文章目录 一、释放协程资源 二、使用 use 函数执行 Closeable 对象释放资源操作 三、使用 withContext(NonCancellable) 构造无法取消的协程任务 四、使用 withTimeoutOrNull...函数构造超时取消的协程任务 一、释放协程资源 ---- 如果 协程中途取消 , 期间需要 释放协程占有的资源 ; 如果执行的协程任务中 , 需要 执行 关闭文件 , 输入输出流 等操作 , 推荐使用...22:06:06.510 I 退出协程作用域 二、使用 use 函数执行 Closeable 对象释放资源操作 ---- 使用 use 函数 可以在 程序结束时 , 执行实现了 Closeable...withContext(NonCancellable) 构造无法取消的协程任务 ---- 如果在 finally 中需要使用 suspend 挂起函数 , 则 挂起函数以及之后的代码将不会被执行 ;...代码块的代码肯定会执行 , 但是如果 finally 中 delay 挂起函数以及之后的代码将不会被执行 ; 使用 withContext(NonCancellable) {} 代码块 , 可以构造一个无法取消的协程任务
通过前面的例子和python虚拟机制的理解对多线程的使用应该很清楚了，I/O密集型python程序比计算密集型的程序更能充分利用多线 程的好处。...python语言整体效率又下降了一倍，权衡利弊，GIL是最好的选择——不是去不掉，而是故意留着的 （2）想让python计算速度快起来，又不想写C，用pypy吧，这才是真正的大杀器 （3）可以使用协程来提高...cpu的利用率，使用multiprocessing和gevent 4. python多进程执行原理 ProcessPoolExecutor类会利用multiprocessing模块所提供的底层机制...，以例2作为例子描述下多进程执行流程： （1）把urllist列表中的每一项输入数据都传给map （2）用pickle模块对数据进行序列化，将其变成二进制形式 （3）通过本地套接字，将序列化之后的数据从解释器所在的进程发送到子解释器所在的进程... （4）在子进程中，用pickle对二进制数据进行反序列化，将其还原成python对象 （5）引入包含download函数的python模块 （6）各个子进程并行的对各自的输入数据进行计算
（一）基本使用 协程的定义使用 async 关键字，调用协程函数不会立即执行，而是返回一个协程对象，只有通过 await 关键字来执行它。...（五）协程中的异常处理 在协程中同样可以使用 try/except 进行异常处理，这样可以确保即使某个协程抛出异常，程序依然可以继续执行。...（二）协/线/进程的交叉使用场景 协程与线程的交叉使用 协程可以在单线程中提供高效的 I/O 并发处理，但有时需要同时进行一些阻塞的同步操作，或者需要利用多核 CPU 进行并发计算时，可以将协程和线程结合使用...协程与进程的交叉使用 在某些情况下，单线程中的协程可能无法满足 CPU 密集型任务的需求，因此可以结合进程来处理耗费 CPU 的任务。...cpu_bound_task 是一个 CPU 密集型任务，它在协程环境中通过 ProcessPoolExecutor 来并发执行。
并发编程是刚需，尤其是在多 I/O 操作时，多线程，协程，多进程三路英雄各显神通。多线程，协程属于并发操作，多进程属于并行操作，那么你是否清楚了什么是并发，什么是并行？...协程：协程是轻量级线程，是单线程，却可以执行并发任务，原因是协程把切换的权利交给程序员，与程序员决定在哪些环节进行切换。...协程可以处理上万的并发，多线程即不可以，因为切换成本太大，会耗尽计算机资源，可以搜索下 C10K 问题。 多进程：并行，真正的同一时刻多个任务同时进行。如果想使用多核，就选多进程。...Python 协程标准库只有一个，即 asyncio，而支持多线程，多进程的标准库却有两个：Concurrent.futures 和 Multiprocessing。本文分享一下这两者的使用区别。...｛Executor,ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor} 比如，Futures 中的 Executor 类，当我们执行 executor.submit(func
