最近老李还写了一个用codemirror在线编写python以及执行调用的示例。留在传完这个系列之后再发布吧。
我们继续学习Python异步编程，这里将介绍异步Web框架sanic，为什么不是tornado？从框架的易用性来说，Flask要远远比tornado简单，可惜flask不支持异步，而sanic就是类似Flask语法的异步框架。
1、apply_async(func[，args[，kwds]):使用非堵塞调用func(并行执行，堵塞方式必须等待上一个过程退出才能执行下一个过程)，args是传输给func的参数列表，kwds是传输给func的关键词参数列表。
我们的计算机系统架构简易可看成如下，I/O接口连接其他硬件如：网卡、键盘鼠标、磁盘等。
在我们工作和学习中，经常会接触到“同步”、“异步”、“堵塞”和“非堵塞”这些概念，但是并不是每个人都能将它们的关系和区别说清楚。本文将对这些基本概念进行讨论，以期让大家有更清楚的认识。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
消防通道堵塞识别算法通过opencv+python网络模型技术，消防通道堵塞识别算法对消防通道的状态进行实时监测，检测到消防通道被堵塞时，将自动发出警报提示。消防通道堵塞识别算法训练选择的OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行;B执行，再将结果给A;A再继续操作。
传送带下料口堵塞识别检测算法通过python基于yolov5网络深度学习框架模型，下料口堵塞识别检测算法能够准确判断下料口是否出现堵塞现象，一旦发现下料口堵塞，算法会立即抓拍发出告警信号。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。传送带下料口堵塞识别检测算法使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
在开发web服务器接受http请求的时候，socket在recv等待接受数据的时候，服务端是堵塞的。 用于等待http发送过来的数据。 那么这个等待，其实也是会占用服务端的资源的。 为了节省这个资源，可以采用非堵塞的方式来进行socket等待监听，就是每次轮询监听一下，并不会堵塞等待。
这是一篇来自Python世界的文章，但是对整个编程领域还是适用的，多线程虽然让我们处理请求更快，但是也是有天花板的，绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。 多线程软件开发解决了大量的问题，尤其是以网络为中心的应用程序，这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是，多线程并不足以解决大规模并发性的问题。 解决这些问题需要改变编程模型，使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发，而编程模型不需要重大改变。 软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民，今天在开发过程中，特别是当您的应用程序执行密集的网络运营，如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。 但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。 我们发现多线程使用有以下缺点： 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题，当有成千上万的同步请求到Web服务器，为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。 异步框架的限制 许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。 为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。 因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度，称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程，因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X)，如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado，然后使用回调触发代码操作完成(banq注：非常类似Node.js机制)。 这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变，通过greenlets调度RPC，确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞，它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。 我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞，这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga，它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序，但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet，使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回)，它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket，然后在其返回时注册一个回调，当这个RPC返回时，正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中，然后后被父线程拾起。(banq注：类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程
