一.协程的一些前置知识 1.1 进程和线程 1.1.1基本定义 1.1.2为什么要有线程 1.1.3 进程与线程的区别 1.2 协作式与抢占式 1.2.1 协作式 1.2.2 抢占式 1.3 协程 二. Kotlin 协程的基本使用 2.1 创建协程的三种方式 2.2 等待一个作业 2.3 协程的取消 2.4 等待协程的执行的结果 2.5 协程的异常处理 2.6 协程的超时 三.并发与挂起函数 3.1 使用 async 并发 3.2 惰性启动 async 3.3 挂起函数 3.4 协程和挂起的本

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 import gevent     def foo():       print("Running in foo")     gevent.sleep(2)     print("Explicit context switch to foo again")     def bar():     print("Ex

协程: 1 单线程来实现并发---协程: 协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程, 即协程是由用户程序自己控制调度的 只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发:切换+保存状态     对于单线程下,我们不可避免程序中出现io操作,但如果我们能在自己的程序中(即用户程序级别,而非操作系统级别) 控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算,这样就保证了该线程能够最大限度

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

tbox的协程实现,是stackfull模式的,需要指定独立堆栈和协程函数,目前暂时还不能像golang那样实现堆栈的动态增长,之后会对其进行支持. 目前提供下面一些功能特性: 1. 提供yield切换调度支持,这个是必须的哈 2. 提供suspend(挂起)/resume(恢复)协程接口,不同于yield的是,被suspend后,如果不显示调用resume恢复它,是永远不会被调度到的 3. 提供sleep等待接口支持 4. 提供io调度支持,支持socket等io等待(内部使用epoll, p

在前一篇文章<基于汇编的 C/C++ 协程 - 背景知识>中提到一个用于 C/C++ 的协程所需要实现的两大功能: 协程调度 上下文切换 其中调度,其实在技术实现上与其他的线程.进程调度没有什么特别的差异,同时也要看具体业务的需求.限制 C/C++ 协程应用的最大技术条件是上下文切换.理由在前文也说了. 既然本系列讲的是基于汇编的 C/C++ 协程,那么这篇文章我们就来讲讲使用汇编来进行上下文切换的原理. 本文地址:https://segmentfault.com/a/119000001317

协程介绍及基本示例 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是协程:协程是一种用户态的轻量级线程. 协程拥有自己的寄存器上下文和栈.协程调度切换时,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. 协程的好处: 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 "原子操作(a

vivo 互联网客户端团队- Ruan Wen 本文是Kotlin协程解析系列文章的开篇,主要介绍Kotlin协程的创建.协程调度与协程挂起相关的内容 一.协程引入 Kotlin 中引入 Coroutine(协程) 的概念,可以帮助编写异步代码. 在使用和分析协程前,首先要了解一下: 协程是什么? 为什么需要协程? 协程最为人称道的就是可以用看起来同步的方式写出异步的代码,极大提高了代码的可读性.在实际开发中最常见的异步操作莫过于网络请求.通常我们需要通过各种回调的方式去处理网络请求,很容易就陷

协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 协程的概念很早就提出来了,但直到最近几年才在某些语言(如Lua)中得到广泛应用. 子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕. 所以子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序. 子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的.而协程的调用和子程序不同. 协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,

状态机 有限状态机(Finite State Machine 或 Finite State Automata)是软件领域中一种重要的工具. 状态机允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为.对象内部状态决定行为方式,对象状态改变行为方式改变,这里强调内部状态. Command 模式是将命令请求封装成一个为对象,将不同的请求对象参数化以达到同样的调用执行不同的命令: State 模式是将对象的状态封装成一个对象,是在不同的状态下同样的调用执行不同的操作. 迭代器是一个典型的状态机例子,后续会讲解.

concurrent.futures  —Launching parallel tasks    concurrent.futures模块同时提供了进程池和线程池,它是将来的使用趋势,同样我们之前学习的进程池Pool和threadpool模块也可以使用. 对进程池疑惑的可以参阅:32进程池与回调函数http://www.cnblogs.com/liluning/p/7445457.html 对threadpool模块疑惑的可以看我闲暇时写的一段代码:(因为本人也不了解这个模块,代码里写的也是自己

一,concurent.furtrue进程池和线程池 1.1 concurent.furtrue 开启进程,多进程&线程,多线程 # concurrent.futures创建并行的任务 # 进程池 ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor # 下面例子是Io密集型,所以时间上比叫多 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): prin

前言 在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位.按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了.但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程.创建线程.以及管理他们之间的切换. 随着我们对于效率的追求不断提高,基于单线程来实现并发又成为一个新的课题,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发.这样就可以节省创建线进程所消耗的时间. 为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情

阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet模块 四 Gevent模块 引子 之前我们学习了线程.进程的概念,了解了在操作系统中 进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位. 按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了.但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程.创建线程.以及管理他们之间的切换. 随着我们对于效率的追求不断提高, 基于单线程来实现并发 又成为一个新的课题,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现

一.引子 (超哥协程) 并发本质:保存状态+切换 cpu正在运行一个任务,转而执行另一个任务的情概况:1.是该任务发生了阻塞:2.该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它. 协程本质上就是一个线程,使用代码来控制任务的切换.以前线程任务的切换是由操作系统控制的,遇到I/O自动切换,现在我们用协程的目的就是较少操作系统切换的开销(开关线程,创建寄存器.堆栈等,在他们之间进行切换等),在我们自己的程序里面来控制任务的切换. ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单

不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去调 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.future模

今日概要 1.线程 2.协程 3.socketserver 4.基于udp的socket(见第八节) 一.线程 1.threading模块 第一种方法:实例化 import threading import time #第一种方法实例化 def sayhi(num): print('running on num %s' %(num)) time.sleep(3) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=sayhi,args=

写在前面 上课第10天,打卡: 感谢Egon老师细致入微的讲解,的确有学到东西! 一.线程 1.关于线程的补充 线程:就是一条流水线的执行过程,一条流水线必须属于一个车间: 那这个车间的运行过程就是一个进程: 即一个进程内,至少有一个线程: 进程是一个资源单位,真正干活的是进程里面的线程: 线程是一个执行单位: 多线程:一个车间内有多条流水线,多个流水线共享该车间的资源: 一个进程内有多个线程,多线程共享一个进程的资源: 线程创建的开销要远远小于创建进程的开销: 进程之间更多的是一种竞争关系:

concurrent.futures  —Launching parallel tasks    concurrent.futures模块同时提供了进程池和线程池,它是将来的使用趋势,同样我们之前学习的进程池Pool和threadpool模块也可以使用. 对进程池疑惑的可以参阅:32进程池与回调函数http://www.cnblogs.com/liluning/p/7445457.html 对threadpool模块疑惑的可以看我闲暇时写的一段代码:(因为本人也不了解这个模块,代码里写的也是自己

进程之multiprocessing模块 Process(进程) Process模块是一个创建进程的模块,借助这个模块,就可以完成进程的创建. 介绍 初始化参数 Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),由该类实例化得到的对象,表示一个子进程中的任务(尚未启动) 强调: 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数,是一个元组形式,必须有逗号 参数介绍: 1. group参数未使