python协程

一、 asyncio 1.python3.4开始引入标准库之中，内置对异步io的支持 2.asyncio本身是一个消息循环 3.步骤： （1）创建消息循环 （2）把协程导入 （3）关闭 4.举例： import threading #引入异步io包 import asyncio #使用协程 @asyncio.coroutine def hello(): print("Hello World!(%s)"%threading.current_thread()) print("Start......(%s)"%threading.current_thread()) yield from asyncio.sleep(5) print("Done.....(%s)"%threading.current_thread()) print("Hello again!(%s)"%threading.current_thread()) #启动消息循环 loop = asyncio.get_event_loop() #定义任务 tasks = [hello(),hello()] #asyncio使用wait等待task执行完毕 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) #关闭消息循环 loop.close() 二、asyncio and await 1

协程 1.协程 又称微线程 是一种轻量级线程 携程有自己的寄存器 上下文 和栈 携程能保留上一次调用时的状态 2.协程优点和缺点 ： 1.无需线程上下文切换的开销 2.无需原子操作锁定及同步的开销 3.高并发 高扩展性 低成本 缺点： 1.无法利用多核资源 2.阻塞操作会阻塞整个程序 python利用 yield来达到携程效果，：先看下 关于yield的两个用法 （ yield from 是python3 的方法） def aa(): for i in 'ab': yield i for i2 in range(0, 3): yield i2 print list(aa()) 》》》 ['a', 'b', 0, 1, 2] def bb(): yield from 'ab' yield from range(3) print (list(bb())) 》》》 ['a', 'b', 0, 1, 2] 利用yield 来写一个经典的生产 消费者： def consumer(name):# 消费者 print("--->starting") while True: new_baozi = yield print("[%s] is eating baozi %s" % (name, new_baozi)) def producer(): # r = con.__next__() r =

学习任何一门技术，都应该带着目标去学习，目标就像一座灯塔，指引你前进，很多人学着学着就学放弃了，很大部分原因是没有明确目标，所以，一定要明确学习目的，在你准备学爬虫前，先问问自己为什么要学习爬虫。有些人是为了一份工作，有些人是为了好玩，也有些人是为了实现某个黑科技功能。不过可以肯定的是，学会了爬虫能给你的工作提供很多便利。 大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：784758214，这里是python学习者聚集地！！同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节 小白入门必读 作为零基础小白，大体上可分为三个阶段去实现。 第一阶段是入门，掌握必备基础知识，比如Python基础、网络请求的基本原理等； 第二阶段是模仿，跟着别人的爬虫代码学，弄懂每一行代码，熟悉主流的爬虫工具， 第三阶段是自己动手，到了这个阶段你开始有自己的解题思路了，可以独立设计爬虫系统。 爬虫涉及的技术包括但不限于熟练一门编程语言（这里以 Python 为例） HTML 知识、HTTP 协议的基本知识、正则表达式、数据库知识，常用抓包工具的使用、爬虫框架的使用

asyncio异步IO,能够异步网络操作，并发，协程 1、asyncio的关键字说明 event_loop事件循环：程序开启一个无限循环，把一些函数注册到事件循环上，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，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象，协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用。 task任务：一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数，任务则是对协程进一步封装，其中包含了任务的各种状态 future:代表将来执行或没有执行的任务结果。它和task上没有本质上的区别 async/await关键字:async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口，在python3.4是使用asyncio.coroutine/yield from 2、定义一个协程 # -*-coding:utf-8 -*- import asyncio async def func(): print("waiting----func------") #这里是一个协程对象，这个时候func()函数并没有执行 coroutine = func() print("coroutine",coroutine) #创建一个循环时间loop loop = asyncio.get_event_loop()

python基础 python基础一 pytcharm安装详细教程 python基础二 python基础数据类型 Python最详细，最深入的代码块小数据池剖析 深浅copy python基础数据类型补充以及编码进阶 python文件操作 python函数 python函数初识 python函数进阶 python迭代器(函数名的应用,新版格式化输出) 生成器,内置函数Ⅰ 匿名函数,内置函数II,闭包 python装饰器 python模块 自定义模块 模块I 软件开发规范 模块 模块与包 python面向对象 01 面向对象之:初识 02 面向对象之:类空间问题以及类之间的关系 03 面向对象之:继承 04 面向对象之:继承（以讲）,封装,多态 05 面向对象之:类的成员 06 面向对象之:反射,双下方法 异常处理 网络编程 操作系统详解 网络协议篇（osi七层协议） 网络编程 并发编程 操作系统发展史 python并发编程之：多进程（理论部分） python并发编程之：多进程 python并发编程之：多线程（理论部分） python并发编程之：多线程 python并发编程之：协程 python额外知识学习 python递归函数 python二分查找算法 print输出带颜色方法 pycharm安装详细教程 面向对象开发原则：高内聚，低耦合 来源： https://www