出料口堵塞识别系统通过python+opencv网络模型智能分析技术，出料口堵塞识别系统对出料口进行全天候7*24小时实时监测，当画面中出料口有大型石料物体形成拥堵时，出料口堵塞识别系统立即抓拍告警同步回传通知。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
我们就用自定义一个自增线程类继承 threading.Thread 类来模拟资源竞争问题。
NIO的作用就是改进程序的性能。由于有时候程序的性能瓶颈不再是CPU，而是IO。这时候NIO就派上用场了。NIO的原理就是尽量利用系统底层的资源来提高效率，比方利用DMA硬件减小CPU负荷，利用操作系统的epoll机制避免线程频繁切换。通过底层资源提高系统的吞吐量。
thread.start_new_thread(function,args[,kwargs])
通过使用threading模块能完成多任务的程序开发，为了让每个线程的封装性更完美，所以使用threading模块时，往往会定义一个新的子类class，只要继承threading.Thread就可以了，然后重写run方法。
Redis的处理速度之快相比大家都是见惯不怪的了，主要的原因时什么呢，主要时以下的三个原因：
作为一个数据库管理员，工作中经常会遇到的一个问题：当数据库出现故障的情况下，如何快速定位问题和找到解决方案。尤其是在运维非常重要系统的时候，解决问题恢复服务是分秒必争。Db2 作为广泛使用的商业数据库，内部提供了众多方法论和诊断工具等来协助分析问题。然而当问题真正发生的时候，数据库管理员还是会手忙脚乱，不知道从何处下手。如果着手分析的方向发生了错误，时间更是浪费严重，问题得不到及时解决，甚至有可能采取了错误的措施，导致更严重的后果。
消防通道堵塞识别系统通过opencv+python网络模型技术，消防通道堵塞识别对消防通道的状态进行实时监测，检测到消防通道被堵塞时，将自动发出警报提示相关人员及时采取措施。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
aiohttp是基于asyncio和Python的异步HTTP客户端以及服务器，在这里主要介绍aiohttp在客户端应用请求中的案例应用和案例实战。在使用前需要安装该第三方的库，安装的命令为：
项目上线以来一直存在一个比较揪心的问题，和一个没有信心处理的BUG，那就是在应用程序启动时有可能会导致cpu跑满99%或持续在一个值如50%左右，这样一来对服务器的压力是非常大的，经常出现服务器无法远程的状态，唯有通过PowerShell杀掉对应的w3wp进程才可以解决这个问题。 为什么没有信心处理这个问题 原因非常简单，这个问题是间歇性的，不容易重现的，只会在项目启动时有一定的可能性会发生CPU跑满的问题。 所有可以重现的BUG的处理都不会太难，而类似这种无法重现的BUG是最让人头疼的，因为它无影无踪，令
如图，USER PUSH-BUTTON在原理图上的位置在LED旁边，对应的端口为P004，按钮名称为S1。
前言 之前在springboot项目启动不报错，但一启动就断开连接问题排查实录一文中，留了一个小尾巴。即如何在springboot项目中不引入web包，也能实现项目启动后，后台能不停止，能一直运行？答
在Python中，进程之间互相隔离，但是在实际的工作中需要两个进程能够进行数据的通信，那么就可以通过队列和管道的方式来实现进程之间的通信，那么就可以使用Queue，在整个Queue的机制里面，把数据可以通过put的方法放到队列里面，再通过get的方法可以获取到，但是需要特别注意的是在一个队列里面，当队列已满在加新的数据就会堵塞，当然当队列里面已经为空的时候，get获取数据也是为堵塞，如下通过具体的代码来演示下Queue的基本使用，具体如下：
python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，线程的方法和进程的基本相似，这里就不多赘述，下面举几个栗子：
队列： 1、进程之间的通信： q = multiprocessing.Queue() 2、进程池之间的通信： q = multiprocessing.Manager().Queue() 3、线程之间的通信： q = queue.Queue()
遇到故障，我们往往想的是如何解决这个故障，而不是从故障的根本去思考出现这个故障的原因？这样的结果，只能使我们得到了鱼，失去了渔。今天，我们就来分享一个由USE DB堵塞故障引发的思考案例。 故障描述 今天一个朋友遇到数据库遇到一个严重的故障，故障环境如下： MYSQL 5.6.16 RR隔离级别 GITD关闭 表现如下： use db不能进入数据库 show table status不能查询到表信息 schema.processlist来看有大量的 Waiting for table metadata lo
在Python中，进程之间互相隔离，但是进程之间是需要互相通信的，在进程中可以通过两种方式实现进程之间的数据通信（传输）：队列和管道。这两种方式都可以实现消息的传递。队列使用到的关键字是Queue。下面具体演示队列方法的基本使用，具体案例代码如下:
在上面的代码中，我们创建了两个线程，这两个线程都是执行一次函数add_list，在线程t1执行完后，全局变量list_a中多了一个100，在线程t2执行完后，list_a中多了两个100，说明线程t2是在线程t1的基础上进行添加的。也就是说t1和t2两个线程是共享全局变量的。
I/O是input/output的缩写，表示计算机与外接设备之间的数据传输。最常见的I/O类型有磁盘I/O、网络IO。IO和CPU比起来是非常低效的，为了保障应用程序的运行效率，Linux支持多种IO模型。
