BOM是浏览器对象模型,它提供了独立于内容而与浏览器窗口进行交互的对象,其核心对象是windowBOM有一系列闯关的对象构成,并且为每个对象提供了很多方法和属性,兼容性不好DOM与BOM的区别(BOM比DOM大)DOMBOM文档对象模型浏览器对象模型DOM就是把文档当作一个对象来看待把浏览器当作一个对象看待DOM的顶级对象是document顶级对象是windowDOM主要学习的是操作页面元素BOM            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-27 08:20:07
                            
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            众所周知,python由于GIL锁的存在,不能发挥多核的优势。然而在IO密集型的网络编程里,异步处理比同步处理能提升成百上千的效率,从而弥补了python性能方面的短板asyncio是python3引入,python2没有这个库。同步/异步概念:·同步是指完成事务的逻辑,先执行第一个事务,如果阻塞了,会一直等待,直到这个事务完成,再执行第二个事务,顺序执行。。。·异步是和同步相对的,异步是指在处理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一下代码通过协程、多线程、多进程的方式,运行代码展示异步与同步的区别。import gevent
import threading
import multiprocessing
# 这里展示同步和异步的性能区别,可以看到异步直接同时执行并完成,
# 而同步,需要等待第一个完成后再次执行下一个,是有顺序的执行,而异步不需要
import time
def task(pid):
    geven            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一直想写一个多线程博客,汇总一下方老师教给我们的知识。但是因为一直没有用到,或者自己还没有吃透里面的精髓,所以不敢下笔。现在工作中又遇到必须要通过多线程解决的问题,所以再回顾以前方老师的课程,从头整理一下多线程异步这块知识,方便以后遇到问题可以快速写出代码来。 目录1、多线程异步初步介绍1.1一般的异步demo1.2傀儡线程2、线程锁2.1、为什么要锁2.2、不加锁代码2.3、加锁代码3、条件锁3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def RunBenchmark(url):
print('GET %s' % url)
response = url
time.sleep(3)
return(url+" FINISHED")
def RunPool():
urls = 'CPU'
pool = Threa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言用阻塞 API 写同步代码最简单,但一个线程同一时间只能处理一个请求,有限的线程数导致无法实现万级别的并发连接,过多的线程切换也抢走了 CPU 的时间,从而降低了每秒能够处理的请求数量。为了达到高并发,你可能会选择一个异步框架,用非阻塞 API 把业务逻辑打乱到多个回调函数,通过多路复用与事件循环的方式实现高并发。磁盘 IO 为例,描述了多线程中使用阻塞方法读磁盘,2 个线程间的切换方式。那么            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python异步概念:python内置全局锁,限制一个进程只有一个线程被CPU调用进程、线程、协程 
  进程:CPU资源分配的最小单元,一个进程可以有多个线程 
    计算密集型:效率高,但浪费资源IO密集型:效率高,但浪费资源线程:CPU计算的最小单元 
    计算密集型:多线程无法利用多核优势,通过多进程方式实现并发,但浪费资源IO密集型:效率高协程:微线程,开发者控制线程执行流程,对一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            异步一般代码是从上而下执行的,比如有3个打印语句,正常执行是从第一个到最后一个按照顺序打印出来,也就是后面的打印语句会等待前面的打印语句执行完后在执行,这个是同步执行,同步意味着有序执行;而异步就是,后面的打印语句不会等待前面的执行完后再执行,也就是说异步不会阻塞其他任务执行,异步意味着无序执行异步与多线程多进程:异步是轻量级的线程,可以叫做协程多进程和多线程无法获取函数的返回值,但是异步可以获取            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            异步编程是一种不会阻塞的编程范式。相反,请求和函数调用会在未来某个时间以某种方式在后台发出和执行。这使调用者有时间执行其他活动,并在结果可用或调用者感兴趣时稍后处理发出的调用的结果。1. 异步任务异步意味着不同时,与同步或同时相反。在编程时,异步意味着请求动作,尽管在请求时并未执行。它稍后执行。这将发出进行函数调用的请求,而不会等待调用完成。我们可以选择稍后检查函数调用的状态或结果。
