python 一直在进行并发编程的优化, 比较熟知的是使用 thread 模块多线程和 multiprocessing 多进程,后来慢慢引入基于 yield 关键字的协程。而近几个版本,python 对于协程的写法进行了大幅的优化,很多之前的协程写法不被官方推荐了。协程发展历程Python中的协程大概经历了如下三个阶段:最初的生成器变形yield/sendyield from在Python3.5版            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-10 20:18:20
                            
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            # Python 协程与多核运算的结合
Python 是一个强大的编程语言,尤其适合数据处理和网络编程。协程作为一种轻量级的线程,可以帮助你更高效地使用 Python 的异步编程特性。然而,Python 的 GIL(全局解释器锁)限制了多线程的并行能力,协程也未必能够充分利用多核 CPU 的性能。为了实现真正的并行效率,我们需要结合协程和多进程实现多核运行。本文将为你详细介绍如何在 Python            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-04 05:54:04
                            
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            前言前段时间突然被人问到python的协程,当场我就宕机了。然后就开始查询各种资料,来弥补这里的欠缺。虽然暂时没实战过,但总比啥都不知道好一些。当我学了一些资料之后,我发现网上资料,大多数代码是这样的:import asyncio, time
async def hello(x):
    print("Hello world!")
    # 异步调用asyncio.sleep(1):            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本篇内容介绍了“python并发编程中的协程怎么应用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!什么是协程协程(Coroutine)是一种比线程更加轻量级的并发方式,它不需要线程上下文切换的开销,可以在单线程中实现并发。协程通常具有以下特点:协程中的代码可以暂停执行,并且在需要的时候可以恢复执行。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            协程很久之前就知到这东西,但是 Java 没有,也就没怎么去了解,最近在学 Python 接触到协程,做个记录。概念说到协程一般都会联系到进程和线程,通常请款下这三者的比较如下:进程:程序执行的一个实例,一个进程最少包含一个线程,不同进程之间的切换代价大;线程:CPU 调度的基本单位,进程的一个实体,线程的上下文切换代价比进程小;协程:是一种用户态的轻量级线程,一个线程可包含多个协程。协程的最大的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            协程:定义:微线程。是允许在不同入口点不同位置暂停或开始的计算机程序,简单说,携程就是可以暂停执行的函数。协程原理:记录一个函数的上下文,携程调度切换将记录的上下文保存,在切换回来时进行调取,恢复原有的执行内容,以便从上以此执行位置继续执行。优点:携程完成多任务占用计算机资源很少由于协程的多任务切换在应用层完成,因此切换开销小协程为单线程序,无需进行共享资源同步互斥处理缺点:协程的本质是一个单线程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.协程的概念协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是协程: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。cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制):一种情况是该任务发生了阻塞;  另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它。协程本质上就是一个线程,以前线程任务的切换是由            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近有很多的同学问,大家都知道多线程,多进程,那么这个协程有什么什么东西?难不成还是携程旅游(此处没有广告费)?能不能说一下Python协程,而且最好要讲清楚!那行,今天将来讲解一下Python协程前言从概念上来说,我们都知道多进程和多线程,而协程其实是在单线程中实现多并发。从句法上看,协程与生成器类似,都是定义体中包含yield关键字的函数。区别在于协程的yield通常出现在表达式的右边:dat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录十二、Python中协程12.1 协程的定义12.2 协程12.3 协程池12.4 总结 十二、Python中协程12.1 协程的定义协程(Coroutine):是一种比线程更加轻量级的存在,也称微线程,协程可以理解为一个特殊的函数,这个函数可以在某个地方挂起去执行别的,并且可以返回挂起处继续执行,线程数量越多协程的性能优势越明显,多进程和协程的组合能充分利用计算机的多核处理。12.2 协程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            协程的三种方法 本教程先介绍协程的几个专用词,后面介绍了三种实现协程的方法,分别是yield from,@coroutine装饰器和async/await等,同吋也介绍了这三种方式的调用方法和执行过程。1,协程中名词 event_loop 事件循环:程序开启一个无限的循环,程序员会把一些函数(协程)注册到事件循环上。当满足事件发生的时候,调用相应的协程函数。 coroutine 协程:协程对象,指            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    协程,英文名Coroutines,全称协同程序,协程无法由操作系统来实现,因为操作系统只能调度到线程,协程是比线程还小的单位。        因此协程只能依靠程序员来实现,程序员写完程序,然后再大脑里大致模拟出程序代码的运行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            有时需要做类似流处理的程序,对于存在分支、合并的处理函数式编程不很适合,用hadoop、spark、storm等工具可能又没太大必要。做个简单的多协程协作处理框架,基于处理的模型,处理逻辑可以任意发挥。#!/usr/bin/python
#coding:utf8
import sys
from collections import deque
try:
    from enum import            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            由于GIL的存在,导致Python多线程性能甚至比单线程更糟。GIL: 全局解释器锁(英语:Global Interpreter Lock,缩写GIL),是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制,它使得任何时刻仅有一个线程在执行。[1]即便在多核心处理器上,使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程。于是出现了协程(Coroutine)这么个东西。协程: 协程,又称微线程,纤程,英            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python中的协程深入理解(友情提示:右键点上行txt文档名->目标另存为)python中的协程深入理解先介绍下什么是协程:协程,又称微线程,纤程,英文名Coroutine。协程的作用,是在执行函数A时,可以随时中断,去执行函数B,然后中断继续执行函数A(可以自由切换)。但这一过程并不是函数调用(没有调用语句),这一整个过程看似像多线程,然而协程只有一个线程执行。是不是有点没看懂,没事,我            
                
