Python 四大主流 Web 编程框架 目前Python的网络编程框架已经多达几十个,逐个学习它们显然不现实.但这些框架在系统架构和运行环境中有很多共通之处,本文带领读者学习基于Python网络框架开发的常用知识,及目前的4种主流Python网络框架:Django.Tornado.Flask.Twisted. 网络框架及MVC架构 所谓网络框架是指这样的一组Python包,它能够使开发者专注于网站应用业务逻辑的开发,而无须处理网络应用底层的协议.线程.进程等方面.这样能大大提高开发者的工作效率

要想开发一个高性能的TCP服务器,熟悉所使用框架的线程模型非常重要.MINA.Netty.Twisted本身都是高性能的网络框架,如果再搭配上高效率的代码,才能实现一个高大上的服务器.但是如果不了解它们的线程模型,就很难写出高性能的代码.框架本身效率再高,程序写的太差,那么服务器整体的性能也不会太高.就像一个电脑,CPU再好,内存小硬盘慢散热差,整体的性能也不会太高. 玩过Android开发的同学会知道,在Android应用中有一个非常重要线程:UI线程(即主线程).UI线程是负责一个Andro

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系

catalogue . Twisted理论基础 . 异步编程模式与Reactor . Twisted网络编程 . reactor进程管理编程 . Twisted并发连接 1. Twisted理论基础 0x1: 异步编程模型 事件驱动编程是一种编程范式,这里程序的执行流由外部事件来决定.它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理.另外两种常见的编程范式是(单线程)同步以及多线程编程 在这个模型中,任务是交错完成,值得注意的是: 这是在单线程的控制下.这要比多线程模型简

select.poll和epoll的区别 select select最早于1983年出现在4.2BSD中,它通过一个select()系统调用来监视多个文件描述符的数组,当select()返回后,该数组中就绪的文件描述符便会被内核修改标志位,使得进程可以获得这些文件描述符从而进行后续的读写操作. select目前几乎在所有的平台上支持,其良好跨平台支持也是它的一个优点,事实上从现在看来,这也是它所剩不多的优点之一. select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,在Lin

Python Twisted介绍 作者:Jessica McKellar 原文链接 Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架.Twisted诞生于2000年初,在当时的网络游戏开发者看来,无论他们使用哪种语言,手中都鲜有可兼顾扩展性及跨平台的网络库.Twisted的作者试图在当时现有的环境下开发游戏,这一步走的非常艰难,他们迫切地需要一个可扩展性高.基于事件驱动.跨平台的网络开发框架,为此他们决定自己实现一个,并从那些之前的游戏和网络应用程序的开发者中学习,汲取他们的经验教

  系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个

网络的监测是所有 Linux 子系统里面最复杂的,有太多的因素在里面,比如:延迟.阻塞.冲突.丢包等,更糟的是与 Linux 主机相连的路由器.交换机.无线信号都会影响到整体网络并且很难判断是因为 Linux 网络子系统的问题还是别的设备的问题,增加了监测和判断的复杂度.现在我们使用的所有网卡都称为自适应网卡,意思是说能根据网络上的不同网络设备导致的不 同网络速度和工作模式进行自动调整.我们可以通过 ethtool 工具来查看网卡的配置和工作模式: # /sbin/ethtool eth0 Se

twisted是一个强大的异步网络框架,应用的面也非常广,但是没有这几年才出现的Node.js火,社区.文档也是很少可怜我觉得二者其实在本质上差不多,而且python使用起来还是比较容易一些的 匿名用户 因为,它给了一大部分程序猿幻觉比如前后端统一,脚本也能性能很屌,做Demo搜搜快什么的,但实际上,这仅仅是幻觉罢了…… 正是因为这样的幻觉是“看得到”的,又有一个响当当的干爹Google,因此Node的曝光率远高于后端常规语言就不足为奇了. 论速度,你一个带JIT的跟常规脚本语言的虚拟机比,没到

