使用yield和send实现协程 协程的本质是在一个线程里实现多个任务之间的来回切换,我们使用yield和send可以实现简单的协程 def pro(): print(1) n = yield "a" print(n) yield "b" def con(): g = pro() a = next(g) print(a) b = g.send(2) print(b) con() 首先我们来分析一下,我们定义了两个函数:pro是生产者,con是消费者,利用yield和

python中实现并发的方式有很多种,通过多进程并发可以真正利用多核资源,而多线程并发则实现了进程内资源的共享,然而Python中由于GIL的存在,多线程是没有办法真正实现多核资源的. 对于计算密集型程序,应该使用多进程并发充分利用多核资源,而在IO密集型程序中,多核优势并不明显,甚至由于大多数时间都是在IO堵塞状态,多进程的切换消耗反而让程序效率更加低下. 而当需要并发处理IO密集型任务时,就需要用到协程(Coroutine).协程并没有系统级的调度,而是用户级的调度方式,避免了系统调用的开销

虽然之前就接触了PHP的yield关键字和与之对应的生成器,但是一直没有场景去使用它,就一直没有对它上心的研究.不过公司的框架是基于php的协程实现,觉得有必要深入的瞅瞅了. 由于之前对于生成器接触不多,后来也是在看了鸟哥的介绍在PHP中使用协程实现多任务调度才有所了解.下面也只是说说我的理解. 迭代和迭代器 在了解生成器之前我们先来看一下迭代器和迭代.迭代是指反复执行一个过程,每执行一次叫做迭代一次.比如普通的遍历便是迭代: $arr = [1, 2, 3, 4, 5]; foreach($a

转自:http://blog.beginman.cn/blog/133/ 协程概念 1.并发编程的种类:多进程,多线程,异步,协程 2.进程,线程,协程的概念区别: 进程.线程和协程的理解 进程:拥有自己独立的堆和栈,既不共享堆也不共享栈,进程由操作系统调度. 线程:线程拥有自己独立的栈和共享的堆,共享堆,不共享栈,线程亦由操作系统调度(标准线程是的). 协程:协程和线程一样共享堆,不共享栈,协程由程序员在协程的代码里显式调度 3.协程: 协程可以认为是一种用户态的线程,与系统提供的线程不同点是

协程是一种轻量级的线程 无需线程上下级的开销, 所有的协程都在一个线程内执行 import time def consumer(name): print('%s is start to eat baozi'%name) while True: baozi = yield #用于传递 print('%s is start to eat %s baozi'%(name, baozi)) def Producter(name): print('%s is start to make baozi'%na

def customer(): r="" while True: n=yield r#,接收生产者的消息,并向消费者发送r print("customer receive",n) r="ok" def produce(c): c.send(None)#第一次启动协程必须发送None值,否则报如下错误 #TypeError: can't send non-None value to a just-started generator ): print

来源:https://segmentfault.com/q/1010000010018151 参考:https://www.cnblogs.com/lynxcat/p/7954456.html 协程可以用在,异步网络 IO 的时候,使其成为非阻塞的. 比如你在一个 http 请求里面,你需要请求外面的接口,那么会有下面的场景. 你的前置 server 是 nginx,nginx 是非阻塞异步的,但是 php-fpm 是同步阻塞的.那么当你在请求外面接口的时候,这个任务就会被阻塞.(这里补充一下,

思路: yield可以使得函数阻塞,next,和send可以解阻塞,实现数据不竞争的生产者消费者模式 代码: import random #随机数,模拟生产者的制造物 def eat(): #消费者 while True: item = (yield) print("消费了:",item) def pro(g): #生产者 next(g) while True: item = random.randint(0,99) print("生产了:",item) g.sen

def f1(): print(11) yield print(22) yield print(33) def f2(): print(55) yield print(66) yield print(77) v1 = f1() v2 = f2() next(v1) # v1.send(None) next(v2) # v1.send(None) next(v1) # v1.send(None) next(v2) # v1.send(None) next(v1) # v1.send(None) n