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 进行阻塞（Blocking）操作（如 IO 时）会阻塞掉整个程序 计算型的操作...，用于遇到IO操作时挂起 当前协程（任务），当前协程（任务）挂起过程中 事件循环可以去执行其他的协程（任务），当前协程IO处理完成时，可以再次切换回来执行await之后的代码。...，即：事件循环的任务列表中只有一个任务，所以在IO等待时无法演示切换到其他任务效果。...futures.Future对象 在Python的concurrent.futures模块中也有一个Future对象，这个对象是基于线程池和进程池实现异步操作时使用的对象。...其实，一般在程序开发中我们要么统一使用 asycio 的协程实现异步操作、要么都使用进程池和线程池实现异步操作。但如果 协程的异步和 进程池/线程池的异步 混搭时，那么就会用到此功能了。
来自CSDN： @Autowired注解注入对象是在启动的时候就把对象注入，而不是在使用A对象时才把A需要的B对象注入到A中。...而WebSocket在刚刚有说到，有连接时才实例化对象，而且有多个连接就有多个。 如何解决？ 知道原因还不好解决吗？...我们开发的适合，基本上很常见的遇到要在非Bean的类中使用Bean，因为不被Spring容器所管理的类中是无法注入Bean对象的，所以我们需要去使用一个上下文类，在一开始就将Spring中所有的Bean...这个类也必须要是Bean，不如无法获取到Spring的ApplicationContext。...此时，当我们启动程序，Spring中的Bean对象就全部会被context获取到。
(第三方模块greenlet、gevent（推荐使用）) 是一个比线程还小的单位 协程不是操作系统可见的，是用户级别的，是代码控制切换的。...协程(本质是一条线程,操作系统不可见) 是有程序员操作的,而不是由操作系统调度的 多个协程的本质是一条线程,所以多个协程不能利用多核 出现的意义 : 多个任务中的IO时间可以共享,当执行一个任务遇到IO...操作的时候, 可以将程序切换到另一个任务中继续执行 在有限的线程中,实现任务的并发,节省了调用操作系统创建\销毁线程的时间 并且协程的切换效率比线程的切换效率要高 ...示例： 协程模块 帮助我们更加简单的进行函数之间的切换 gevent模块（遇到IO操作自动切换） import time import gevent def eat(): # 协程任务...(eat) # 创建协程 g2 = gevent.spawn(sleep) gevent.joinall([g1,g2]) # 阻塞 直到协程任务结束
如果程序中的其他线程需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步的操作,这时线程同步问题就会变得非常棘手。 为了解决这些问题,我们需要使用threading库中的Event对象。...对象包含一个可由线程设置的信号标志,它允许线程等待某些事件的发生。 在初始情况下,Event对象中的信号标志被设置为假。...作为1的补充：可以检测io操作，在遇到io操作的情况下才发生切换 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。...协程的本质是单线程下，无法利用多核，可以是一个程序开启多个进程，每个进程内开启多个线程，每个线程内开启协程 2....协程指的是单个线程，因而一旦协程出现阻塞，将会阻塞整个线程 总结协程特点： 必须在只有一个单线程里实现并发 修改共享数据不需加锁 用户程序里自己保存多个控制流的上下文栈 附加：一个协程遇到IO操作自动切换到其它协程
异步编程 阻塞、回调 future 事件循环 2. asyncio 框架 协程 yield 接收值 asyncio 定义协程 阻塞代码 -> 非阻塞 ThreadPoolExecutor 3....回调函数很繁琐，协程 像编写同步代码一样，来编写异步代码，更自然优雅（可将协程看做可停止和恢复执行的函数） 使用 yield 定义一个生成器 def range_gen(n): i = 0...，不需要使用回调函数 asyncio 定义协程 async def hello(): await asyncio.sleep(1) # 等待1 s print("hello michael...优点：分布在多台计算机中，可伸缩性更佳 使用多个进程 multiprocessing.Process 派生子类 实现 Process.run 编写子进程中要执行的代码，processor_obj.start...，取决于操作系统 multiprocessing.Pool 类生成一组进程，可使用类方法 apply/apply_async map/map_async 提交任务 import multiprocessing