     异            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            异步编程目前为止,我们在做的都是同步编程。同步编程执行过程很简单:一个程序从第一行开始,逐行执行一直到末尾。每次调用一个函数时,程序就会等待这个函数返回然后在执行下一行。在异步编程中,函数地执行通常是非阻塞的。换句话说,每次你调用一个函数它就会立即返回,但相对得,这就表示函数并不会立即被执行。它有了一种机制(名为 调度程序),让可以随时在未来执行这些函数。使用异步编程会导致程序在任何异步函数开始之            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是异步异步编程(简称异步)是许多现代语言都包含的功能,它可以使程序处理多个操作,而无需等待或挂断其中的任何一个。 这是一种有效处理网络或文件IO等任务的明智方法,因为程序的大部分时间都花在等待任务完成上。假设我们有一个请求100个网络连接的Web抓取应用程序。 如果打开一个连接,等待结果,然后打开下一个连接并等待结果,那么程序的大部分时间都将花在等待网络响应上,而不是在做实际的工作。这个时候,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言:在上一章中我们介绍了从yield from的来源到async的使用,并在最后以asyncio.wait()方法实现协程,下面我们通过不同控制结构来实现协程,让我们一起来看看他们的不同作用吧~  在多个协程中的线性控制流很容易通过内置的关键词await来管理。使用asyncio模块中的方法可以实现更多复杂的结构,它可以并发地完成多个协程。一、asyncio.wait()你可以将一个操作分成多个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Py3.x异步网络爬虫浅涉异步的概念举个例子,A正在玩游戏,B去叫A一起吃饭,这个时候B有两种选择,一是等A玩完游戏一起去吃饭,二是去干其他事情,并告诉A玩完通知他。是的,前一种选择就是单线程,后一种是多线程,但是,如果使用多线程做这件事就会出现B为了得到A的通知不得不隔一段时间停下手中的活看看A是否通知,而使用while循环似乎又不太恰当,降低程序性能,这个时候就可用异步处理。异步示例异步是py            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 前言在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的。为了解决这类问题,本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法,此种方法对于 IO 密集型任务非常有效。如将其应用到网络爬虫中,爬取效率甚至可以成百倍地提升。注:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 前言在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的。为了解决这类问题,本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法,此种方法对于 IO 密集型任务非常有效。如将其应用到网络爬虫中,爬取效率甚至可以成百倍地提升。注:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文主要讨论下面几个问题:什么是异步(Asynchronous)编程?为什么要使用异步编程?在 Python 中有哪些实现异步编程的方法?Python 3.5 如何使用 async/await 实现异步网络爬虫?所谓异步是相对于同步(Synchronous)的概念来说的,之所以容易造成混乱,是因为刚开始接触这两个概念时容易把同步看做是同时,而同时不是意味着并行(Parallel)吗?然而实际上同步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.用python语言作为第三方,调用shell在python2.x中,可以通过包commands来进行调用shell命令。如下:cmd就是你要调用的shell命令,把环境配置好,输入正确的命令格式,就可以作为一个第三方程序,来进行命令的调用了。但是在python3.x中取消了commands包,所以这种方式肯定是不能用了,解决方法很多,这边推荐一种万能的方式。同理,你只要管好,环境和命令正确就可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何在Python中异步执行cmd
## 概述
在本文中,我将教会你如何在Python中异步执行cmd命令。这对于提高程序的效率和性能非常有用。我们将通过以下步骤来实现这个目标:
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建异步函数来执行cmd命令 |
| 3 | 使用asyncio库来运行异步函数 |
| 4 | 调用异步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-25 07:11:19
                            
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            # Python异步执行函数
## 介绍
在Python中,异步编程是一种处理并发任务的方法,可以有效提高程序的性能和响应速度。通过使用异步执行函数,我们可以同时执行多个任务,而不需要等待每个任务完成。
本文将向您介绍如何在Python中实现异步执行函数,并提供一份简单的指南,以帮助初学者理解整个过程。
## 异步执行函数流程
以下是实现Python异步执行函数的流程:
```merm            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-15 11:44:34
                            
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            # Python异步后台执行
在开发中,我们经常会遇到需要在后台执行耗时操作的情况,比如网络请求、文件读写等。如果在主线程中执行这些操作,会导致界面卡顿或程序无响应,影响用户体验。为了避免这种情况,我们可以使用Python的异步编程来实现后台执行。
Python中有多种异步编程的方式,比如使用asyncio、aiohttp等库。在本文中,我们将介绍如何使用asyncio库来实现Python异步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-26 06:33:40
                            
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