recv_data = cli_socket.recv(1024).decode('utf-8')
直到其他线程调用set函数将全球标志Flag放置为True，堵塞的线程将立即恢复运行，并使用isSet函数检查当前Flag状态。
– (void)initBlock{ //延时的方法 //1:GCD延时 此方式在能够在參数中选择运行的线程。
python的环境为python3,搭建环境这里就不说了，之前的文章里有 首先安装一个python的微信库 pip install -U wxpy 下面放出源码： #!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 # @Author : Aiker from wxpy import * # 扫码登陆 bot = Bot () # 初始化图灵机器人 (API key 申请: http://tuling123.com) tuling = Tuling (api_key='c
今天的游戏开发client测试程序，非常多，因为出现client。后connect成功。代码证recv系统调用。后来发现，可能是由于socket默认模式被阻止，这将使很多client
当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制。同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。
许多交换机或交换机设备组成的网络环境中，通常使用一些备份连接，以提高网络的健全性，稳定性。备份连接也叫备份链路，冗余链路等。
webfulx 内部使用的是响应式编程（Reactive Programming），以 Reactor 库为基础, 基于异步和事件驱动，可以让我们在不扩充硬件资源的前提下，提升系统的吞吐量和伸缩性。
由于redis通信是通过tcp协议基础，并且是堵塞的处理方式，在第一个请求没有执行并返回前，无法处理第二个请求。所以事件浪费在了网络传输和堵塞请求中。
一、帧中继技术 1.帧中继是什么 帧中继协议是在第二层建立虚拟电路，它用帧方式来承载数据业务，因此第三层就被简化了。 2.特点 （1）无流量控制 它比 HDLC(高级数据链路控制) 简单，只做检错，不重传，没有滑动窗口式的流控，只有拥塞控制。 把复杂的检错丢给高层去处理。 （2）面向连接 帧中继通过 PVC 和 SVC 向用户提供通讯服务，这是一种面向连接的服务。 （3）按需提供带宽、适应突发式业务 帧在传输过程中要进行流量整形技术来实现端速率的匹配。 通过BECN-后向显示堵塞的
备份是数据安全的最后一道防线，对于任何数据丢失的场景，备份虽然不一定能恢复百分之百的数据(取决于备份周期)，但至少能将损失降到最低。衡量备份恢复有两个重要的指标：恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)，前者重点关注能恢复到什么程度，而后者则重点关注恢复需要多长时间。这篇文章主要讨论MySQL的备份方案，重点介绍几种备份方式的原理，包括文件系统快照(LVM)，逻辑备份工具Mysqldump，Mydumper，以及物理备份工具Xtrabackup，同时会详细讲解几种方案的优缺点，以及可能遇到的问题。
但是有一个问题：当突然大量请求连接，消耗系统资源达到上限时，程序很可能无法处理后续请求。
微服务目前比较热，但是微服务最难的还是可靠性问题，因为一个系统微服务可能几百个，网络调用频繁，网络的容错性就非常重要，因为对于分布式系统，需要默认网络环境是不可靠的，丢包或堵塞等情况都是可能会发生的，这里面其实就是经典的拜占庭将军问题，两个将军想约定某个时候一起进攻，但是不能确保这个信息能否可靠地传递给对方，是路途耽误了还是送信的人死了永远不可能送达，都无法确定，网络之间的通讯也是如此，A给B发个TCP数据包，这个数据包是因为网络繁忙暂时堵塞，还是就是被丢弃了呢？双方都不知道。
1、ThreadPoolExecutor构造实例时，输入max_workers参数，设定线程池中最多可同时运行的线程数。
本文实例讲述了Python多线程通信queue队列用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
经测试发现,如果是用uwsgi启动，采用eventlet模式，process只能设置1个，且会造成线程堵塞，如果设置超过1个，也会报上面的错误
struct eventpoll { … wait_queue_head_t wq; //用于epoll_pwait()事件的等待队列 情况1分析 struct list_head rdllist; //就绪的fd队列 ready list struct rb_root rbr; //红黑树根，epitem->rbn为红黑树结构的节点 struct file *file; //epoll文件系统中构建的虚拟文件 … }; 主要用于epoll_pwait()时候，判定epfd-file->eventpoll->rdlist（就绪fd）是否为空。假设为空而且epoll_pwait()为堵塞调用。那么将当前进程将被挂到epfd-file->eventpoll->wq中，而且当前进程进入堵塞等待，直到rdlist非空的时候唤起epfd-file->eventpoll->poll_wait链表中的进程（相互排斥唤起和非相互排斥唤起？）唤起的回调函数默觉得wake_up_interruptible或者wake_up
Event Loop 是一个很重要的概念，指的是计算机系统的一种运行机制。 JavaScript语言就采用这种机制，来解决单线程运行带来的一些问题。 本文参考C. Aaron Cois的《Unders
线程（英语：thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源，一个进程可以有很多线程，每条线程并行执行不同的任务。
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