在Python中,可以使用列表来等待多个读取操作完成。具体的实现方式是使用多线程或异步编程。
join()
asyncio
asyncio.gather()
无论是使用多线程还是异步编程,都可以实现在Python中使用列表等待读取操作完成的功能。具体选择哪种方式取决于具体的应用场景和需求。
这是一种非常常见的直线性思维,我先请求网站拿到 html,然后我再把 html 传给负责处理的函数。在整个过程中,“我“担任着调度的角色。
异步 IO 是一种并发编程设计,Python3.4 开始,已经有专门的标准库 asyncio 来支持异步 IO 操作。你可能会说,我知道并发用多线程,并行用多进程,这里面的知识已经够我掌握的了,异步 IO 又是个什么鬼?本文将会回答该问题,从而使你更加牢固地掌握 Python 的异步 IO 操作方法。
关于并发、并行、同步阻塞、异步非阻塞、线程、进程、协程等这些概念,单纯通过文字恐怕很难有比较深刻的理解,本文就通过代码一步步实现这些并发和异步编程,并进行比较。解释器方面本文选择python3,毕竟python3才是python的未来,并且python3用原生的库实现协程已经非常方便了。 1、准备阶段 下面为所有测试代码所需要的包
假如有一个文件,里面有 10 万个 url,需要对每个 url 发送 http 请求,并打印请求结果的状态码,如何编写代码尽可能快的完成这些任务呢?
上面的代码也可以这样写,将15到21行换成一行await asyncio.gather(a(), b())也能实现类似的效果,await asyncio.gather 会并发运行传入的可等待对象(Coroutine、Task、Future)。
对于网络上的公开数据,理论上只要由服务端发送到前端都可以由爬虫获取到。但是Data-age时代的到来,数据是新的黄金,毫不夸张的说,数据是未来的一切。基于统计学数学模型的各种人工智能的出现,离不开数据驱动。数据采集、清洗是最末端的技术成本,网络爬虫也是基础采集脚本。但是有几个值得关注的是:
Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式。对 Python 来说,并发还可以通过线程(threading)和多进程(multiprocessing)来实现。Asyncio 并不能带来真正的并行(parallelism)。当然,因为 GIL(全局解释器锁)的存在,Python 的多线程也不能带来真正的并行。 .
一直对asyncio这个库比较感兴趣,毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块,python也是在python 3.4中引入了协程的概念。也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的? 异步网络操作 并发 协程 python3.0时代,标准库里的异步网络模块:select(非常底层) python3.0时代,第三方异步网络库:Tornado python3.4时代,asyncio:支持TCP,子进程 现在的asyncio,有了很多的模块已经在支持:aiohttp,aiodns
看到越来越多的大佬都在使用python的异步IO,协程等概念来实现高效的IO处理过程,可是我对这些概念还不太懂,就学习了一下。 因为是初学者,在理解上有很多不到位的地方,如果有错误,还希望能够有人积极帮我斧正。
同步是指完成事务的逻辑,先执行第一个事务,如果阻塞了,会一直等待,直到这个事务完成,再执行第二个事务,顺序执行
本文比较长,绕的也比较快,需要慢慢跟着敲代码并亲自运行一遍,并发编程本身来说就是编程里面最为抽象的概念,单纯的理论确实很枯燥,但这是基础,基础不牢,地洞山摇,在概念这节里面还需要好好的品味一番。
协程,又称微线程、纤程,英文名Coroutine;用一句话说明什么是线程的话:协程是一种用户态的轻量级线程。
为了提高系统密集型运算的效率,我们常常会使用到多个进程或者是多个线程,python中的Threading包实现了线程,multiprocessing 包则实现了多进程。而在3.2版本的python中,将进程与线程进一步封装成concurrent.futures 这个包,使用起来更加方便。我们以请求网络服务为例,来实际测试一下加入多线程之后的效果。
众所周知,JavaScript 是单线程的,所以浏览器通过 JavaScript 发起的请求是异步请求。Python 自带的 asyncio 模块为 Python 带来了原生的异步能力。
对于其他的并发模型大多数采取的都是线性的方式编写。并且依赖于语言运行时系统或操作系统的底层线程或进程来适当地改变上下文,而基于asyncio的应用要求应用代码显示的处理上下文切换。 asyncio提供的框架以事件循环(event loop)为中心,程序开启一个无限的循环,程序会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。
Tornado 4.3于2015年11月6日发布,该版本正式支持Python3.5的async/await关键字,并且用旧版本CPython编译Tornado同样可以使用这两个关键字,这无疑是一种进步。其次,这是最后一个支持Python2.6和Python3.2的版本了,在后续的版本了会移除对它们的兼容。现在网络上还没有Tornado4.3的中文文档,所以为了让更多的朋友能接触并学习到它,我开始了这个翻译项目,希望感兴趣的小伙伴可以一起参与翻译,项目地址是tornado-zh on Github,翻译好的文档在Read the Docs上直接可以看到。欢迎Issues or PR。
讲师的博客:https://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/6229292.html 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢。 比如找10个国外的资源爬取,慢的效果就很明显。
摘要: 简介 asyncio可以实现单线程并发IO操作,是Python中常用的异步处理模块。关于asyncio模块的介绍,笔者会在后续的文章中加以介绍,本文将会讲述一个基于asyncio实现的HTTP框架――aiohttp,它可以帮助我们异步地实现HTTP请求,从而使得我们的程序效率大大提高。
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