python 异步IO\数据库\队列\缓存

协程

协程,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

协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此:

协程能保留上一次调用时的状态(即所有局部状态的一个特定组合),每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

协程的好处:

  • 无需线程上下文切换的开销
  • 无需原子操作锁定及同步的开销
  • 方便切换控制流,简化编程模型
  • 高并发+高扩展性+低成本:一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。

缺点:

  • 无法利用多核资源:协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上.当然我们日常所编写的绝大部分应用都没有这个必要,除非是cpu密集型应用。
  • 进行阻塞(Blocking)操作(如IO时)会阻塞掉整个程序

Greenlet

 1 from greenlet import greenlet
 2
 3 def test1():
 4     print(1)
 5     gr2.switch()
 6     print(4)
 7     gr2.switch()
 8 def test2():
 9     print(2)
10     gr3.switch()
11     print(5)
12     gr3.switch()
13 def test3():
14     print(3)
15     gr1.switch()
16     print(6)
17 gr1 = greenlet(test1)
18 gr2 = greenlet(test2)
19 gr3 = greenlet(test3)
20 gr1.switch()
21
22    

Gevent

Gevent 是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部,但它们被协作式地调度。

 1 import gevent
 2
 3 def test1():
 4     print(1)
 5     gevent.sleep(2)
 6     print(4)
 7 def test2():
 8     print(2)
 9     gevent.sleep(1)
10     print(5)
11 def test3():
12     print(3)
13     gevent.sleep(0)
14     print(6)
15 gevent.joinall([
16     gevent.spawn(test1),
17     gevent.spawn(test2),
18     gevent.spawn(test3),
19 ])

时间: 2024-10-31 03:04:57

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Python之路第一课Day10--随堂笔记(异步IO\数据库\队列\缓存之二)

一.RabbitMQ队列 1.安装: a.官网: 安装 http://www.rabbitmq.com/install-standalone-mac.html b.安装python rabbitMQ module pip install pika or easy_install pika or 源码 https://pypi.python.org/pypi/pika 2.实现最简单的队列通信 a.示意图 3.代码: a.send端 #!/usr/bin/env python import pik

day10--异步IO\数据库\队列\缓存

上节回顾: 线程  vs  进程 https://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html threading.get_ident()获取线程号 线程:操作系统调度的最小单位:进程是一簇线程的集合,本身不能操作,进程至少包含一个线程: 线程同时修改同一份数据时必须加锁,mutex互斥锁. 递归锁. join()是结束上一个线程,让下一个进程能够执行.等待上一个线程执行完毕. 守护线程(slave):服务于非守护线程(master), queue

Python异步IO --- 轻松管理10k+并发连接

前言 异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念,根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异.软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配,所以异步IO存在于各种编程框架中,客户端比如浏览器,服务端比如node.js.本文主要分析Python异步IO. Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意味着不保证向后兼容性,甚至可能从标准库中移除(可能性极低).如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿了很长时

Python 异步IO、IO多路复用

事件驱动模型 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <title>Title</title> 6 7 </head> 8 <body> 9 10 <p onclick="fun()">点我呀</p> 11 12 13 &l

Python异步IO

在IO操作的过程中,当前线程被挂起,而其他需要CPU执行的代码就无法被当前线程执行了. 我们可以使用多线程或者多进程来并发执行代码,为多个用户服务. 但是,一旦线程数量过多,CPU的时间就花在线程切换上了,真正运行代码的时间就少了,结果导致性能严重下降. 异步IO:当代码需要执行一个耗时的IO操作时,它只发出IO指令,并不等待IO结果,然后就去执行其他代码了.一段时间后,当IO返回结果时,再通知CPU进行处理. 对于大多数IO密集型的应用程序,使用异步IO将大大提升系统的多任务处理能力. 1.

Python异步IO之协程(一):从yield from到async的使用

引言:协程(coroutine)是Python中一直较为难理解的知识,但其在多任务协作中体现的效率又极为的突出.众所周知,Python中执行多任务还可以通过多进程或一个进程中的多线程来执行,但两者之中均存在一些缺点.因此,我们引出了协程. Tips 欲看完整代码请见:我的GitHub 为什么需要协程?首先,我们需要知道同步和异步是什么东东,不知道的看详解.简单来说:[同步]:就是发出一个“调用”时,在没有得到结果之前,该“调用”就不返回,“调用者”需要一直等待该“调用”结束,才能进行下一步工作.

python面试题——数据库和缓存(46题)

1.列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些? 2.MySQL常见数据库引擎及比较? 3.简述数据三大范式? 4.什么是事务?MySQL如何支持事务? 5.简述数据库设计中一对多和多对多的应用场景? 6.如何基于数据库实现商城商品计数器? 7.常见SQL(必备)详见武沛齐博客:https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5729934.html 8.简述触发器.函数.视图.存储过程? 9.MySQL索引种类 10.索引在什么情况下遵循最左前缀的规则? 11.

Python异步IO之协程(二):使用asyncio的不同方法实现协程

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部分并分开执行,而wait(tasks)可以被用于中断任务集合(tasks)中的某个被事件循环轮询