协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。 为啥说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机， 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。
协程是 python 中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。为啥说它是一个执行单元，因为它自带 CPU 上下文。这样只要在合适的时机， 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。只要这个过程中保存或恢复 CPU 上下文那么程序还是可以运行的。
协程不是进程，也不是线程，它就是一个函数，一个特殊的函数——可以在某个地方挂起，并且可以重新在挂起处继续运行。所以说，协程与进程、线程相比，不是一个维度的概念。
https://greenlet.readthedocs.io/en/latest/
协程，又称微线程。英文名Coroutine。协程是Python语言中所特有的，在其他语言中没有。
协程是 python 中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。 为啥说它是一个执行单元，因为它自带 CPU 上下文。这样只要在合适的时机， 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。 只要这个过程中保存或恢复 CPU 上下文那么程序还是可以运行的。
除了事件循环外，Python中还有一种实现协程调度的方式是使用协程调度器。协程调度器本质上是一个协程函数，用于实现协程的调度。协程调度器会在多个协程之间切换执行，从而实现协程并发。
在类里面提供一个__iter__创建的对象是可迭代对象，可迭代对象是需要迭代器完成数据迭代的
最近一个 python 项目中同时用到了 gevent 和 multiprocessing。在优雅退出的实现上，出现了一些预料之外的问题。
但pyinstaller运行时报错提示greenlet库有问题，不卸载就无法成功运行。尝试了更新greenlet，但pyinstaller打包程序时依然报greenlet的错_(:з」∠)_尝试了用conda uninstall greenlet和pip uninstall greenlet，都不成功。
在gevent里使用tiem.sleep会失效，需要使用gevent.sleep，或者使用monkey补丁实现替换
协程最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。
作用：它拥有自己的寄存器上下文和栈，能保留上一次调用时的状态，可以随时暂停程序，随时切换回来。
协程，又称微线程，即为轻量级的线程。 python中实现协程是基于Gevent模块，Gevent模块内部封装了greenlet模块；greenlet模块实现了在单线程中切换状态，Gevent模块在此之上还实现了遇到I/O操作自动切换，使程序运行更快；但是Gevent只在遇到自己认识的I/O操作时切换，所以需要使用Gevent包的一个模块：猴子补丁，使用了这个补丁，Gevent会直接修改在它之后导入的模块中的I/O操作，使其可以让Gevent识别，从而开启协程。 Greenlet与Gevent模块都是python的第三方模块，需安装使用。
gr1和gr2是两个greenlet线程,使用gr1.switch(..)启动gr1,gr1执行test1,切换到gr2,gr2执行test2打印helloworld,然后切换回gr1,z获取
协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。协程是一种用户态的轻量级线程，即线程是由用户程序自己控制调度的。
本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态
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。（其实并没有说明白~）
协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。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。
# 需要安装gevent模块 """通过greenlet的switch方法实现切换 1、定义两个函数，foo1打印bar1和bar2,foo2打印bar3和bar4，中间使用switch方法切换。 2、实例化gr1和gr2实例，分别对应foo1和foo2. 3、通过gr1.switch()运行程序，开始执行foo1，执行顺手安装下面示例注释 4、遇到对象的switch方法就会切换到对应的函数去执行 """ # 示例1、演示greenlet的switch方法 from greenlet import gree
最近关注的有点杂，所以也挺久没更新博客了。这一篇主要讨论这些技术：WSGI、py3k、werkzeug、asyncio、uWSGI、nginx。
想搭建一套可以在国内访问的ChatGPT聊天系统，经过查找发现了这个川虎的ChatGPT Web 程序，发现这个界面挺好看，功能也多，就拿来在本地搭建了一下，下面说说我的搭建过程和碰到的问题。
无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理 他们之间的切换。
greenlet好像是stackless的副产品，是python的一个扩展模块。它的使用与stackless不太一样。
之前学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。
今天遇到的新单词： synchronous adj同步的 asynchronous adj异步的 subscript n下标 split v分开 coroutine n协程
与子例程一样，协程也是一种程序组件。 相对子例程而言，协程更为一般和灵活，但在实践中使用没有子例程那样广泛。 协程源自Simula和Modula-2语言，但也有其他语言支持。 协程更适合于用来实现彼此熟悉的程序组件，如合作式多任务，迭代器，无限列表和管道。
协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保存状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。
前言 在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。 随着我们对于效率的追求不断提高，基于单线程来实现并发又成为一个新的课题，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发。这样就可以节省创建线进程所消耗的时间。 为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态 cpu正在运行一个任务
进程和线程都会的切换都要消耗时间，保存线程进程当前状态以便下次继续执行。在不怎么需要cpu的程序中，即相对于IO密集型的程序，协程相对于线程进程资源消耗更小，切换更快，更适用于IO密集型。协程也是单线程的，没法利用cpu的多核，想利用cpu多核可以通过，进程+协程的方式，又或者进程+线程+协程。
基于 epoll 的回调式编程模式，但是却难以使用。即使可以通过配合 生成器协程 进行复杂的封装，以简化编程难度。
一丶IO多路复用 IO多路复用指:通过一种机制,可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作 IO多路复用作用: 检测多个socket是否已经发生变化(是否已经连接成功/是否已经获取数据)(可读/可写) 操作系统检测socket是否发生变化有三种模式: select:最多1024个socket,循环去检测 poll:不限制监听socket个数,循环去检测(水平触发) epoll:不限制监听sock
Gevent官网文档地址：http://www.gevent.org/contents.html 基本概念 我们通常所说的协程Coroutine其实是corporate routine的缩写，直接翻译
1.手动协程操作： # pip install gevent from greenlet import greenlet def test(): print('He ') gr2.switch() # 切换到test2 print('a ') gr2.switch() def test2(): print('is ') gr1.switch() print('student.') gr1 = greenlet(test) # 创建一个协程 gr2 = greenlet
我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序，那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序；别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这就是协程。
eventlet是python库函数，一个是处理和网络相关的，另一个可以通过协程实现并发。所谓并发，就是开启了多个greenthread(绿色线程)，并且对这些greenthread进行管理，以实现非阻塞式的I/O。eventlet为了实现“绿色线程”，竟然对python的和网络相关的几个标准库函数进行了改写，并且可以以补丁（patch）的方式导入到程序中，因为python的库函数只支持普通的线程，而不支持协程，eventlet称之为“绿化”。
提到性能测试，大部分小伙伴想到的就是LR和jmeter这种工具，小编一直不太喜欢写这种工具类的东西，我的原则是能用代码解决的问题，尽量不去用工具。 python里面也有一个性能测试框架Locust，本篇简单的介绍Locust的基本使用，希望越来越多的小伙伴能一起爱上它！
p1 = multiprocessing.Process(target = movietheaters)
进程之间通信 进程之间通信：使用队列 queue模块中的队列，只能用于一个进程中，各个线程之间进行通信 进程模块中的Queue:可以用于多个进程之间进行通信 ⚠️注意点：使用的时候要使用参数传递到各个进程任务中 from multiprocessing import Queue from multiprocessing import Process, Queue q = Queue() for i in range(5): q.put(i) def work1(q): while
写在前面 上一篇文章[Python3简单实现多任务(多进程篇)]已经介绍了python多进程实现多任务的简单实现方法; 这次讲一讲python创建多任务另外两种常见的方式: 协程和线程 ----
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程是一种用户态的轻量级线程。
greenlet.h:8:20: 致命错误： Python.h：没有那个文件或目录
定时触发器在生产环境经常用到，比如说定时load一段活动配置，定时做清理存储动作，定时检查进程运行健康状态，定时上报事件日志等。
>>>producer = gevent.spawn(producer, queue)
你是否听人们说过，异步 Python 代码比“普通（或同步）Python 代码更快？果真是那样吗？
前面介绍过多线程的基本概念，理解了这些基本概念，掌握python多线程编程就比较容易了。 在开始之前，首先要了解一下python对多线程的支持。 虚拟机层面 Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，暂时无法利用多处理器的优势。 语言层面 在语言层面，Python对多线程提供了很好的支持，Python中多线程相关的模块包括：thread，threading，Queue。可以方便地支持创建线程、互斥锁、信号量、同步等特性。 th
1、greenlet遇到IO操作(指input、output输入输出，如网络、文件操作等)时，如访问网络，则自动切换到其它greenlet。 2、等IO操作完成后，再在适当的时候切换回来继续执行。
本节主题是实现单线程下的并发，即只在一个主线程，并且很明显的是，可利用的cpu只有一个情况下实现并发，
Python 并发网络库 Tornado VS Gevent VS Asyncio Tornado：并发网络库，同时也是一个 web 微框架 Gevent：绿色线程(greenlet)实现并发，猴子补丁修改内置 socket Asyncio：Python3 内置的并发网络库，基于原生协程 Tornado 框架 Tornado 适用于微服务，实现 Restful 接口 底层基于 Linux 多路复用 可以通过协程或者回调实现异步编程 不过生态不完善，相应的异步框架比如 ORM 不完善 Gevnet 高性能的并
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