑不通之处.请理解. 如有错误 ,欢迎指出. 谢谢.                                                           最后修改时间:2019-01-25 1.0.0 进程 老刘是一个软件公司的老板,公司下有两个部门,产品设计部门(产品进程)和研发部门(研发进程),产品设计部门在一楼,研发部门在二楼(独立地址空间).

1.主机和设备间异步执行 为了易于使用主机和设备间的异步执行,一些函数是异步的:在设备完全完成任务前,控制已经返回给主机线程了.它们是: 内核发射; 设备间数据拷贝函数; 主机和设备内拷贝小于64KB的存储器块时; 存储器拷贝函数中带有Async后缀的; 设置设备存储器的函数调用. 程序员可通过将CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量设置为1来全局禁用所有运行在系统上的应用的异步内核发射.提供这个特性只是为了调试,永远不能作为使软件产品运行得可靠的方式. 当应用通过CUDA调试器或CU

在我们业务操作时,难免会有多次操作,我们期望什么结果呢? 绝大部分情况,应该是只需要最后一次操作的结果,其它操作应该无效. 自定义等待的任务类 1. 可等待的任务类 AwaitableTask: /// <summary> /// 可等待的任务 /// </summary> public class AwaitableTask { /// <summary> /// 获取任务是否为不可执行状态 /// </summary> public bool NotEx

version_ :python3.7 下载BeautifulReport   https://github.com/TesterlifeRaymond/BeautifulReport/archive/master.zip ,修改解压文件名称为BeautifulReport 丢进python 的site-packages pip3 install tomorrow 安装异步tomorrow库,进入C:\Python37\Lib\site-packages\tomorrow\tomorrow.py

1.关于GCD - GCD全称是Grand Central Dispatch  - GCD是苹果公司为多核的并行运算提出的解决方案  - GCD会自动利用更多的CPU内核(比如双核.四核)  - GCD会自动管理线程的生命周期(创建线程.调度任务.销毁线程) 2.任务和队列 GCD中有2个核心概念 (1)任务:执行什么操作 (2)队列:用来存放任务 GCD的使用就2个步骤 (1)定制任务 (2)确定想做的事情 将任务添加到队列中,GCD会自动将队列中的任务取出,放到对应的线程中执行 提示:任务的

如题,但是查看了很多资料,都说python这边的mysql不支持异步并发,只能阻塞进行,心塞30秒,暂时放弃这方面的研究 如果不操作数据库的化,比如请求url.操作文件,还是可以用gevent来异步实现并发的:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21465564 有资料说豆瓣通过修改基础库实现了,参考:https://github.com/douban/greenify,看了半天,不觉得适合自己的项目 python的最佳实践是:http://san-yun.iteye.co

1.首先我们需要理解的是js中for循环.forEach循环.map循环的一些差异性,直接说了为后面说到的提供一些依据 1.1 for循环最基本,也是最容易理解的. 1.2 forEach和map用法类似, 相同点:   都可以遍历到数组的每个元素,而且参数一致(数组中的当前项item,当前项的索引index,原始数组input) 不同点: forEach() 方法对数组的每个元素执行一次提供的函数.总是返回undefined:   map() 方法创建一个新数组,其结果是该数组中的每个元素都调

之前写了个现在看来很不完美的小爬虫,很多地方没有处理好,比如说在知乎点开一个问题的时候,它的所有回答并不是全部加载好了的,当你拉到回答的尾部时,点击加载更多,回答才会再加载一部分,所以说如果直接发送一个问题的请求链接,取得的页面是不完整的.还有就是我们通过访问链接下载图片的时候,是一张一张来下的,如果图片数量太多的话,真的是会下到你睡完觉它还在下. 这次的的爬虫是上次那个的升级版,爬虫代码在我的github上可以找到=>NodeSpider. 整个爬虫的思路是这样的:在一开始我们通过请求问题的链

转自:http://www.jackyshen.com/2015/05/21/async-operations-in-form-of-sync-programming-with-python-yielding/ 目录 回顾同步与异步编程 回顾多线程编程 yield与协程 异步编程同步化 回顾同步与异步编程 同步编程即线性化编程,代码按照既定顺序执行,上一条语句执行完才会执行下一条,否则就一直等在那里.但是许多实际操作都是CPU 密集型任务和 IO 密集型任务,比如网络请求,此时不能让这些任务阻塞

转载自Csdn:http://blog.csdn.net/hulihui/article/details/3158613 (原创文章,转载请注明来源:http://blog.csdn.net/hulihui) 0 前言 >>[前言].[第1节].[第2节].[第3节].[第4节].[第5节].[第6节] 在程序设计与实际应用中,Socket数据包接收服务器够得上一个经典问题了:需要计算机与网络编程知识(主要是Socket),与业务处理逻辑密切(如:包组成规则),同时还要兼顾系统运行的稳定.效率

Nodejs爬虫进阶教程之异步并发控制 之前写了个现在看来很不完美的小爬虫,很多地方没有处理好,比如说在知乎点开一个问题的时候,它的所有回答并不是全部加载好了的,当你拉到回答的尾部时,点击加载更多,回答才会再加载一部分,所以说如果直接发送一个问题的请求链接,取得的页面是不完整的.还有就是我们通过发送链接下载图片的时候,是一张一张来下的,如果图片数量太多的话,真的是下到你睡完觉它还在下,而且我们用nodejs写的爬虫,却竟然没有用到nodejs最牛逼的异步并发的特性,太浪费了啊. 思路 这次的的爬