简介 Python 脚本执行的时候不是很快，特别是 Python 下面的多线程机制，长久以来一直被大家所诟病。通常来说要让 Python 执行效率变高一般使用的方法包括： 将复杂的代码转由 C 等执行效率更高的语言完成 多进程并发执行 用多线程完成 IO 操作 使用 gevent 协程机制 本篇博客将简单介绍一下协程。 协程的基本原理 gevent 的基本原理来自于 libevent&libev。本质上 libevent 或者说 libev 都是一种事件驱动模型。这种模型对于提高 CPU 的运行效率，增强用户的并发访问非常有效。但是因为它本身是一种事件机制，所以写起来有点绕，不是很直观。所以，为了修正这个问题，有心人引入了用户侧上下文切换的机制。这就是说，如果代码中引入了带 IO 阻塞的代码时，lib 本身会自动完成上下文的切换，全程用户都是没有觉察的。这就是 gevent 的由来。 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。 使用 g = gevent.spawn(func,1,……,x=3,……) 创建一个协程对象 g ,spawn 括号内第一个参数是函数名，后面可以有多个参数（位置参数，关键字参数）。 g.join() # 等待结束 g.value # 拿到func的返回值。 实例1： import gevent def func1()

Python之网络编程目录 源自路飞学城，网络编程部分师从Egon。 1、网络编程基础      1.1 网络编程之C/S架构      1.2 网络编程之TCP/IP各层详解      1.3 网络编程之Socket      1.4 网络编程之Socket代码实例      1.5 网络编程之粘包现象与解决方案 2、并发编程——多进程      2.1 网络编程之并发编程——操作系统介绍      2.2 网络编程之并发编程——进程理论      2.3 网络编程之并发编程——开启进程的两种方式      2.4 网络编程之并发编程——多进程中的join方法      2.5 网络编程之并发编程——守护进程      2.6 网络编程之并发编程——互斥锁      2.7 网络编程之并发编程——队列      2.8 网络编程之并发编程——生产者消费者模型 3、并发编程——多线程      3.1 网络编程之多线程——线程理论      3.2 网络编程之多线程——开启多线程的两种方式      3.3 网络编程之多线程——多线程与多进程的区别      3.4 网络编程之多线程——守护线程      3.5 网络编程之多线程——Thread对象的其他属性或方法      3.6 网络编程之多线程——GIL全局解释器锁      3.7 网络编程之多线程——死锁现象与递归锁  

python一天速成都是骗纸~怎么可能一天~只是快速了解一些基本的 首先我是个python新手，只在网上搜例子然后用python写过一些分析文件的脚本，现在工作需要，要短时间进一步了解python。这篇文章也不是给完全新手看的，还是给对python有一点接触且需要大致掌握或者对其他语言有一定研究的人看的。 一、执行过程 首先python是先编译后解释的语言，与php和java类似，php是先编译成opcode再解释执行，java是编译成.class文件然后由虚拟机执行，只是编译时机不同，php和python一般是运行时先编译再执行，java是先编译，再拿编译好的.class去执行。 Python 在执行时，首先会将 . py 文件中的源代码编译成 Python 的 bytecode（ 字节码），然后再由 PythonVirtual Machine 来执行这些编译好的 bytecode。 Python 的标准实现是由可移植的 ANSIC 编写的，可以在目前所有的主流平台上编译和运行。 如下： test.py定义一个函数 #!/usr/bin/python2.6 # -*- coding: utf-8 -*- def hello(s): print s; 然后另一个python文件使用test.py中的函数 #!/usr/bin/python2.6 # -*- coding: utf

一、协程 1.历史进程： （1）3.4引入协程，用yield来实现 （2）3.5引入协程语法 （3）实现协程比较好的包有asyncio,tornado,gevent 2.定义：协程是为非抢占式多任务产生子程序的计算机程序组件，协程允许不同入口点在不同位置暂停或开始执行程序 3.从技术角度讲，协程就是一个可以暂停执行的函数，或者干脆把协程理解为一个生成器 4.协程对资源的消耗很小，要比多进程消耗的资源小多了，因此多并发下，协程更节省资源。 5.协程的实现 （1）yield返回；（2）send调用 （3）协程的三个状态： inspect.geigeneratorstate(...)函数确定，该函数会返回下面的字符串中的一个： GEN_CREATED:等待开始执行 GEN_RUNNING:解释器正在执行 GEN_SUSPENED:在yield表达式处暂停 GEN_CLOSED:执行结束 next预激（prime） 6.举例子（注意里面的注释） def simple_coroutine(): print("->start") x = yield#这个函数执行到这里停止了，等待着给它赋值，也就是后面的send语句 print("->recived",x) #主线程 sc = simple_coroutine() print(1111) #可以使用sc.send(None),效果一样 next

第一篇 markdown编辑器 001 markdown基本语法 第二篇 计算机基础 002 计算机基础之编程 003 计算机组成原理 004 计算机操作系统 005 编程语言分类 006 网络的瓶颈效应 007 计算机基础小结 第三篇 Python解释器和集成环境 008 Python和Python解释器 009 Python解释器安装 010 Anaconada安装（选做） 011 Python解释器镜像源修改 012 执行Python程序的两种方式 013 Python的IDE之Pycharm的使用 014 Python的IDE之Jupyter的使用 015 pip的使用 016 Python解释器和Python集成环境小结 第三篇 Python基础 017 变量 018 常量 019 Python变量内存管理 020 变量的三个特征 021 花式赋值 022 注释 023 数据类型基础 024 数字类型 025 字符串类型 026 列表类型 027 字典类型 028 布尔类型 029 解压缩 030 Python与用户交互 031 格式化输出的三种方式 032 基本运算符 033 流程控制之if判断 034 流程控制之while循环 035 流程控制之for循环 036 Python基础小结 037 Python基础实战之猜年龄游戏 第四篇 Python进阶 038