原文链接:http://www.aosabook.org/en/twisted.html 作者:Jessica McKellar Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架.Twisted诞生于2000年初,在当时的网络游戏开发者看来,无论他们使用哪种语言,手中都鲜有可兼顾扩展性及跨平台的网络库.Twisted的作者试图在当时现有的环境下开发游戏,这一步走的非常艰难,他们迫切地需要一个可扩展性高.基于事件驱动.跨平台的网络开发框架,为此他们决定自己实现一个,并从那些之前的游戏

前言: 最近帮朋友review其模块服务代码, 使用的是python的twisted网络框架. 鉴于之前并没有使用过, 于是决定好好研究一番. 个人接触最早的高性能网络编程框架是Mina, 所谓先入为主, 对异步网络编程的理解上, 往往冒出Mina的影子来. 本文借助简单的twisted demo例子, 对twisted有个初步的印象, 并作为学习笔记. 环境配置: 官网地址如下: twisted官网. 其不仅包含了twisted 源码和安装版本下载, 也包含了详尽的Echo样例. 以linux

1.Linux性能监测:监测目的与工具介绍 看了某某教程.读了某某手册,按照要求改改某些设置.系统设定.内核参数就认为做到系统优化的想法很傻很天真:)系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同.优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一

感谢博客http://sillycat.iteye.com提供的资料 linux性能检查(一)介绍和CPU 通常监控的子系统有: CPU Memory IO Network 应用类型 IO相关,处理大量数据,需要大量内存和存储,频繁IO读写数据,对CPU的要求比较小,大部分时候CPU都在等待硬盘,比如,数据库服务器.文件服务器等. CPU相关,需要使用大量的CPU能力,比如高并发的web/mail服务器.图像/视频处理.可续计算等. 查看机器状态命令 >vmstat 1 一些常用的监控命令和工具

一.TCP/IP相关知识 TCP/UDP提供进程地址,两个协议互不干扰的独自的协议       TCP :Transmission Control Protocol 传输控制协议,面向连接的协议,通信前需要建立通信信道(虚拟链路),结束后拆除链路,流式数据协议,可靠的连接                       UDP:User Datagram Protocol 用户数据报协议,无连接的协议,不可靠的连接   IP是主机到主机之间,在传输过程中是不会变的,不能超过MTU:最大传输单元 MA

http://my.oschina.net/chape/blog/159640 系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系

过完年刚上班,项目还没有开始,对于即将到来的项目,想尝试是否可以找到一个开发效率接近python,运行效率接近静态语言的编程语言,选择基本就是scala和go,公司的技术组成基本都是c派的,scala暂不考虑,闲暇时间对python2.7和go1.2做了个性能比较,作为一个参考吧,测试方法很粗糙,结果不尽准确,目的只为得到大概的运行效率的比较. 网上看到过go的web模块和python2.7的tornado,twisted框架等作比较,基本都是以微弱优势胜出,但是因为涉及到io操作,无法对计算效

先来看一段代码: # ~*~ Twisted - A Python tale ~*~ from time import sleep # Hello, I'm a developer and I mainly setup Wordpress. def install_wordpress(customer): # Our hosting company Threads Ltd. is bad. I start installation and... print "Start installation

做Python的人,一定知道两个性能优秀的异步网络框架:tornado,和twisted. 那么,这两个著名的框架,又有什么异同呢?tornado和twisted,我都用在几个游戏项目中,做过后端,觉得它俩其实大同小异.今天花一些时间,来分析它们之间的异同.如果有误,请大家指正: 对比结果: tornado 和 twisted,作为异步框架,是大同小异的.只不过tornado 轻量级一些,twisted 重量级一些.在其他方面,也是互有长短.经过实测,发现这两个框架,I/O性能差不多,对计算资源

性能相关 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢. import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com'] for url in url_list: fetch_async(url) 1.同步执行

一 背景知识 爬虫的本质就是一个socket客户端与服务端的通信过程,如果我们有多个url待爬取,只用一个线程且采用串行的方式执行,那只能等待爬取一个结束后才能继续下一个,效率会非常低. 需要强调的是:对于单线程下串行N个任务,并不完全等同于低效,如果这N个任务都是纯计算的任务,那么该线程对cpu的利用率仍然会很高,之所以单线程下串行多个爬虫任务低效,是因为爬虫任务是明显的IO密集型程序. 关于IO模型详见链接:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles