每个线程可以独立运行，执行不同的任务。这意味着可以将耗时的任务放在一个单独的线程中，以确保主线程保持响应性。 异步编程： 异步编程是一种通过使用异步函数、协程和事件循环来处理非阻塞操作的方式。...假设我们有一个图形化界面应用程序，其中有一个按钮，点击按钮后需要执行一个耗时的任务，例如模拟下载文件。如果我们在主线程中执行下载操作，应用程序将在下载过程中无响应。...Tkinter 窗口，并添加一个按钮用于触发下载操作： def download(): # 模拟下载任务，这里可以替换为实际的下载操作 for i in range(1, 6):...如果我们在主线程中执行这个操作，应用程序将在等待响应时无响应。为了避免这种情况，我们可以使用异步编程来处理这个任务，同时保持主线程的响应性。...总结 在本博客中，我们介绍了如何使用多线程和异步编程来提高 Python 图形化界面应用程序的性能和响应性。多线程可用于将耗时任务移到后台线程，而异步编程可用于处理非阻塞操作。
引言 Python 的 Asyncio 模块在处理 I/O 密集型任务时表现出色，并且在最近的 Python 版本迭代中获得了诸多增强。...不过，由于处理异步任务的途径多样，选择在特定情境下最合适的方法可能会让人感到迷惑。在这篇文章[1]中，我会先从任务对象的基本概念讲起，接着探讨各种处理异步任务的方法，并分析它们各自的优势和劣势。...以下是一个创建协程并利用 await 触发协程对象内部代码执行的示例： import asyncio async def my_function(): print(‘Hello World’)...() 为线程提供的功能类似，但这里是用于异步任务的。...asyncio.wait_for(aw, timeout) 这个函数需要一个单独的可等待对象作为输入（如果输入是协程，它会自动被包装成任务对象，这样就可以在事件循环中执行），然后会等待这个对象完成。
asyncio 程序的核心是事件循环。在本节中，我们将花点时间看一下 asyncio 事件循环。 1. 什么是 Asyncio 事件循环 事件循环是用于在单个线程中执行协程的环境。...事件循环是一种常见的设计模式，并且由于在 JavaScript 中的使用而在最近变得非常流行。 事件循环，顾名思义，就是一个循环。...它管理一个任务列表（协同程序）并尝试在循环的每次迭代中按顺序推进每个任务，以及执行其他任务，如执行回调和处理 I/O。 “asyncio”模块提供了访问事件循环并与之交互的功能。...如何启动和获取事件循环 我们在 asyncio 应用程序中创建事件循环的典型方法是通过 asyncio.run() 函数。该函数接受一个协程并将执行它直到完成。...解雇并忘记一次性任务。 asyncio 事件循环可以在程序中用作基于协程任务的线程池的替代方案。事件循环也可以嵌入到普通的 asyncio 程序中并根据需要访问。 ----
asyncio 程序的核心是事件循环。在本节中，我们将花点时间看一下 asyncio 事件循环。1. 什么是 Asyncio 事件循环事件循环是用于在单个线程中执行协程的环境。...它管理一个任务列表（协同程序）并尝试在循环的每次迭代中按顺序推进每个任务，以及执行其他任务，如执行回调和处理 I/O。“asyncio”模块提供了访问事件循环并与之交互的功能。...如何启动和获取事件循环我们在 asyncio 应用程序中创建事件循环的典型方法是通过 asyncio.run() 函数。该函数接受一个协程并将执行它直到完成。...为什么要访问事件循环为什么我们要访问 asyncio 程序之外的事件循环？我们可能希望从正在运行的 asyncio 程序外部访问事件循环的原因有很多。监控任务的进度。发布任务并从中获取结果。...解雇并忘记一次性任务。asyncio 事件循环可以在程序中用作基于协程任务的线程池的替代方案。事件循环也可以嵌入到普通的 asyncio 程序中并根据需要访问。
多线程多线程是一种并发编程的基本技术，它允许程序在同一时间执行多个线程，提高了程序的并发性。在Python中，我们可以使用内置的threading模块来实现多线程。...其中print_numbers函数在一个单独的线程中执行。...，其中print_pid函数在一个单独的进程中执行。...异步编程异步编程是一种在单线程中处理多个任务的编程模式，它通过事件循环和回调函数来实现非阻塞式的并发操作。Python中常用的异步编程库包括asyncio和aiohttp等。...然后，我们在main函数中创建了多个异步任务，并使用asyncio.gather方法并行执行这些任务。最后，我们打印出每个URL对应的数据。
))) 在我们可能预先创建许多任务或协程然后希望一次执行它们并等待它们全部完成后再继续的情况下，我们可以使用 asyncio.gather() 函数。...gather() 函数比简单地等待任务完成更强大。它允许将一组可等待对象视为单个可等待对象。 通过 await 表达式执行并等待组中的所有可等待对象完成。...仅当组中的所有任务完成时才执行回调函数。 2. 如何使用 Asyncio gather() 在本节中，我们将仔细研究如何使用 asyncio.gather() 函数。...列表中多个协程的 gather() 示例 预先创建多个协程然后再收集它们是很常见的。这允许程序准备要并发执行的任务，然后立即触发它们的并发执行并等待它们完成。...只有在组中的所有协程都完成后，main() 协程才会恢复并报告其最终消息。这突出了我们如何准备协程集合并将它们作为单独的表达式提供给 gather() 函数。
)在我们可能预先创建许多任务或协程然后希望一次执行它们并等待它们全部完成后再继续的情况下，我们可以使用 asyncio.gather() 函数。...gather() 函数比简单地等待任务完成更强大。它允许将一组可等待对象视为单个可等待对象。通过 await 表达式执行并等待组中的所有可等待对象完成。...仅当组中的所有任务完成时才执行回调函数。2. 如何使用 Asyncio gather()在本节中，我们将仔细研究如何使用 asyncio.gather() 函数。...列表中多个协程的 gather() 示例预先创建多个协程然后再收集它们是很常见的。这允许程序准备要并发执行的任务，然后立即触发它们的并发执行并等待它们完成。...只有在组中的所有协程都完成后，main() 协程才会恢复并报告其最终消息。这突出了我们如何准备协程集合并将它们作为单独的表达式提供给 gather() 函数。
它们可以控制何时挂起和恢复，从而允许它们在并发任务执行时进行合作。这称为协作式多任务处理，不同于通常与线程一起使用的多任务处理，称为抢占式多任务处理。...协程与任务子例程和协程可能代表程序中的“任务”。但是，在 Python 中，有一个称为 asyncio.Task 对象的特定对象。...协程可以包装在 asyncio.Task 对象中并独立执行，而不是直接在协程中执行。 Task 对象提供异步执行协程的句柄。Task：一个可以独立执行的包装协程。这允许包装的协程在后台执行。...Task 不能单独存在，它必须包装一个协程。因此，Task 是协程，但协程不是任务。5. 协程与线程协程比线程更轻量级。Thread：与协程相比重量级Coroutine：与线程相比是轻量级的。...事实上，线程比进程更轻量级。进程是计算机程序。它可能有一个或多个线程。Python 进程实际上是 Python 解释器的一个单独实例。
它们可以控制何时挂起和恢复，从而允许它们在并发任务执行时进行合作。这称为协作式多任务处理，不同于通常与线程一起使用的多任务处理，称为抢占式多任务处理。...抢占式多任务涉及操作系统选择暂停和恢复哪些线程以及何时这样做，而不是在协作多任务的情况下由任务自己决定。...协程与任务 子例程和协程可能代表程序中的“任务”。但是，在 Python 中，有一个称为 asyncio.Task 对象的特定对象。...协程可以包装在 asyncio.Task 对象中并独立执行，而不是直接在协程中执行。 Task 对象提供异步执行协程的句柄。 Task：一个可以独立执行的包装协程。 这允许包装的协程在后台执行。...Task 不能单独存在，它必须包装一个协程。因此，Task 是协程，但协程不是任务。 5. 协程与线程 协程比线程更轻量级。
它知道就绪列表中的任务仍然是就绪状态，因为它们尚未运行。 一旦所有的任务都被重新排序到正确的列表中，事件循环就会选择下一个要运行的任务。简化的事件循环选择等待时间最长的任务并运行该任务。...asyncio 的一个重要点是，如果不是有意为之，任务永远不会放弃控制。任务在执行的过程中从不会被打断。这使得我们在异步中比在线程中更容易进行资源共享。你不需要担心线程安全问题。...与线程相比，每项任务创建所需的资源和时间要少得多，因此创建和运行更多的资源和时间能很好地工作。这个例子只是为每个要下载的站点创建一个单独的任务，这个任务运行得很好。...和线程示例相比，这点比较相似。 这里所发生的是，池（pool）创建了许多单独的 python 解释器进程，并让每个进程在某些项上运行指定的函数，在我们的例子中是在站点列表上运行指定的函数。...最后，它明显比本例中的异步和线程版本慢： ? 这并不奇怪，因为 I/O 绑定问题并不是多处理存在的真正原因。在进入下一节并查看 CPU 绑定示例时，你将看到更多内容。
二、concurrent中的future对象 concurrent.futures 模块中，Future 对象是用于表示一个异步操作的结果，它可以帮助我们在多线程或多进程环境下跟踪任务的执行状态，并在任务完成后获取结果...它可以通过线程池或进程池来并发执行任务，并允许我们轻松地获取任务的执行状态、结果以及异常处理。...三、协程与线程和进程的交叉使用 在 Python 编程中，协程、线程和进程是三种常用的并发编程方式。...) 在这个例子中，blocking_task 是一个同步任务，通过 ThreadPoolExecutor 在单独的线程中运行，从而避免阻塞事件循环。...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。
协程基础概念 协程(coroutine)又称微线程，是一中轻量级的线程，它可以在函数的特定位置暂停或恢复，同时调用者可以从协程中获取状态或将状态传递给协程。...进程和线程都是通过CPU的调度实现不同任务的有序执行，而协程是由用户程序自己控制调度的，也没有线程切换的开销，所以执行效率极高[1]。 协程主要具有以下优势[2]： 1.协程极高的执行效率。...2.就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。 3.把一个IO操作 写成一个协程。...当触发IO操作的时候就自动让出CPU给其他协程。要知道协程的切换很轻的。...在python3.4中，引入了标准库asyncio，直接内置了对异步IO的支持，可以很好的支持协程。
在日常爬虫中我们会涉及到同步与异步问题，一般异步编程可以大幅度的提高系统的吞吐量，提高单位时间内发出的请求数目。之前的文章分享了些同步的知识，就是对aurl发起请求，等待响应。...异步爬虫的方式有以下2种1、多线程，多进程（不建议）：好处：可以为相关阻塞的操作单独开启线程，阻塞操作就可以异步执行。弊端：无法无限制的开启多线程或者多进程。...tasks = [] # 循环10000次，每次创建一个fetch函数的协程任务，并添加到列表中 for i in range(10000):...函数来收集并执行所有的协程任务，并返回一个包含所有结果的列表 results = await asyncio.gather(*tasks) #...await asyncio.gather(*parse_tasks) await count(results)# 在程序入口处调用异步主函数，并启动事件循环
在了解了 Python 并发编程的多线程和多进程之后,我们来了解一下基于 asyncio 的异步IO编程--协程 01 协程简介 协程(Coroutine)又称微线程、纤程，协程不是进程或线程，其执行过程类似于...Python 函数调用，Python 的 asyncio 模块实现的异步IO编程框架中，协程是对使用 async 关键字定义的异步函数的调用; 一个进程包含多个线程,类似于一个人体组织有多种细胞在工作...值得注意的是，因为没有使用多线程或多进程(并发)，程序中只有一个执行单元(只有一个线程在 执行)，而 time.sleep(1) 的休眠操作会让整个线程停滞1秒钟， 对于上面的代码来说，在这段时间里面...,协程不能直接运行，需要把协程 加入到事件循环中，由后者在适当的时候调用协程; 创建task任务对象 task任务对象是对协程对象的进一步封装; import asyncio async def func...('任务{}等待: {}秒'.format(i, n)) await asyncio.sleep(n) #休眠一段时间 return '任务{}在{}秒后返回结束运行'.format(i, n)
asyncio的高层级API主要提高如下几个方面： 并发地运行Python协程并完全控制其执行过程； 执行网络IO和IPC； 控制子进程； 通过队列实现分布式任务； 同步并发代码。...历史的 @asyncio.coroutine 和 yield from 已经被弃用，并计划在Python 3.10中移除。...通常，Futures用于启用基于低层级回调的代码（例如，在使用asyncio传输实现的协议中）以与高层级 async/await 代码进行互操作。...它们使用基于回调的编程风格，并支持网络或IPC协议（如HTTP）的高性能实现。 在最高级别，传输涉及字节的传输方式，而协议确定要传输哪些字节（在某种程度上何时传输）。...策略定义了上下文的概念，并根据上下文管理单独的事件循环。 默认策略将上下文定义为当前线程。
在python的网络模型中，为了实现高并发有很多方案：多线程、多进程。无论多线程和多进程，IO的调度更多取决于系统，而协程的方式，调度来自用户 使用协程可以实现高效的并发任务。...当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，使用Cython作为Python解释器（最常见的解释器）的多线程也不能带来真正的并行。 交给 asyncio执行的任务，称为协程（coroutine）。...获取Coroutine返回值 在刚刚，我们已经可以有效的使用 run_until_complete 函数来执行asyncio了，现在我们需要多做一步的就是获取异步请求的返回值。...链式调用 之前的操作都是调用某个单一函数，但在工作中，往往会有函数调用函数的情况，一起来看下 import asyncio # 函数1 async def one(): print('in...好了，今天的内容就到这里结束了，一起来回顾下： python通过 asyncio 来实现异步请求 在python3.5开始，使用关键字 async 来定义 coroutine 实体函数 使用关键字 await
比如在有优质代理IP的前提下使用python实现百度网页采集，增加多线程处理，同时对百度返回的内容进行分类统计，实现代码如下： import asyncio import aiohttp import...，并存储在一个列表中 with open("16yun.txt") as f: proxies = [line.strip() for line in f] tasks...(task) results = await asyncio.gather(*tasks) # 同时运行所有 task 并获取结果 # 创建一个线程池，用于执行分类任务...100 个字符 # 使用线程池提交一个分类任务，并更新全局变量 categories category = pool.submit(classify,...result).result() categories[category] += 1 # 关闭线程池并等待所有任务完成 pool.shutdown(wait=
这就好比一个厨师在炖菜的同时，开始准备沙拉，而不是煮一道菜时傻站着等待。通过合理安排，程序可以在单线程下高效完成诸多任务，从而达到"伪并行"的效果，提高了性能。...loop.run_in_executor(None, sync_task)会根据所使用的执行器，将sync_task安排在一个单独的线程或进程中运行。...启动事件循环（asyncio.run(main())）： 最后，调用asyncio.run(main())会运行main函数，从而有效地启动事件循环并执行main中安排的任务。 为什么需要这种方法?...这种技术可以将这些操作卸载到线程中，从而释放事件循环来处理其他异步任务。...虽然本文仅提供了有限的示例，但它们展现了asyncio的多功能性，并演示了如何在Python应用程序中利用asyncio实现并发编程。
2.3 异步与并行处理优化为进一步提升性能，我使用Python中的asyncio库实现了异步数据处理，并利用多线程/多进程优化。...通过合理划分任务，确保系统的每一步都在不同的线程或协程中并发执行，减少了单个任务的阻塞时间。3....在事件驱动的设计中，我们使用了以下关键技术：非阻塞式事件监听：通过监听队列中数据的变化，当有新数据流入时即刻启动处理流程。...性能监控与日志系统在实时数据处理系统中，性能监控和日志记录是确保系统稳定运行的重要保障。...一旦某个指标超出阈值，即可触发报警并自动记录异常细节，帮助我们迅速发现并处理潜在问题。
我们一直都相信这样一种说法：协程是比多线程更高效的一种并发工作方式，它完全由程序本身所控制，也就是在用户态执行，协程避免了像线程切换那样产生的上下文切换，在性能方面得到了很大的提升。...但事实上，协程远比大多数人想象中的复杂，正因为协程的“用户态”特性，任务调度权掌握在撰写协程任务的人手里，而仅仅依赖async和await关键字远远达不到“调度”的级别，有时候反而会拖累任务效率，使其在任务执行效率上还不及...“系统态”的多线程和多进程，本次我们来探讨一下Python3原生协程任务的调度管理。...事实上这两个协程任务并没有达成“协作”，因为它们是同步执行的，所以并不是在方法内await了，就可以达成协程的工作方式，我们需要并发启动这两个协程任务：import asyncio async...这也解释了为什么相似场景中多线程的出场率要远远高于协程，就是因为多线程不需要考虑启动后的“切换”问题，无为而为，简单粗暴。
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