一、协程协程，又称微线程协程是python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）它自带CPU上下文，这样只要在合适的时间，我们就可以把一个协程切换到另一个协程，只要这个过程保存或恢复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临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过
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2023-06-20 10:25:54
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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
协程协程又称微线程，纤程。英文名Coroutine。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，在适当的时候再返回来接着执行。如下图所示：协程的优势1.执行效率极高，因为子程序切换(函数)不是线程切换，由程序自身控制。 2.没有切换线程的开销。所以与多线程相比，线程的数量越多，协程性能的优势越明显。 3.不需要
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2024-02-27 10:46:45
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tvName.text = response.code().toString()
}
})
}这里我们将返回结果的状态码显示在view上，运行结果如图所示：上面代码看起来没有什么问题，如果我们用到了mvp模式什么的，便于职责单一，还要单独放一个类中，这样就需要添加回调才能获取返回结果。那么协程中怎么使用呢?首先我们在ApiService中新增一个函数 ，声明为挂起函数，类型不需要添加Call
提高响应速度：对于耗时操作，使用多线程可以使得应用程序更快地响应用户的请求，从而提高用户体验。实现并行计算：多线程可以同时执行多个任务，从而实现并行计算，提高程序的运行效率。提高CPU利用率：在多CPU系统中，使用多线程可以充分利用CPU资源，提高系统的运行效率。改善程序结构：将一个既长又复杂的进程分为多个线程，可以使得程序更加模块化、易于理解和修改。线程间通信机制：多线程之间可以方便地进行通信和
协程 又称为微线程，纤程，英文名（corotine）。从技术的角度来说,“协程就是你可以暂停执行的函数”。可以理解成生成器一样。一句话总结协程就是一个线程里可以协调cpu来完成多任务，提高效率，减少资源的浪费。
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2023-05-22 16:10:44
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目录1.什么是协程？2.协程运行主要原理3.小结1.什么是协程？协程是实现并发编程的一种方式。一说到并发，你肯定想到了多线程 / 多进程模型，没错，多线程 / 多进程，正是解决并发问题的经典模型之一。最初的互联网世界，多线程 / 多进程在服务器并发中，起到举足轻重的作用。随着互联网的快速发展，你逐渐遇到了 C10K 瓶颈，也就是同时连接到服务器的客户达到了一万个。于是很多代码跑崩了，进程上下文切换
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2023-11-27 13:00:40
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前言自从jetbrains公司提出Kotlin协程用来解决异步线程问题，并且衍生出来了Flow作为响应式框架，引来了大量Android开发者的青睐；而目前比较稳定的响应式库当属Rxjava，这样以来目的就很明显了，旨在用Kotlin协程来逐步替代掉Rxjava;仔细思考下，真的可以完全替代掉Rxjava么，它的复杂性和多样化的操作符，而协程的许多API仍然是实验性的，目前为止，随着kt不断地进行版
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2024-05-29 10:57:17
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进程 ：计算机中最小的资源分配单位线程 ：计算机中能被cpu执行的最小单位协成协程：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。需要强调的是： #1. python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度（如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限，切换其他线程运行）
#2.
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2024-01-30 22:08:51
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互联网后台开发的朋友，大部分都听过协程了，网络博客上关于协成的原理、优势的文章很多。贴几个链接：http://www.colaghost.net/os/unix_linux/341 简单的说：1、协程可以看作用户态的线程。2、通用的Linux系统（不包括那些嵌入式等定制化）是多进程，多线程的， Linux中1个进程、1个线程 在内核来看几乎差不多。
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2024-04-03 12:16:39
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线程池我们暂时用自己的服务器进行爬取（Flask的基本使用）Flask的基本使用：环境安装：pip install flask创建一个py源文件详细代码看 FlaskServer.py#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import Flask, render_template
from time import sle
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2024-06-08 17:11:37
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协程，是充分利用cpu给该线程的时间，在一个线程里放置多个任务，当某个任务阻塞时就执行下一个任务。其特点是能够记住这些任务执行到哪一步了，下次再执行该任务的时候回从上次阻塞的地方继续开始。创建协程需要使用gevent模块。代码如下：import gevent
'''gevent协程中，遇到需要耗费时间的操作就会跳转到下一个任务。
但是此处的延时、堵塞或者其他耗时的操作，都必须换到gevent
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2023-08-26 16:35:41
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python asyncio网络模型有很多中，为了实现高并发也有很多方案，多线程，多进程。无论多线程和多进程，IO的调度更多取决于系统，而协程的方式，调度来自用户，用户可以在函数中yield一个状态。使用协程可以实现高效的并发任务。Python的在3.4中引入了协程的概念，可是这个还是以生成器对象为基础，3.5则确定了协程的语法。下面将简单介绍asyncio的使用。实现协程的不仅仅是asyncio
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2023-08-12 14:16:20
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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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进程与线程的区别多进程适合在CPU 密集型操作(cpu 操作指令比较多，如科学计算，位数多的浮点运算)多线程适合在IO 密集型操作(读写数据操作较多的，比如爬虫)线程是并发，进程是并行；进程之间相互独立，是系统分配资源的最小单位，同一个进程中的所有线程共享资源。进程：一个运行的程序或代码就是一个进程，一个没有运行的代码叫程序。进程是系统进行资源分配的最小单位，进程拥有自己的内存空间，所以进程间数据
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2024-08-28 10:28:20
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阅读目录一 引子二 协程介绍三 Greenlet四 Gevent介绍五 Gevent之同步与异步六 Gevent之应用举例一七 Gevent之应用举例二
回到顶部一 引子 本节主题是实现单线程下的并发，即只在一个主线程，并且很明显的是，可利用的cpu只有一个情况下实现并发，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
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2024-10-24 08:41:42
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一、运行Asyncio程序asyncio.run(coro, *, debug=False)执行 coroutine coro 并返回结果。此函数运行传入的协程，负责管理 Asyncio 事件循环并完结异步生成器。当有其他 asyncio 事件循环在同一线程中运行时，此函数不能被调用。如果 debug 为 True，事件循环将以调试模式运行。此函数总是会创建一个新的事件循环并在结束时关闭之。它应当
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2023-12-17 20:49:08
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7. python实现协程(1) yield + send实现通过“生产者-消费者”模型来看下协程的应用，生产者产生消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，带消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产。# 利用生成器实现协程
# 来源：
def consumer():
r = ''
while True:
n = yield r
if not n
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2023-10-07 13:02:34
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python线程、进程、协程python的GILGIL简介python的GIL的全程是global interpreterer lock(全局解释器锁)在cpython中，python的一个线程对应c语言的一个线程，早期一些历史原因，GIL使得在一个进程中的一个时间点上只有一个线程在执行python编译的字节码。这就意味着一个线程中无法让多个线程映射到多个cpu上，不能在一个线程内实现并行。GIL
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2024-06-25 07:29:05
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协程(coroutine)又称微线程，纤程，是种用户级别的轻量级线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时候，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，等待切换回来的时候恢复，并从之前保存的寄存器上下文 和 栈继续工作。并发编程中，协程与 线程类似，每个协程表示一个执行单元，有自己的本地数据，与其他协程共享全局数据及资源池。协程需要操作员单独写调度逻辑，对CPU来说，协程也就是单线程，因此CPU
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2023-09-10 18:28:14
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