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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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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文章目录一、协程（coroutine）1.1 协程的概念1.2 实现协程的方式二、asyncio 异步编程2.1 事件循环2.2 快速上手2.3 运行协程2.4 await 关键字2.5 可等待对象2.5.1 协程2.5.2 任务（Task）2.5.3 asyncio.Future三、concurrent.futures.Future（补充）3.1 爬虫案例（asyncio+不支持异步的模块）四
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2023-06-30 14:10:55
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前言一、有效避免协程泄露的方式1、通过Job来处理2、通过MainScope()来处理3、viewModelScope对象4、lifecycleScope对象二、异常Exception以及async并发下的异常处理三、几个题外话：1、RxJava与kotlin协程比较2、AsyncTask内存泄露3、协程的delay()和Thread.sleep()谁的性能更好？4、什么时候需要切线程？ And
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2023-09-15 16:05:24
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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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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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# 实现协程池的步骤指导
在Python中，实现“协程池”能够有效地管理并发任务，尤其在处理IO密集型操作时。协程池能够限制并发运行的协程数量，从而提升性能并避免过多并发造成资源浪费。以下是我们实现协程池的基本流程。
## 步骤流程
下面是实现协程池的步骤概览：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-28 05:09:46
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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
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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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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# 有多少个任务就开多少个进程或者线程
# 什么是池
# 要在程序开始的时候,还没提交任务先创建几个线程或者进程
# 放在一个池子里,这就是池
# 为什么要用池?
# 如果先开好进程/线程,那么有任务之后就可以直接使用这个池中的数据了
# 并且开好的线程或者进程会一直存在在池中,可以被多个任务反复利用
# 这样极大的减少了开启\关闭\调度线程/进程的
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2024-01-01 16:08:35
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线程池import threadingimport timedef myThread():for i in range(10):time.sleep()print(‘d’)sep=threading.Semaphore(1)threadlist=[]for name in [“a”,“b”]:mythd=threading.Thread(target=myThread,args...
原创
2021-04-22 19:44:01
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线程池import threadingimport timedef myThread():for i in range(10):time.sleep()print(‘d’)sep=threading.Semaphore(1)threadlist=[]for name in [“a”,“b”]:mythd=threading.Thread(target=myThread,args...
原创
2022-02-10 18:16:02
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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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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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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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