一、进程 线程 协程1.进程一个运行的程序就是一个进程，没有运行的代码叫做程序。
进程是系统分配资源的最小单位，进程拥有自己独立的内存空间 相对独立，所以进程间的数据不共享，开销大。2.线程CPU调度执行的最小单元(程序真正执行的时候调用的是线程)，也叫执行路径，依赖于进程存在，
一个进程最少存在一个线程，叫做主线程
而多个线程共享进程内存资源(数据共享，共享全局变量)，从而极大地提高了程序的运行
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2023-12-14 05:35:02
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协程协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。 为啥说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机， 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些
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2024-04-15 17:07:26
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前言因为刚刚学习到了协程，然后之前也对爬虫有一定的了解，所以打算结合之前学的线程和进程，和协程进行对比，看看它的性能到底有多高，在测试完成后，结果还是不错的！下面就直接上代码了，因为代码逻辑都比较简单，我就不一一解释了，重点是看测试结果，真的很让人兴奋！！！案例我这里以爬取一个网站上的所有国家的旗帜为例。（下图为爬取结果，共192张）分别利用了单线程，协程，多线程，多进程进行爬取测试。线程的效率真
多线程是可以并行处理数据的。 比如我开了4个线程，每个线程申请一个内存，我把它写入到某个指针(地址空间)去。这时候cpu多核就展现出来，可以同时写入数据。只是大部分情况下一般程序开发者用不了那么精度的计算，所以成就了协程。那么我们说说协程。 协程理论上只是并发处理数据，而不是并行处理数据。并发的意思一个线程下，单核内，它一个个执行任务，遇到阻塞情况下会去执行未被阻塞的代码。当代码不阻塞了它又回来继
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2024-08-16 08:19:34
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协程（coroutine）是Go语言中的轻量级线程实现，由Go运行时（runtime）管理。在一个函数调用前加上go关键字，这次调用就会在一个新的goroutine中并发执行。当被调用的函数返回时，这个goroutine也自动结束。需要注意的是，如果这个函数有返回值，那么这个返回值会被丢弃。func longWait() {
fmt.Println("Beginning longWait()")
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2023-08-26 16:00:12
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一、协程协程，又叫微线程，纤程。英文名Coroutine。协程本质上就是一个线程优点1：协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越来越明显。(简单来说没有切换的消耗)优点2：不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好，所以执行效率比多线
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2023-05-26 17:02:05
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内容目录：线程基本使用线程锁自定义线程池进程基本使用进程锁进程数据共享进程池协程线程 线程使用的两种方式，一种为我们直接调用thread模块上的方法，另一种我们自定义方式方式一(常规使用)： import threading
def f1(arg):
print(arg)
t = threading.Thread(target=f1,args=(123,))
t.star
# 比较Fortran和Python的执行速度
在计算机科学中，编程语言的性能比较是一个重要的话题。在这个任务中，我们将比较Fortran和Python在执行相同计算任务时的速度。本文将指导你完成整个过程，包括编写代码、运行性能测试以及分析结果。
## 整体流程
以下是进行Fortran和Python性能比较的整体流程：
| 步骤 | 描述
# Go 协程 vs Java 虚拟线程：性能之争
在现代编程中，对于并发的处理方式一直是一个热门话题。Go 协程和 Java 虚拟线程各自有其独特的优点，但许多开发者发现 Go 协程在性能上往往胜出，这究竟是为什么呢？本文将探讨这个问题，并提供一些代码示例来说明如何使用它们。
## 并发模型的区别
Go 语言使用的协程（goroutines）是轻量级的线程，由 Go 运行时管理。相对而言，
一、前言很多时候我们写了一个爬虫，实现了需求后会发现了很多值得改进的地方，其中很重要的一点就是爬取速度。本文 就通过代码讲解如何使用 多进程、多线程、协程 来提升爬取速度。注意：我们不深入介绍理论和原理，一切都在代码中。二、同步首先我们写一个简化的爬虫，对各个功能细分，有意识进行函数式编程。下面代码的目的是访问300次百度页面并返回状态码，其中 parse_1 函数可以设定循环次数，每次循环将当前
展开全部在python中线程和协程的区别：1、一个线程可以拥有多个协程，这样在python中就能使用多核32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333433646531CPU；2、线程是同步机制，而协程是异步；3、 协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。一、首先我们来了解一下线程和协程的概念1、线程线程是进程