         
            
            
            
            引言1.1. 存储器山存储器山是 Randal Bryant 在《深入理解计算机系统》一书中提出的概念。基于成本、效率的考量,计算机存储器被设计成多级金字塔结构,塔顶是速度最快、成本最高的 CPU 内部的寄存器(一般几 KB)与高速缓存,塔底是成本最低、速度最慢的广域网云存储(如百度云免费 2T )存储器山的指导意义在于揭示了良好设计程序的必要条件是需要有优秀的局部性:时间局部性:相同时间内,访问            
                
         
            
            
            
            刚进公司,发现公司的后台程序是基于异步和协程的,而我之前一直在用同步的方式写 web 后台,所以就花两天时间 google 了几乎所有的讲解文章,总结成此文。本文特点有:适合不懂协程的人建立一些基本的概念,但是没有进阶内容。需要一些爬虫的基本概念。会用范例程序来解释相对难懂的概念。由于作者刚接触这种编程方法,所以难免会有一些错漏,欢迎指出。协程先抛出协程的概念: 协程就是一个函数,只是它满足以下几            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            **简介:**作为在日常开发生产中非常实用的语言,有必要掌握一些python用法,比如爬虫、网络请求等场景,很是实用。但python是单线程的,如何提高python的处理速度,是一个很重要的问题,这个问题的一个关键技术,叫协程。本篇文章,讲讲python协程的理解与使用,主要是针对网络请求这个模块做一个梳理,希望能帮到有需要的同学。概念篇在理解协程这个概念及其作用场景前,先要了解几个基本的关于操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1范式python是基于面向对象的多范式,命令式和函数式编程语言。但是又不是纯粹的OOP语言,他不支持强封装,这是OOP的主要原则之一GO是一种基于并发编程范式的过程编程语言,他与C具有表面相似性,实际上GO更像是C的更新版本2.类型化Python是动态类型语言,而go是一种静态类型语言,实际上有助于在编译时捕获错误,这可以进一步减少后期的严重错误3.并发Python没有提供内置的并发机制,而GO            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录概念协程优点yield的简单实现greenlet模块gevent模块 概念协程:协助程序,线程和进程都是抢占式特点,线程和进程的切换我们是不能参与的。 而协程是非抢占式特点,协程也存在着切换,这种切换是由我们用户来控制的。 协程主解决的是IO的操作。协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。协程优点优点1: 协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            asyncio 是 python 力推多年的携程库,与其 线程库 相得益彰,更轻量,并且协程可以访问同一进程中的变量,不需要进程间通信来传递数据,所以使用起来非常顺手。asyncio 官方文档写的非常简练和有效,半小时内可以学习和测试完,下面为我的一段 HelloWrold,感觉可以更快速的帮你认识 协程 。定义协程import asyncio
import time
async def say_            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-05 00:30:43
                            
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