协程,英文名Coroutine.前面介绍Python的多线程,以及用多线程实现并发(参见这篇文章[浅析Python多线程]),今天介绍的协程也是常用的并发手段.本篇主要内容包含:协程的基本概念.协程库的实现原理以及Python中常见的协程库. 1 协程的基本概念 我们知道线程的调度(线程上下文切换)是由操作系统决定的,当一个线程启动后,什么时候占用CPU.什么时候让出CPU,程序员都无法干涉.假设现在启动4个线程,CPU线程时间片为 5 毫秒,也就是说,每个线程每隔5ms就让出CPU,让其他线程

刚刚介绍了pythonyield关键字,趁热打铁,现在来了解一下yield实现协程. 引用官方的说法: 与线程相比,协程更轻量.一个python线程大概占用8M内存,而一个协程只占用1KB不到内存.协程更适用于IO密集型的应用. 当然在讲协程的实现之前,有必要先来看一下send方法. send方法 yield表达式有一个返回值,send方法的作用就是控制这个返回值,send的参数就是yield表达式的返回值.我们来看一下官方文档上关于send的定义: 举个栗子: 上面的代码输出: 第一次调用ne

1.生成器 ----> 1 b = [x*2 for x in range(100000000000)] MemoryError: 想生成一个存放很多数据的列表,但是又不想内存占用太多 每次用一个生成一个,最好 2)列表生成器:生成多个值,每次生成1个 In [29]: c = (x*2 for x in range(10)) In [30]: c Out[30]: <generator object <genexpr> at 0x7f8b5c0c6960> In [31]:

php的yield是在php5.5版本就出来了,而在初级php界却很少有人提起,我就说说个人对php yield的理解 Iterator接口 在php中,除了数组,对象可以被foreach遍历之外,还有另外一种特殊对象,也就是继承了iterator接口的对象,也可以被对象遍历,但和普通对象的遍历又有所不同,下面是3种类型的遍历情况: 可以看出,迭代器的遍历,会依次调用重置,检查当前数据,返回当前指针数据,指针下移方法,结束遍历的条件在于检查数据返回true或者false 生成器 生成器和迭代器类

概念: 并行:同时运行 并发:看似同时运行  json后任然中文的问题 import json d = {"名字":"初恋这件小事"} new_d1 = json.dumps(d) new_d = json.dumps(d, ensure_ascii=False) print(new_d1) print(new_d) 变量说明 xx: 公有变量 _x:私有方法或属性,不可以通过 from somemodule import * 的方式导入,但是可以通过 import

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,

进程.与线程区别 cpu运行原理 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者消费者模型 Queue队列 开发一个线程池 进程 语法 进程间通讯 进程池 进程与线程 什么是线程(thread)? 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务 A thre

协程 协程,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. 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 方便切换控制流,简化编程模型

一.线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务 1.threading模块 线程创建有2种方式:如下 直接调用 import threading,time def run(n): print("test...",n) time.sleep(2) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(

目录 -多线程使用场景 -多进程 --简单的一个多进程例子 --进程间数据的交互实现方法 ---通过Queues和Pipe可以实现进程间数据的传递,但是不能实现数据的共享 ---Queues ---Pipe ---通过Manager可以不同进程间实现数据的共享 --进程同步,即进程锁 --进程池 -协程 --先用yield实现简单的协程 --Greenlet --Gevent --用协程gevent写一个简单并发爬网页 -事件驱动 --IO多路复用 ---用户空间和内核空间 ---文件描述符fd

一,进程与线程 1.什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务 一个线程是一个执行上下文,这是一个CPU的所有信息需要执行一系列的指令. 假设你正在读一本书,你现在想休息一下,但是你希望能够回来,恢复从你停止的位置.实现这一点的方法之一是通过草草记下页码.行号和数量.所以你读一本书的执行上下文是这三个数字. 如果你有一个室友,她使用相同的技术,她

现在 Python 已经支持用协程进行异步处理.但最近有建议称添加协程以全面完善 Python 的语言结构,而不是像现在这样把他们作为生成器的一个类型.此外,两个新的关键字---异步(async)和等待(await),都该添加到 Python 中来支持协程. 也许有人不太了解协程,其实协程的原理很简单,打个比方就能讲明白了:假设有十个人去食堂打饭,这个食堂比较穷,只有一个打饭窗口和一个打饭阿姨,那么打饭就只能一个一个排队进行.这十个人胃口很大,每个人都要点5个菜,但这十个人都喜欢犹豫不决,点菜的