目前 Python 语言的协程从实现来说可分为两类：一种是基于传统生成器的协程，叫做 generator-based coroutines，通过包装 generator 对象实现。另一种在 Python 3.5 版本 PEP 492 诞生，叫做 native coroutines，即通过使用 async 语法来声明的协程。本文主要介绍第二种，第一种基于生成器的协程已在 Python 3.8
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2023-11-05 13:11:45
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协程从生成器到协程简单的生成器通过生成器实现协程协程的演变生成器原理函数是如何执行的生成器是如何执行的使用生成器实现多任务gevent实现异步协程核心思想asyncio实现异步 从生成器到协程从Python2到Python3，协程经历了翻天覆地的变化。简单的生成器https://www.python.org/dev/peps/pep-0255/ Python2.3中，加入了新的关键字yield
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2023-08-09 21:14:52
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loop
asyncio.get_event_loop()：获得当前context的loop
asyncio.new_event_loop()：创建一个新的loop对象
asyncio.set_event_loop(loop)：为当前context设置loop
关于context，推测为当前线程的上下文环境。如果asyncio的loop和android中的handler相似，那每条线程都可以有一个
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2023-08-07 21:12:01
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Python并发编程25.协程5.1 协程的概念5.2 生成器函数—协程发展史5.3 协程的实现5.3.1 使用生成器yield实现5.3.2 greenlet实现协程5.3.3 gevent 实现协程5.3.4 Asyncio5.4 Asyncio模块5.4.1 重要概念和相关方法5.4.2 定义协程5.4.3 运行协程5.4.4 回调函数5.4.5 多个协程并行5.4.6 run_until
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2023-08-30 10:27:37
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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。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，每次循环将当前循环数（
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2023-11-19 16:25:13
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3.4.3协程（1）协程: 又称为微线程，用户级线程， 在不开辟线程的基础上可以完成多任务（2）如何理解协程： 只要在def里面只看到一个yield关键字那么就可以理解为是一个协程（3）学习协程的目的： 在单线程的基础上完成多任务，多个任务按照一定顺序交替执行（4）定义、创建、启动协程import time
# 定义协程
def work1():
while True:
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2024-06-03 18:09:51
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文章目录一个协程的简单演示产出两个值的协程使用协程计算移动平均值预激协程的装饰器终止协程和异常处理`yield from`的使用委派生成器和子生成器`yield from` 结构的另外两个特性 一个协程的简单演示from inspect import getgeneratorstate
def simple_coroutine():
print('-> coroutine star
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2024-04-15 15:06:00
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异步化框架一部分异步非阻塞、asynciotornado、fastapi、django3.x asgi、aiohttp都在异步化 -->提升性能协程详解协程不是计算机提供,程序员认为创造。协程(Coroutine)，也可以被称为微线程，是一种用户态内的上下文切换技术。简而言之:其实就是通过一个线程实现代码块相互切换执行。协程意义:在一个线程中如果遇到IO等待时间,线程不会傻傻等,利用空闲时间
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2023-11-03 13:28:03
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协程，又称微线程。英文名Coroutine。协程是Python语言中所特有的，在其他语言中没有。 协程是python中另外一种实现多任务的方式，比线程更小、占用更小执行单元(理解为需要的资源)。 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。 协程就是通过yield来实现多个任务之间的切换的。进程、线程、协程对比 1.进程切换需要的资源最
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2023-08-12 20:59:39
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协程是指一个过程，这个过程与调用方协作，产出由调用方提供的值。1.1、用作协程的生成器的基本行为>>> def simple_coro2(a):
... print('-> Started: a =', a)
... b = yield a
... print('-> Received: b =', b)
... c = yield a
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2023-11-13 15:12:48
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前情回顾1. 多线程并发网络模型
2. 基于Process的多进程并发网络
3. 集成模块socketserver完成网络并发
4. HTTPServer v2.0：模块封装，多线程并发，请求解析
5. 协程基础 ： 定义，原理，优缺点
6. 介绍greenlet，学习gevent 【1】 gevent.spawn() 生成协
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2024-05-29 01:41:53
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协程_爬虫
原创
2019-01-11 21:09:22
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执行scrapy startproject XXXX的命令，就会在对应的目录下生成工程在pycharm中打开此工程目录：并在Run中选择Edit Configuration点击+创建一个Python命令爬虫的名字，本例中以test_spider为例。并在script中输入安装scrapy的cmdline.py的路径。在工程目录test1->spiders下面创建一个python文件，名字和上
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2023-09-28 19:09:56
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python编写协程爬虫，并围绕其备份与恢复策略、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践进行详细分析。随着数据爬取需求的增加以及数据丢失风险的提升，建立有效的备份与恢复方案变得尤为重要。以下是我们解决这一问题的步骤。
## 备份策略
首先，我们需要明确备份的频率和策略。采用甘特图可以有效展示我们的备份计划。
```mermaid
gantt
ti
本篇文章给大家带来的内容是关于python协程的详细讲解(附示例)，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。进程和线程都会的切换都要消耗时间，保存线程进程当前状态以便下次继续执行。在不怎么需要cpu的程序中，即相对于IO密集型的程序，协程相对于线程进程资源消耗更小，切换更快，更适用于IO密集型。协程也是单线程的，没法利用cpu的多核，想利用cpu多核可以通过，进程+协程的方式
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2023-09-28 23:17:51
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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，每次循环将当前循环数（从
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2024-03-10 14:05:07
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一、课程介绍1. 课程来源作者是来自 MongoDB 的工程师 A. Jesse Jiryu Davis 与 Python 之父 Guido van Rossum。项目代码使用 MIT 协议，项目文档使用 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode 协议。课程内容在原文档基础上做了稍许修改，增加了部分原理介绍，步骤的
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2024-08-30 12:41:09
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简单爬虫实例： 功能：通过urllib.request实现网站爬虫，捕获网站内容。 from urllib import request def f(url): print("GET:%s"% url) # 实例化 resp = request.urlopen(url) # data就是下载的网页
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2018-01-04 17:55:00
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支持异步的框架演变历史： tornado、fastapl、django 3.x asgi、aiohttp1.协程定义： 协程不是计算机提供的，而是通过程序人为创造；即让一个线程能够在代码中游走（在流程中随意切换），使代码切换执行。1.1 实现协程的方法使用第三方模块(例如早期的greenlet模块)使用yield关键字使用python3.4引入的asyncio装饰器使用python3.5定义的关键
写python协程时使用gevent模块和queue模块可以大大提高爬虫速度。在同时爬取多个网站时，原来用for循环一个网站一个网站按循序顺序爬，就像先烧饭后烧菜，两个步骤异步进行。使用多协程可以让爬虫自己选择爬取顺序，就像边烧饭边烧菜，两个步骤同步进行，速度自然快了。不多说了，来看下代码吧：fromgeventimportmonkeymonkey.patch_all()#打上多协程布丁，下面的程
原创
2019-09-10 07:37:48
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