另外，我们可以像上一章一样，在单CPU上使用协程和非阻塞socket。 让我们看另一个例子，虽然使用了线程，性能却没有提高。...刚刚我们看到的，和之前的协程很像。在协程的例子中，在给定时间只有一段代码才能运行，当一个协程或进程等待I/O时，让另一个运行CPU，也可以达到并发的效果。...当一个任务需要占用CPU大量时间时，就像菲波那切数列这个CPU制约型任务，就不会有多大提高。 与协程很像，在Python中使用线程是可取的。并行I/O可以极大提高性能，无论是对多线程还是协程。...Executor对象还可以用来当做上下文管理（context manager），正如例子中，使用cf.ProcessPoolExecutor(max_workers=args.n)构建pool。...正如所料，submit返回了一个Future对象（代码中的fut），它是还没产生结果时的占位符。
目录 进程池线程池的使用***** 进程池/线程池的创建和提交回调 验证复用池子里的线程或进程 异步回调机制 通过闭包给回调函数添加额外参数（扩展） 协程*** 概念回顾(协程这里再理一下) 如何实现协程....submit() 会返回一个 future对象，该对象有.add_done_callback()方法（是一个对象绑定函数），参数是一个函数名（除了对象自身默认传入，无法为该函数传参） # 这里利用闭包函数返回内部函数名的特点...看起来像同时执行（多道技术核心：切换+保存状态） 协程：通过代码层面自己监测程序中的I/O行为，自己实现切换，让操作系统误认为这个线程没有I/O，从而保证程序在运行态和就绪态来回切换（不进入阻塞态），更大限度地利用...多线程下使用多协程 大前提 IO密集型任务 I/O 模型（只放了几张图） 此部分内容摘抄自博客： Python从入门到精通之IO模型 程序间数据交互，本质上数据都是从内存中取的(包括socket...从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。
1.协程内部禁止使用全局变量，以免发生数据错乱；（非多协程协作场景） 原因：协程是共享进程资源的，也就是全局变量共享，用来处理任务时，全局变量很容易被别的协程篡改，导致数据错乱。...3.不能使用 （非多协程协作场景） （1）类静态变量 Class::$array （2）全局变量 $_array （3）全局对象属性 $object->array （4）其他超全局变量$GLOBALS...（Channel）场景：如果需要使用多协程协作执行任务时 Coroutine\Channel 使用本地内存，不同的进程之间内存是隔离的。...8.必须在协程内捕获异常，不得跨协程捕获异常； 原因：多协程下，try/catch和throw在不同的协程中，协程内无法捕获到此异常。当协程退出时，发现有未捕获的异常，将引起致命错误。...， 协程内无法捕获到此异常。
一切或无事可做问题 请注意，在 示例 21-3 中，我无法重用 flags.py 中的 get_flag 函数（示例 20-2）。我必须将其重写为一个协程，以使用 HTTPX 的异步 API。...如果无法将阻塞函数重写为协程，应该在单独的线程或进程中运行它，正如我们将在 “委托任务给执行器” 中看到的。...由于高启动成本，最好在supervisor中启动ProcessPoolExecutor，并将其传递给需要使用它的协程。...这些“通用”类的 API 在协程内外是相同的，但在协程中，您需要在调用前加上await前缀。...异步对象的类型提示 本机协程的返回类型描述了在该协程上await时会得到什么，这是出现在本机协程函数体中return语句的对象类型。
,ThreadPoolExecutor 还可以导入一个Executor,但是你别这样导，这个类是一个抽象类 抽象类的目的是规范他的子类必须有某种方法（并且抽象类的方法必须实现），但是抽象类不能被实例化...协程：单线程下实现并发（提高效率） 说到协成，我们先说一下协程联想到的知识点 切换关键的一点是：保存状态（从原来停留的地方继续切） return:只能执行一次，结束函数的标志 yield:函数中但凡有...，以后都不需要 gevent 所以上面的方法都不可行，那么这就用到了Gevert ,也就是协程。...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 #用法 g1=gevent.spawn(func,1,,2,3,x=4,y=5)创建一个协程对象g1，spawn括号内第一个参数是函数名...(回调函数版) 八、Gevent之应用举例二 也可以利用协程实现并发 1 #!
