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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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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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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# 异步多协程Ping域名最快的方式 Python 实现
## 引言
在实际开发中，我们经常需要对域名进行Ping操作，以测试网络的连通性和延迟，判断服务器的可用性。使用异步多协程的方式进行Ping操作可以大大提高效率，特别是在需要测试多个域名时。本文将介绍如何使用Python来实现异步多协程Ping域名的最快方式。
## 流程图
以下是整个流程的流程图：
```mermaid
flowch
原创
2023-11-23 11:45:39
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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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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
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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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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# Python多协程：提升程序并发性能的利器
## 引言
随着计算机技术的不断发展，对于程序并发性能的要求也越来越高。在传统的编程模型中，我们通常使用多线程来实现并发操作。然而，多线程在面对大量的并发任务时，可能会导致资源竞争和线程切换的开销，从而降低程序的执行效率。为了解决这个问题，我们可以使用协程来提升程序的并发性能。
本文将介绍Python中的多协程编程，并通过代码示例来说明如何利用
原创
2023-08-10 19:04:32
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## 多协程 Python 实现流程
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[创建协程] --> B[启动协程]
B --> C[执行协程]
C --> D[等待协程执行完成]
D --> E[获取协程返回值]
```
下面将详细介绍每个步骤以及需要使用的代码和代码注释。
### 1. 创建协程
在 Python 中，我们可以
原创
2023-10-07 12:10:25
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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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GIL锁的存在，使python实现不了通过多核来完成多线程并行，如果想让python利用多核，只能通过开多进程来实现。所以python适合执行计算密集型任务。资源抢占式：线程、进程协程：协作式---->即非抢占式程序，关键词：yield生成器，主要解决的也是IO操作，但不能利用多核（没有多进程的情况下）多进程+协程：解决进程并发重温yield生成器：def f():
print("o
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2023-06-19 14:32:44
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协程是用户相互协作的线程，又称微线程，本身还是线程。线程是系统级别的，它们是由操作系统调度；协程是程序级别的，由程序员根据需要自己调度。我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序，那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序；别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这就是协程。也就是说同一线程下的一段代码<1>执行着执行着就可以中断，然后跳去执行另一段代码，当再次回来执行代码块&l
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2024-01-08 17:16:40
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python实现协程认识协程什么是迭代器和生成器yield协程生成器的基本行为协程使用实例预激（装饰器实现）终止协程和异常处理generator.close()和.throw(exc_type[, exc_value[, traceback]])使用实例协程进阶协程返回值.send(value)yield from 认识协程协程，又称微线程，Coroutine。 最大的优势就是协程极高的执行效率
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2023-08-14 11:42:10
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一、线程 1、创建线程 2、主线程是否等待子线程 t.setDaemon(Ture/False):默认是false，等待子线程完成，ture，表示不等待子线程结束 3、主线程等待，子线程执行 join（），一直等到子线程结束 join（3），最多等待3秒，如果子线程需要两秒，则等待2秒。 4、线程锁 R.rlock()1 #!/u
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2023-06-25 10:10:27
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文章目录P1 Python并发编程简介一、具体应用：二、几种方式的联系与Python的支持：1）对比2）python的支持P2 怎样选择多线程、多进程、多协程一、CPU密集型计算、IO密集型计算CPU密集型（CPU-bound）：I/O密集型（I/O bound）：二、多线程、多进程、多协程的对比：1、Python并发编程有三种方式：2、 对比1）多进程Process（multiprocessi
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2023-08-05 21:07:17
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