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2023-08-08 01:58:09
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# Python 类快还是函数快？——从性能和可维护性分析
在 Python 编程的实践中，我们常常会面临选择：使用类（Object-Oriented Programming)还是使用函数（Functional Programming）。这些选择不仅影响代码的结构和可读性，也可能对性能产生影响。本文将对类和函数的性能进行分析，并通过代码示例展示它们的优缺点。
## 1. 类与函数概述
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原创
2024-10-20 05:36:48
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目录1 什么是并发编程？2 进程与多进程3 线程与多线程4 协程与多协程5 总结 1 什么是并发编程？并发编程是实现多任务协同处理，改善系统性能的方式。Python中实现并发编程主要依靠进程(Process)：进程是计算机中的程序关于某数据集合的一次运行实例，是操作系统进行资源分配的最小单位线程(Thread)：线程被包含在进程之中，是操作系统进行程序调度执行的最小单位协程(Coroutine)
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2023-08-08 15:51:51
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一. 线程和进程的概念 进程是操作系统中正在执行的不同应用程序的一个实例线程是进程中的一个实体，是被操作系统独立调度和分派处理器时间的基本单位线程的优缺点 并发处理，因而特别适合需要同时执行多个操作的场合 解决用户响应性能和多任务的问题 引入了资源共享和同步等问题协程（Coroutine）又称微线程、纤程，协程不是进程或线程，其执行过程更类似于函数调用 Python的asyncio模块实现的异步I
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2023-08-17 14:16:16
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线程、进程、协程的区别进程、线程、协程对比通俗描述有一个老板想要开个工厂进行生产某件商品（例如剪子） 他需要花一些财力物力制作一条生产线，这个生产线上有很多的器件以及材料这些所有的 为了能够生产剪子而准备的资源称之为：进程只有生产线是不能够进行生产的，所以老板的找个工人来进行生产，这个工人能够利用这些材料最终一步步的将剪子做出来，这个来做事情的工人称之为：线程这个老板为了提高生产率，想
浅谈 Python 多线程、进程、协程上手体验前言：浅谈 Python 很多人都认为 Python 的多线程是垃圾（GIL 说这锅甩不掉啊~）；本章节主要给你体验下 Python 的两个库ThreadingMultiprocessingGevent一.线程ThreadingThreading 模块建立在 _thread 模块之上。_thread 模块以低级、原始的方式来处理和控制线程，而 thre
7.协程7.1把生成器当作协程 python2.2引入yield关键字实现了的生成器函数，python2.5中为生成器对象添加了额外的方法和功能，其中最值得关注的是.send()方法。与__next__()方法一样，.send()方法致使生成器前进到下一个yield语句。不过.send()方法还允许使用生成器的客户把数据发给自己，即不管传给.send()方法什么参数，那个参数都会成为生成器函数定义
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2023-08-07 20:10:22
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进程：一个运行的程序就是一个进程，没有运行的代码叫程序。进程是系统分配资源的最小单位，数据不共享，开销大线程：调度执行的最小单位，不能独立存在 依赖于进程，数据可以共享，但是要保证同一时刻只能有一个线程在执行。协程：是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程的优缺点：优点：
上下文切换消耗小
方便切换控制流，简化编程模型
高并发，高扩展性，低成本
缺点：
无法利用
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2023-08-14 16:03:49
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一、Python进程 IO密集型----多线程 计算密集型----多进程 1、单进程 from multiprocessing import Process
def foo(i):
print('你好哈',i)
if __name__ == '__main__': #if __name__ == '__main__':只可做测试调用，不能用于生产，windows不支持，linu
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2016-07-23 11:20:00
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在对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作，Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作，即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下：json 是一个文本序列化格式，而 pickle 是一个二进制序列化格式；json 是我们可以直观阅读的，而 pickle 不可以；json 是可互操作的，在 Python 系统之外广泛使用，而 pickle 则是 Python