我没有用过其他语言的多线程，所以无法比较什么，但是对于I/O而言，Python的线程还是比较高效的。 2....Python还有细粒度且高效的协程。 8. 如果有N核CPU，那么同时并行的进程数就是N，每个进程里面只有一个线程能抢到工作权限。...所以同一时刻最大的并行线程数=进程数=CPU的核数（这条我的个人理解很模糊，参考吧） 多线程 多线程有2种通过start的那种方式，非常普遍，此处就不写了。...per_thread.result()) # wait(all_tasks, return_when=ALL_COMPLETED) print('主进程') # 这就是 futures 模块 设计思想的魅力 多协程...（这就是协程的特点） 推荐：（学习中。。。） 此笔者写的很好： https://juejin.im/post/5ccf0d18e51d453b557dc340
，即使没有await表达式，函数执行也会返回一个协程对象。...使用新的语法有什么好处呢： 使生成器和协程的概念更容易理解，因为语法不同 可以消除由于重构时不小心移出协程中yield 声明而导致的不明确错误，这回导致协程变成普通的生成器。...# 这个方法刷新writer 缓冲；因为它是协程，所以要用 await data = await reader.readline() # 这个方法也是协程，返回一个bytes对象，也要用...这时，控制权流动到事件循环中，而且一直等待，偶尔会回到handle_queries 协程，这个协程需要等待网络发送或接收数据时，控制权又交给事件循环。...这里可以得到一个基本事实：只有驱动协程，协程才能做事，而驱动 asyncio.coroutine 装饰的协程有两种方式，使用 yield from 或者传给asyncio 包中某个参数为协程或future
摘要： 进程池与线程池 同步调用和异步调用 回调函数 协程 一、进程池与线程池： 1、池的概念： 不管是线程还是进程，都不能无限制的开下去，总会消耗和占用资源。 ...2、进程池与线程池的使用方法：（进程与线程的创建基本相似，所以进程池与线程池的使用过程也基本一样） from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor...（通过单线程实现并发） 我们知道，多个线程执行任务时候，如果其中一个任务遇到IO，操作系统会有一种来回'切'的机制，来最大效率利用cpu的使用效率，从而实现多线程并发效果 而协程：就是用单线程实现并发，...过程就是：单进程中任务执行中：遇到IO，代码层面在单线程中切换代码执行。从而骗过操作系统，让操作系统以为这个单线程好像没经历过IO，从而达到该 单线程对cpu使用的效率最大化。...，在干通信的时候也无法去干连接的活。
time.sleep(5) e.set()#set方法的作用是将wait方法的False状态改为True， #当e中的wait状态为False时程序会暂停，当为True状态时程序会继续运行..._base.Future'> 123 所有线程运行结束 使用线程池和回调函数高性能爬取梨视频 爬取步骤： 从主页中获取所有视频的ID号，拼接视频详情页URL 在视频详情页中获取真实的视频URL 往真实视频...对比一下： 进程：资源单位 线程：执行单位 协程：在单线程下实现并发 注意：协程不是操作系统资源，它是程序员起的名字，目的是为让单线程能实现并发。...如何实现协程？...) def play(name): print('%s play 1'%name) gevent.sleep(1) print('%s play 2'%name) #创建一个协程对象
并行：指在同一时刻，在多个CPU上运行多个程序，跟CPU（CPU核心）数量有关。 因为 计算机CPU（CPU核心）在同一时刻只能运行一个程序。...非阻塞是指调用函数时当前线程不会被挂起，而是立即返回。...(threading) 相比进程更轻量占用资源少 相比进程，多线程只能并发执行，不能利用多CPU（GIL）相比协程启动数目有限制，占用内存资源有线程切换开销 IO密集型计算、同时运行的任务要求不多 多协程...所以对于Python来说： 对于IO密集型来说能用多协程就用多协程，没有库支持才用多线程。 对于CPU密集型就只能用多进程了。...gather的使用 gather的作用和wait类似不同的是。 gather任务无法取消。 返回值是一个结果列表 可以按照传入参数的 顺序，顺序输出。
3、协程缺点 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 线程阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序 4、使用...因为有很多模块在使用I / O操作时Gevent是无法捕获的，所以为了使Gevent能够识别出程序中的I / O操作。 # 2....协程1通过os去读一个file，这个时候就是一个io操作，在调用os的接口前，就会有一个列表 协程1的这个操作就会被注册到这个列表中，然后就切换到其他协程去处理； 等待os拿到要读file后，也会把这个文件句柄放在这个列表中...然后等待在切换到协程1的时候，协程1就可以直接从列表中拿到数据，这样就可以实现不阻塞了 epoll返回给协程的任务列表在内核态，协程在用户态，用户态协程是不能直接访问内核态的任务列表的，所以需要拷贝整个内核态的任务列表到用户态...、进程池、协程向多个url并发获取页面数据比较 特点： 进程：启用进程非常浪费资源 线程：线程多，并且在阻塞过程中无法执行其他任务 协程：gevent只用起一个线程，当请求发出去后gevent就不管
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